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Máster de Formación Permanente en Big Data & Analytics

Máster Online

El master en Big Data&Analytics busca atender la alta demanda de profesionales sobre el tratamiento de datos que demanda el mercado laboral. Para ello cuenta con profesionales de las principales empresas tecnológicas a nivel mundial que formarán a los futuros posgraduados en la tecnología que se esta empleando en la actualidad. Analítica de datos, business intelligence, visualización, son algunos de los aspectos a trabajar durante el máster, que tiene un carácter eminentemente práctico.

Objetivos: El objetivo del curso es formar a los alumnos en las últimas tecnologías existentes en el mercado para la gestión y análisis de datos complejos. En primer lugar, se analizarán tecnologías de ‘Big Data’ para el almacenamiento de grandes cantidades de datos no estructurados. En segundo lugar, se estudiarán herramientas y lenguajes de programación para la analítica de datos, que permitirán extraer información para mejorar la toma de decisiones. Dentro de este capítulo se analizarán las características y métodos desarrollados para aplicaciones ‘Big Data’. Finalmente, se analizarán las principales herramientas utilizadas para la presentación visual de los resultados

Requisitos: Tener titulación adecuada

A quién va dirigido: El Master está dirigido a graduados en Economía, Matemáticas, Informática o titulaciones del área de Ciencias al igual que otros profesionales que quieran formarse o actualizar sus aptitudes sobre la analítica de datos

Información adicional

Créditos: 60 ECTS Nº de Plazas: 25 Precio: 4.500 € Información: MasterbigdataAnalytics@upsa.es     www.upsa.es
Duración: 1 años

Temario completo de este curso

1. -Introducción a Big Data. Almacenamiento y Open data

2. -Metodologías y Técnicas de análisis de datos.

3. -Técnicas de análisis de datos con R: Series temporales

4. -Análisis predictivo para la Toma de Decisiones

5. -Análisis de datos econométricos

6. Fundamentos y Técnicas en Business Intelligence

7. -Fundamentos y programación en Python

8. -Librerías para analítica de datos en Python

9. -Introducción y Componentes ecosistema Hadoop

10. -Hadoop Avanzado

11. -Procesamiento de datos con Apache Spark

12. -Apache Spark: Transformaciones y acciones

13. -Introducción a los Indexadores de Documentos

14. -Indexadores de Documentos Avanzados

15. -Introducción a la Visualización de datos

16. -Visualización de Datos: técnicas Avanzadas

17. -Proyecto: Aplicación caso real.

 
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