Máster en Big Data y Cloud Computing

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

Unidad didáctica 1. Introducción al big data

Unidad didáctica 2. Fuentes de datos

Unidad didáctica 3. Open data

Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data

Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información

Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence

Unidad didáctica 7. Big data y marketing

Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data

Unidad didáctica 9. Internet de las cosas

MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático

Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental

Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos

Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica

Unidad didáctica 5. Introducción a la visualización de datos

Unidad didáctica 6. Tableau

Unidad didáctica 7. D3 (data driven documents)

Unidad didáctica 8. Google data

Unidad didáctica 9. Qlikview

Unidad didáctica 10. Powerbi

Unidad didáctica 11. Carto

MÓDULO 3. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN

Unidad didáctica 1. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable

Unidad didáctica 2. Introducción a un sistema de bases de datos nosql: mongodb

Unidad didáctica 3. Ecosistema hadoop

Unidad didáctica 4. Weka y data mining

Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence

Unidad didáctica 6. Analizar la información cualitativa

Unidad didáctica 7. Ci: inteligencia competitiva

MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICS

Unidad didáctica 1. Introducción a google analytics

Unidad didáctica 2. Interface y navegación

Unidad didáctica 3. Informes

Unidad didáctica 4. Campañas y conversiones

Módulo 5. Cuadro de mando y dashboard

Unidad didáctica 1. Definición de kpis

Unidad didáctica 2. Concepto y creación de cuadros de mando

Unidad didáctica 3. Herramientas para la creación de cuadros de mando

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos

Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data

MÓDULO 7. DATA SCIENCE

Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos

Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales

Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos

Unidad didáctica 4. Análisis de los datos

MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial

Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial

Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data

Unidad didáctica 5. Sistemas expertos

Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial

Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning

Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering

Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación

Unidad didáctica 10. Clasificación

Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning

Unidad didáctica 12. Sistemas de elección

Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow

Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales

Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa

Unidad didáctica 16. Redes multicapa

Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje