Máster de formación permanente Data Science y Análisis de Datos

El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.

Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.

Convocatoria

Abierta

Modalidad

ONLINE

Duración

Créditos

Precio

8.000 €

SOLICITA INFORMACIÓN

    Responsable: ENALDE BUSINESS SCHOOL. Finalidad: Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación: Consentimiento del interesado. Destinatarios: Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

    Titulación

    Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

    Objetivos

    • Aprender en qué consiste el Data Science y el Big Data.
    • Saber manejar grandes volúmenes de información e interpretarla
    • Capacitar para la conversión de datos en productos o servicios.
    • Desarrollar dashboards para la presentación de información.
    • Conocer y aprender lenguajes de programación estadística.

    Perfil

    Este máster está dirigido a una variedad muy amplia de perfiles con titulación universitaria entre los que destacan los perfiles informáticos y del ámbito matemático, estadístico o económico.

    Aunque está pensado sobre todo para estos perfiles, existen muchos campos en los que se puede aplicar los contenidos aquí desarrollados.

    Temario

    MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y DATA SCIENCE

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE

    MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
    • UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
    • UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
    • UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS

    MÓDULO 3. EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA EN DATA SCIENCE

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
    • UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

    MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
    • UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
    • UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    MÓDULO 5. DATA SCIENCE

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE DATOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

    MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)

    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
    • UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
    • UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
    • UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
    • UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING

    MÓDULO 9. PROYECTO FINAL