Máster en Big Data y Business Analytics (Presencial/Streaming)
En estos momentos el centro ESESA IMF no tiene la matrícula abierta para este curso
Máster en Malaga (Málaga)
*Descuento: Para todas las matrículas que se formalicen antes del 1 de julio.
Objetivos: El programa tiene como objetivo fundamental que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecno-logía, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible. Después de la realización de este programa el participante será capaz de: - Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos. - Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización. - Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de pro gramación estadística. - Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos. - Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming, y conocer cuándo utilizar unas u otras.
Requisitos: No existen requisitos específicos para el acceso a este programa pero es necesario que el candidato supere el proceso de admisión.
A quién va dirigido: El máster está dirigido tanto a profesionales como a recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes. Perfiles a los que puede interesar este programa: o Informáticos, o profesionales con ingenierías afines que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI. o Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias y adquirir nuevas capacidades analíticas en este ámbito. o Graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio.
Información adicional
Duración: 8 meses
Temario completo de este curso
ESTRUCTURA DEL PROGRAMA
La estructura del Máster en Big Data y Business Analytics en Málaga se conforma de las siguientes áreas, a las que hay que añadir las horas dedicadas a formación en habilidades y competencias:
ÁREA 1: Fundamentos tecnológicos para el tratamiendo de datos.
- Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
- Fundamentos de programación con Python.
- Fundamentos de bases de datos relacionales.
- Fundamentos de tecnologías de Internet.
- Compartir datos, código y recursos en repositorios.
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
ÁREA 2: Modelos y aprendizaje estadísticos.
- Lenguaje R y tratamiento de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad e Inferencia estadística.
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
- GLMS y series temporales.
ÁREA 3: Aprendizaje automático aplicado.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Modelos supervisados.
- Modelos no supervisados.
- Ingeniería de características y selección de modelos.
- Modelos conexionistas.
- Reglas de asociación y market basket analysis.
- Introducción histórica y tecnológica.
- Herramientas pln I: NLTK.
- Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
- Text mining I: clustering.
- Text mining II: sentimiento y temas.
- Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
ÁREA 5: Business Inteligence y visualización.
- Introducción al Business Inteligence.
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
- Herramientas de extracción, transformación y carga.
- Aplicaciones de Business Intelegence.
- Fundamentos de visualización de datos.
- Herramientas de visualización.
ÁREA 6: Infraestructura de Big Data.
- Procesamiento de datos con Hadoop.
- Herramientas Hadoop.
- Procesamiento de datos con Spark.
- Arquitecturas de streaming.
- Componentes de arquitecturas de streaming.
- Plataformas y Apis en la nube
ÁREA 7: Almacenamiento e integración de datos.
- Bases de datos no convencionales.
- Modelos de base de datos basados en documentos.
- Modelos de base de datos basados en columnas.
- Modelos de base de datos basados en grafos.
- Modelos de base de datos basados en clave-valor.
- Adquisición de datos.
ÁREA 8: Valor y contexto de la analítica big data.
- El business case de Big Data.
- Proyectos de Big Data.
- Aplicaciones analíticas por sectores.
- Tecnologías emergentes en analítica.
- Gestión de equipos y métodos ágiles.
- Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.
ÁREA 9: Aplicaciones analíticas.
- Caso de estudio de analítica escalable.
- Caso de estudio de analítica en redes sociales.
- Caso de estudio en Internet Of Things.
- Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
- Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
- Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
ÁREA 10: Trabajo fin de máster.
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