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Master en Big Data y Data Science

Master

Online

S/. 7,379

*Precio estimado

Importe original en EUR:

1,695 €

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

Debes saber que Emagister te ofrece la posibilidad de realizar el Máster en Big Data, impartido por INESEM Business School. Si has iniciado un proceso de formación académica en el área digital, esta es tú oportunidad de avanzar en tu proceso de formación.

Las empresas requieren de profesionales que sean capaces de crear estrategias en sus negocios respecto a las nuevas necesidades de analizar y procesar información, con el incremento del Internet de las cosas (IoT) y el elevado contenido de datos, pues es necesario aplicar tácticas que sepan controlar esta información. Por esta razón, hemos diseñado un programa que le permita a las empresas contar con personal que sea capaz de generar una reducción de sus costes, mediante la aplicación de las técnicas adecuadas de Big Data. El programa online esta enfocado a conocer y comprender lo que abarca un proyecto de esta área, te brindaremos información optima para la toma de decisiones.

INESEM Business School, se pondrá en contacto contigo lo antes posible, al hacer clic en el botón "Pide información" que encontrarás en emagister.com si te interesa esta área de formación. No pierdas la oportunidad de formarte con profesionales de experiencia y alta calidad.

Información importante

¿Qué objetivos tiene esta formación?: "-Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.-Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos.-Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science.-Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python.-Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente.-Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics-Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure"

¿Esta formación es para mi?: El Master en Big Data y Data Science puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es ideal para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, como pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de procesamiento de grandes volúmenes de datos.

¿Qué pasará tras pedir información?: En el momento en el que INESEM Business School reciba su solicitud, procederemos a enviarle un email con toda la información. En un plazo máximo de 48 horas, desde el Departamento de Asesoramiento Académico se pondrán en contacto con usted para resolverle cualquier duda que le pueda surgir.

Bonificable: Curso con beneficio para empresas
Si eres un trabajador con contrato fijo, este curso te puede salir gratis através de tu empresa.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponibles Inscripciones abiertas

Opiniones

Materias

  • Almacén
  • CRM
  • Cuadro de mando
  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business
  • Estadística
  • Herramientas de marketing
  • Herramientas de programación
  • Toma de decisiones
  • Seguridad de datos
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Redes neuronales
  • Algoritmos
  • Herramientas de análisis de datos
  • Bases de datos relacionales
  • Cloud computing
  • Minería
  • Programación didáctica
  • Negocios en Internet
  • Inteligencia competitiva
  • Analitica web
  • Azure
  • Big Data

Temario

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTIONUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSASMÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICOUNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTALUNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICAUNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAUUNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATAUNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEWUNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBIUNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTOMÓDULO 3. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLEUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODBUNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOPUNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MININGUNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVAUNIDAD DIDÁCTICA 7. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVAMÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICSUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICSUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMESUNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONESMÓDULO 5. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARDUNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPISUNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDOUNIDAD DIDÁCTICA 3. HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDOMÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICAUNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATAMÓDULO 7. DATA SCIENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALESUNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOSMÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOWUNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALESUNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPAUNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPAUNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJEMÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER

Información adicional

Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
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