Presentación

Actualmente, tanto usuarios como empresas conviven en la Sociedad de Información que se ha desarrollado gracias a las nuevas tecnologías. Las diferentes fuentes de información que existen hoy en día contienen tanto datos estructurados como datos no estructurados. Los datos no estructurados son más complicados de analizar que los estructurados, debido a su naturaleza más subjetiva. Además, son los que más analizan los sistemas inteligentes. Cada día producimos miles y millones de datos sin darnos cuenta. Esto ha hecho que en los últimos años se haya incrementado la demanda de estudiar un Máster Profesional en Big Data. Hoy por hoy es necesario obtener los conocimientos que nos abran el camino a esta nueva «Era de la Información».

Este Máster Executive en Big Data y Data Science le permite obtener la siguiente certificación internacional:

  • Big Data Certificación Foundation (acreditada por Exin).

Si los sistemas tecnológicos del Big Data pueden ser aplicados a cualquier empresa de cualquier sector, también sus beneficios pueden aplicarse a cualquiera de los departamentos de una compañía. En este tipo de herramientas hay un módulo con una funcionalidad específica para cada departamento. Estos ayudan a optimizar el trabajo diario y los diferentes procesos, para posteriormente poder extraer unos resultados concretos.

El Máster Executive en Big Data y Data Science, está pensado para cualquier persona que desee formarse profesionalmente en las competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

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Objetivos

“Con este Máster Executive en Big Data y Data Science los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data.”

Máster Executive en Big Data y Data Science

Este Máster Executive en Big Data y Data Science tiene como objetivo formar a todos aquellos profesionales que deseen especializarse en esta área empresarial. Aprenderá, tanto a nivel teórico como práctico, el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos a gran escala.

El principal objetivo es que el alumno aprenda los conceptos básicos, las principales diferentes del Big Data frente al Business Intelligence. Así como los beneficios de los mecanismos inteligentes sobre los tradicionales, conocer en profundidad el proceso de este tipo de sistemas, la utilidad diferencial en cada uno de los sectores que conforman el mercado, etc.

En definitiva, con este Máster Executive en Big Data y Data Science los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

Los sistemas Big Data se utilizan especialmente en los sectores económicos y financieros. En ellos, la ayuda de una plataforma inteligente puede proporcionar la tan deseada ventaja competitiva que todas las empresas buscan. Por esta razón, hay muchas organizaciones que se focalizan en sumar nuevos clientes y, además, fidelizar a los que ya tienen que son los que les están aportando beneficios.

Salidas profesionales

“Todavía existen pocas personas en España con la formación necesaria en esta área de especialización. Sin embargo, la demanda es cada vez mayor.”

Máster Executive en Big Data y Data Science

Uno de los grandes problemas a la hora de llevar a cabo proyectos de Big Data en las empresas es disponer de los profesionales adecuados. Todavía existen pocas personas en España con la formación necesaria en esta área de especialización. Sin embargo, la demanda es cada vez mayor.

Este Máster Executive en Big Data y Data Science no está orientado a un único perfil, sino que dependiendo de tus inquietudes y gustos puedes inclinarte por cualquiera de las áreas de Big Data y Data Science:

  • Banca de inversión y privada
  • Telecomunicaciones
  • Organizaciones no gubernamentales
  • Empresas aseguradoras
  • eCommerce y Social Media
  • Empresas multinacionales
  • Pequeñas y medianas empresas
  • Empresas de tecnologías de información.
Características
Estimación de horas para su realización
800 horas
Créditos ECTS

32 créditos

Modalidad de Formación

Formación e-learning personalizada (Live Learning) con clases en Streaming.

Estimación de tiempo de estudio en meses

Tiempo ilimitado. Formación personalizada orientada a objetivos.

Bolsa de Trabajo

Bolsa de trabajo propia de INTECSSA a disposición de los alumnos.

Prácticas Profesionales

Prácticas profesionales garantizadas dentro del programa de estudios.

Convenio de prácticas en formación

Los alumnos pueden realizar prácticas de formación en las empresas mientras estén estudiando.

Bonificación Empresa - Fundae

Las empresas se pueden bonificar esta formación a través de la Fundae (antigua fundación tripartita)

Ayudas al estudio

Infórmese de las ayudas y becas garantizadas que tiene esta formación

Facilidades de Pago

Diferentes modalidades de pago adaptadas al alumno

Temario

1: Entornos y Lenguajes de Desarrollo

  • Python Programmer
  • Python para Big Data y Data Science
  • R para Big Data y Data Science

2: Entendiendo Big Data: estructura, técnica y aplicación

  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • Diseño de experimentos con visualizaciones.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.

3: Métodos estadísticos y Data Science

  • Clasificación de información adecuada.
  • Estadística aplicada al Big Data.
  • Lenguaje Python y Lenguaje Milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science.
  • Posición del Data Scientist.
  • Tipos de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto de Big Data.

4: Modelamiento de datos y diseño de base de datos

  • Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos y Big Data. NOSQL.
  • Big Data con MONGODB. Tratamiento de datos en MONGODB.
  • Gestión de MONGODB. Arquitectura de una solución MONGODB.

5: Data Warehouse y gestión documental

  • Conceptos y características esenciales de un proceso de software
  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del data Warehousing.
  • Data Warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

6: Virtualización y Cloud Computing

  • Introducción a la Virtualización.
  • Componentes (Microsoft Hyper-V, infraestructura con VMWARE).
  • Virtualización de escritorio.
  • Gestión de un Datacenter.
  • vCenter.
  • Introducción al Cloud Computing.
  • Cloud Computing aplicado a la gestión empresarial.
  • vSphere.
  • Virtualización de servidores en la nube.
  • Virtualización de aplicaciones.

7: Big Data para diferentes sectores

  • Medios de comunicación y marketing.
  • Deportes, cultura y espectáculos.
  • Hostelería, turismo y restauración.
  • Banca digital, derecho y RR.HH.

8: Proyecto en Big Data

  • Introducción del proyecto
  • Objetivos de la investigación y teoría
  • Metodología
  • Resultados y conclusiones

9: Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación

  • Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Lenguajes de programación.
  • Programación funcional.
  • Programación imperativa y orientada a objetos.

10: Técnicas y herramientas de protección de redes.

  • Protección en nivel de red.
  • Ataques a redes e intrusiones.
  • Protección de sistemas.
  • Servidores Big Data.
  • Impacto de las tecnologías Big Data en protección de datos.

11: Técnicas de inteligencia artificial.

  • Inteligencia artificial, aprendizaje autonómico y minería de datos.
  • Búsqueda de inteligencia artificial.
  • Sistemas expertos basados en reglas.
  • Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
  • Árboles para la toma de decisiones.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas.
  • Clasificación no supervisada.
  • Sistemas recomendadores.
  • Sistemas neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Casos de estudio.

Seminarios gratuitos para los alumnos y Máster Class de Big Data y Analítica de Datos.

El temario está sujeto a cambios o modificaciones para asegurar que los contenidos estén siempre actualizados a los nuevos cambios tecnológicos que se dan tanto en Big Data como en Data Science.

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