Academy, by Structuralia

Maestría en Big Data y Business Analytics

Universidad Internacional Isabel I

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Comienza el 22 de Julio de 2021
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DÍASHRSMINSEG

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FIN

22 de Julio de 2022

Fecha de finalización

CRÉDITOS

60 Créditos ECTS

Metodología on line

PRECIO

4.490 euros

Precio del curso completo

Fórmate con Structuralia, la escuela de formación líder en el mundo de habla hispana en los sectores de la Construcción, Infraestructuras, Energía e Ingeniería.

Becas disponibles
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¿Por qué cursar Máster en Big Data y Business Analytics?

Porque voy a ser capaz, como experto en Big Data y Analytics, de asesorar a las empresas en una mejor toma de decisiones tras recopilar, analizar e interpretar la gran cantidad de datos que generan a día de hoy.

Sandra Navarro

"En 2020, habrá un déficit de profesionales Big Data que será imposible cubrir dado el crecimiento exponencial de la demanda por parte de las empresas"

Idioma: Español

Maestría en Big Data y Business Analytics

Programa

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
Los datos en las empresas
Del Business intelligence al Big Data
ARquitecturas tecnológicas Big Data
Big Data analytics

MÓDULO 2: TABLEAU
Introducción
Primeros pasos
Análisis visual
Cálculos
Series de tiempo
Mapas
Combinación de fuentes
Técnicas de visualización
Cuadros de mando
Depuración y normalización de datos

MÓDULO 3
: BASES DE DATOS RELACIONALES: SQL. DATAWAREHOUSE
Primeros pasos en SQL
Comandos SQL
Funciones SQL
Diseño de un Datawarehouse

MÓDULO 4
: PYTHON Y R
Tratamiento de datos en python
Estructuras y funciones en Python. Programación orientada a objetos
Tratamientos de datos R
Estructuras avanzadas en R

MÓDULO 5
: BASES DE DATOS NOSQL Y HDFS
Introducción BBDD NOSQL     
Modelos de datos NOSQL     
BBDD distribuídas       
Ejemplos de BBDD NOSQL      

MÓDULO 6: ARQUITECTURAS BIG DATA: HADOOP Y SPARK
Big Data
Ecosistema Hadoop 3.x
Proceso masivo de datos con Spark
Ecosistema Spark 2.x

MÓDULO 7: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
Aprendizaje supervisado (I)
Aprendizaje supervisado (II)
Aprendizaje no supervisado
Deep Learning

MÓDULO 8: DATA MANAGEMENT
Data Management    
Planificación y diseño    
Mantenimiento y uso de datos    
Gestión holística de los datos

MÓDULO 9: PREPARACIÓN DE DATOS DE AUTOSERVICIO. EXCEL, TALEND Y TRIFACTA
Preparación de datos
Excel
Talend data preparation
Trifacta WRANGLER

TRABAJO FINAL DE MÁSTER
El programa está sujeto a posibles variaciones/actualizaciones de los contenidos para mejorar la calidad de los mismos.

Profesorado

DIRECTORA DEL MÁSTER:

Sandra Navarro
Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation, Advanced Analytics, Training. Dentro de su carrera profesional ha liderado equipos en proyectos de Inteligencia de Negocio. También se encarga de toda la parte de analítica, en la que emplea los conocimientos adquiridos para ayudar en la búsqueda de patrones y hechos relevantes que apoyen decisiones para el buen rumbo de las empresas.

PROFESORES:

María Gutiérrez
Ceo y fundadora en HIWOOK.  Co-líder en Foro Intraemprendimiento y nuevos negocios Digitales.

Nerea Sevilla
Desarrollo de carrera profesional como experta  en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio.En la actualidad como Responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide, Servicio Vasco de Empleo del Gobierno Vasco/Eusko Jaularitza). Coordinación equipos y desarrollo proyectos de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada, contribuyendo a la creación de infraestructuras de datos (datawarehouse, data marts, ods y data-lakes) que permitan la gestión del ciclo de vida de los datos corporativos. Desarrollo de los cuadros de mando e informes para diferentes perfiles de negocio, garantizando la calidad y buen gobierno de la información corporativa. Liderazgo en proyectos de analítica avanzada cuyos resultados generan un impacto de calidad en la gestión de procesos y de servicios.

Alberto Barbado
Científico de datos en la unidad Big Data de LUCA dentro de Telefónica. Su trabajo incluye liderar las propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI, principalmente en IA explicable (xAI), en donde está enmarcando su investigación doctoral dentro de Telefónica. Posee un título en Ingeniería Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Univrsitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), realizando investigaciones específicamente en áreas de NLP y sistemas de recomendación. 

Ricardo Jaume Albacar

Desarrollador y docente con 15 años de experiencia. En los últimos cinco años ha estado estrechamente ligado a proyectos de Big Data (Apache Spark) y Analítica de Datos (descriptivo/predictivo). Debido a su pasión por la docencia, curiosidad natural y actitud emprendedora, ha sido docente y mentor en numerosas acciones formativas en instituciones tanto públicas como privadas. También ha ayudado a numerosas organizaciones a utilizar las mejores prácticas en el desarrollo ágil de productos y servicios digitales.

 

Acerca de este curso

- Entender la complejidad técnica y científica del uso de la información.

- Aprender a diferenciar los conceptos de Big Data, Bussiness Intelligence (BI) y el ámbito del Analytics donde a todo se le llama "Big Data".

- Identificar estrategias y oportunidades de negocio.

- Conocer la tecnología necesaria para la obtención de datos y que hacer con ellos.

- Diferenciar los perfiles de los profesionales adecuados según las necesidades de cada organización.

- Conocer las herramientas que actualmente disponemos en el mercado y cual utilizar en cada caso.

- Gestionar técnicamente proyectos y  equipos de trabajo de BI/Big Data.

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