Maestría en Visual Analytics y Big Data

Maestría

Online

S/. 9,200 IVA inc.

Llama al centro

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    1 Mes

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

El Máster en Visual Analytics y Big Data te capacitará para adentrarte en el mundo del Big Data como un profesional capaz de manejar el proceso completo desde la captura y almacenamiento de información, pasando por el data mining y acabando por la visualización de la información. Con la excepcional calidad de TECH, la mayor universidad en español del mercado docente online.

Información importante

Documentación

  • 28master-visual-analytics-big-data-latam.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

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Online

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos Generales Obtener y mejorar el pensamiento crítico basado en hechos para la toma de decisiones estratégicas. Comprender el valor del entorno cambiante y facilitar al alumno la conexión con el emprendimiento y las nuevas knowmadas de trabajo. Analizar los datos producidos y sacar conclusiones mediante herramientas estadísticas para la toma de decisiones más adecuadas en cada momento. Objetivos Específicos Conocer la nueva dinámica social, económica y empresarial mundial Entender el valor de los nuevos entornos como oportunidad de emprendimiento Desarrollar la capacidad de análisis en los entornos cambiantes Identificar y focalizar los nuevos escenarios y sus oportunidades Desarrollar un pensamiento analítico y crítico para la toma de decisiones estratégicas Conocer los nuevos perfiles en el contexto actual para definir estrategias adaptadas a los mismos

Los objetivos de este máster se han establecido en base a metas realistas y necesarias para el profesional del sector. De forma paulatina podrás ir constatando tu aprendizaje y tu progreso en el dominio de los contenidos de manera que, al finalizar, habrás completado un completo proceso de crecimiento profesional.

Solo para Ingenieros Especialistas

Este Máster en Visual Analytics y Big Data contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, este recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente Título de Máster Propio emitido por TECH - Universidad Tecnológica. El título expedido por la TECH - Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesional. Título: Máster Título Propio en Visual Analytics y Big Data Nº Horas Oficiales: 1.500 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning. Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad

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Materias

  • Visual Analytics
  • Contexto social
  • Tecnológico
  • Globalización
  • Edge Computing
  • Aprendiendo
  • Transformación Digital
  • Correlación
  • Inferencia
  • Muestras

Profesores

Luis  Angel Galindo

Luis Angel Galindo

Profesor

Temario

Módulo 1. Visual Analytics en el Contexto Social y Tecnológico


1.1. Las Olas Tecnológicas en las diferentes Sociedades. Hacia una ‘Data Society’
1.2. La Globalización. Contexto Mundial Geopolítico y Social.
1.3. Entorno VUCA. Viviendo siempre en el pasado
1.4. Conociendo las nuevas tecnologías: 5G e IoT
1.5. Conociendo las nuevas tecnologías: Cloud y Edge Computing
1.6. Critical Thinking en Visual Analytics.
1.7. Los Know-mads. Nómadas entre Datos
1.8. Aprendiendo a Emprender en Visual Analytics
1.9. Teorías de Anticipación aplicadas al Visual Analytics.
1.10. El Nuevo Entorno Empresarial. La Transformación Digital

Módulo 2. Análisis e Interpretación de Datos

2.1. Introducción a la Estadística
2.2. Medidas aplicables al tratamiento de información
2.3. Correlación estadística
2.4. Teoría de la Probabilidad condicional
2.5. Variables aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
2.6. Inferencia Bayesiana
2.7. Teoría de Muestras
2.8. Intervalos de Confianza
2.9. Contrastes de Hipótesis
2.10. Análisis de la Regresión



Módulo 3. Técnicas de Análisis de Datos e IA

3.1. Analítica Predictiva
3.2. Técnicas de Evaluación y Selección de Modelos
3.3. Analítica Web
3.4. Técnicas de Machine Learning
3.5. Análisis de Redes Sociales
3.6. Análisis de Escenarios
3.7. Técnicas de optimización lineal
3.8. Simulaciones de MonteCarlo
3.9. Técnicas de Text Mining
3.10. Métodos en Procesamiento Lenguaje Natural (PNL)


Módulo 4. Herramientas de Análisis de Datos


4.1. Entorno R de Data Science
4.2. Entorno Python de Data Science
4.3. Gráficos estáticos y Estadísticos
4.4. Tratamiento de Datos en diferentes formatos y diferentes fuentes
4.5. Limpieza y Preparación de Datos
4.6. Estudios exploratorios
4.7. Árboles de Decisión
4.8. Reglas de Clasificación y de Asociación
4.9. Redes Neuronales
4.10. Deep Learning

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