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Conviértete en MASTER BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS y accede al SECTOR con mayor DESARROLLO

MÁSTER en BIG DATA y BUSINESS ANALYTICS

Presentación.

Master Big Data, Data Science y Business Analytics

Estudia en Madrid y desarrolla tu futuro en el mundo del Business Analytics, Data Science y Big Data.

El Máster en Big Data y Business Analytics es un máster que trata de responder a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Estos nuevos profesionales a veces denominados “data scientists” están llamados a cumplir un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones basada en el análisis de grandes volúmenes de datos. Deben ser capaces de identificar, recoger, transformar, analizar, elaborar e interpretar los datos en el contexto de objetivos de negocio específicos.

El máster desarrolla habilidades y competencias integradoras del conocimiento de áreas y problemas del negocio con técnicas cuantitativas y predictivas para la elaboración de modelos fiables y robustos. También desarrolla las habilidades necesarias para entender y saber gestionar la tecnología y procesos relacionados con el paralelismo y la minería de datos asociados al Big Data, así como la gestión de los datos y procesamiento en servicios en la nube.

El máster big data pretende proporcionar al alumno una formación integral en Business Analytics y Big Data que le permita diseñar proyectos, desarrollar cuadros de mando e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio. Además, el máster pretende formar al alumno en los más avanzados métodos de visualización de datos y de información, de tal manera que el alumno no solo esté capacitado para extraer la información de los datos sino que también estará capacitado para analizarlos visualmente y comunicar con técnicas y herramientas de visualización la información obtenida, aspecto este, cada vez más demandado por los órganos de toma de decisión de las empresas.

¿Qué te ofrecemos?

Master Big Data Presencial en el centro de Madrid

Formación

Un máster presencial de un año académico, LÍDER EN EL SECTOR, valorado entre los mejores másteres en big data, data science y business intelligence del país.

Titulación

Un máster, una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.

Temario

Un SYLLABUS ACTUALIZADO que se revisa en cada edición para que el alumno reciba una formación alineada con las tendencias del sector.

Claustro

Un CLAUSTRO DOCENTE formado por académicos y profesionales en activo, dotando al máster de un marcado carácter aplicado.

Metodología

Una METODOLOGÍA que combina las principales herramientas tecnológicas, con la utilización de casos de estudio y trabajos en grupo, y que otorga a nuestros alumnos una visión de 360º a la hora de abordar cualquier problemática.

Especialización

Un máster que te formará en las principales áreas Big Data, Business Intelligence y Data Science con mayor crecimiento de empleabilidad y de negocio, con un programa que cubre de manera completa las necesidades de los profesionales de datos, desde el business case hasta la paralelización del procesamiento de datos.

Comunidad

Un ENTORNO que permite al estudiante ponerse en contacto con el sector profesional, con seminarios y actividades para enriquecer su preparación.

Becas y Ayudas

AYUDAS AL ESTUDIO y BECAS de carácter socioeconómico y de excelencia académica.
Perfil del Alumno.

Master big data a quien va dirigido: Buscamos a los mejores talentos para su desarrollo profesional

El Máster en Big Data y Business Analytics se dirige a profesionales con un perfil técnico que deseen formarse de manera integral en Big Data, Business Intelligence, Machine Learning, Business Analytics y Visualización como ventaja competitiva, especializándose en cómo implantarlo técnicamente. El ámbito profesional es muy variado ya que se aplica a cualquier sector industrial y empresarial, aunque el público objetivo será personal técnico o de negocio con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia.

Los dos perfiles al que se dirige son: (1) ingenieros y profesionales de TI que quieren especializarse en las herramientas de Big Data, Business Intelligence y Business Analytics (2) profesionales de diferentes áreas de negocio (finanzas, banca, marketing, administración de empresas, etc.) que quieren obtener unas bases técnicas sólidas para llevar a cabo las tareas de analista de negocio o especialista en Business Analytics y Data Science.

Para este último perfil, se plantearán cuando sea necesario cursos de adaptación para adquirir las bases técnicas para los estudiantes que las necesiten.

Para la realización del máster se precisa que el alumno lleve a clase su ordenador portátil. Este deberá tener por lo menos la siguiente configuración: procesador mínimo i5, mínimo 8 GB de RAM y mínimo 1 TB de almacenamiento.
27
Edad Media
5
Nacionalidades
65
Hombres %
35
Mujeres %
Programa.

El mejor master big data presencial

El programa del Máster en Big Data y Business Analytics pretende proporcionar las competencias necesarias para los retos relacionados con la obtención de valor a partir de los datos. Estas competencias incluyen conocimientos técnicos, manejo de herramientas y la comprensión de los procesos y técnicas de análisis necesarios en las diferentes fases de un proyecto de datos.

ASIGNATURA 0: MÓDULO DE NIVELACIÓN

  • El business case de Big Data.
  • Introducción a la programación.
  • Bases de datos relacionales y SQL.
  • Introducción a Linux.
  • Uso de máquina virtuales y contenedores.
  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.

ASIGNATURA I: HERRAMIENTAS Y LENGUAJES PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

  • Entornos de data science (Python, R), manejo de matrices, arrays y estructuras de datos tabulares indexadas.
  • Gráficos estáticos y estadísticos.
  • Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
  • Limpieza y preparación de datos.
  • Estudios exploratorios.

ASIGNATURA II: ANÁLISIS DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  • Inferencia estadística y análisis de correlación.
  • Modelos lineales y su aplicación a series temporales.
  • Técnicas de Aprendizaje Automático: ingeniería de características, evaluación de modelos, AutoML.
  • Modelos no supervisados, técnicas de descubrimiento de asociaciones y recomendadores.
  • Modelos de novelty y anomaly detection.

ASIGNATURA III: MODELOS CONEXIONISTAS Y COMPUTACIÓN COGNITIVA

  • Modelos Conexionistas y Deep Learning.
  • Procesamiento del lenguaje natural: técnicas clásicas y basadas en Deep Learning.
  • Redes convolucionales y arquitecturas para problemas específicos.
  • Redes recurrentes, técnicas clásicas para series temporales y basadas en Deep Learning.
  • Aprendizaje por refuerzo.

ASIGNATURA IV: PARALELIZACIÓN DE DATOS

  • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
  • Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
  • Streaming y datos en tiempo real.
  • Servicios escalables de paralelización.

ASIGNATURA V: GESTIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

  • Modelos de base de datos NoSQL, tipología y requisitos.
  • Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes.
  • Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes.
  • Bases de datos analíticas y almacenes de datos.
  • Herramientas de inteligencia de negocio.

ASIGNATURA VI: BUSINESS INTELLIGENCE

  • Ingesta de datos y procesos de ETL.
  • Consultas y definición de datos para el BI.
  • Herramientas de integración.
  • Obtención e integración de datos externos.

ASIGNATURA VII: ARQUITECTURAS CLOUD

  • Fundamentos y arquitecturas Cloud.
  • Proveedores Cloud: Servicios y configuración.
  • Servicios para el tratamiento y análisis de datos: Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Azure.

ASIGNATURA VIII: VISUALIZACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS

  • Presentaciones a la dirección.
  • Storytelling de datos.
  • Herramientas de visualización.
  • Conceptos y técnicas de visualización.

ASIGNATURA IX: DATAOPS Y MLOPS

  • Gestión del ciclo de vida y modelos ágiles de gestión.
  • Automatización de despliegues y escalado de procesos de datos.
  • Herramientas para el gobierno y tratamiento de la calidad del dato.

TRABAJO FIN DE MÁSTER

Master Big Data Opiniones: La gente dice:

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