Academy, by Structuralia

Maestría en Big Data y Business Analytics

Universidad Internacional Isabel I

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Comienza el 29 de Marzo de 2021
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DÍASHRSMINSEG

INICIO

29 de Marzo de 2021

Aprovecha la Oportunidad

FIN

29 de Marzo 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"

Maestría en Big Data y Business Analytics

Programa

1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

Unidad 1: Los datos en las empresas

Unidad 2: Del Business Intelligence al Big Data

Unidad 3: Arquitecturas tecnológicas Big Data

Unidad 4: Big Data Analytics

 

2. TABLEAU

1.      Introducción

2.      Primeros pasos

3.      Análisis visual

4.      Cálculos

5.      Series de tiempo

6.      Mapas

7.      Combinación de fuentes

8.      Técnicas de visualización

9.      Cuadros de mando

10.   Depuración y normalización de datos

 

3. BASES DE DATOS RELACIONALES: SQL. DATAWAREHOUSE

Unidad 1:  Primeros pasos en SQL

Unidad 2: Comandos SQL

Unidad 3: Funciones SQL

Unidad 4:  Diseño de un Datawarehouse

 

4. PYTHON Y R

Unidad 1: Tratamiento de datos en Python

Unidad 2: Estructuras y funciones en Python. Programación orientada a objetos

Unidad 3: Tratamientos de datos R

Unidad 4: Estructuras avanzadas en R

 

5. BASES DE DATOS NOSQL Y HDFS

Unidad 1: Introducción BBDD NOSQL          

Unidad 2: Modelos de datos NOSQL            

Unidad 3: BBDD distribuidas           

Unidad 4: Ejemplos de BBDD NOSQL

     

6. ARQUITECTURAS BIG DATA: HADOOP Y SPARK

 

Unidad 1: Big Data

Unidad 2: Ecosistema HADOOP 3.X

Unidad 3: Proceso masivo de datos con SPARK

Unidad 4:  Ecosistema SPARK 2.X

 

7. DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

Unidad 1: Aprendizaje supervisado (I)

Unidad 2: Aprendizaje supervisado (II)

Unidad 3: Aprendizaje no supervisado

Unidad 4: Deep Learning

 

8.  DATA MANAGEMENT

Unidad 1: Data Management           

Unidad 2: Planificación y diseño     

Unidad 3: Mantenimiento y uso de datos  

Unidad 4: Gestión holística de los datos

 

9. PREPARACIÓN DE DATOS DE AUTOSERVICIO. EXCEL, TALEND Y TRIFACTA

Unidad 1: Preparación de datos

Unidad 2: Excel

Unidad 3: Talend Data Preparation

Unidad 4: Trifacta Wrangler

 

 

TRABAJO FIN DE MÁSTER

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

Profesorado

Directora:

  • 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: 

  • 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.
  • Nerea Sevilla: NEREA SEVILLA MARCHENA. BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ADVANCED ANALYTICS.

    Desarrollo de carrera profesional como experto  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:  Alberto es 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. 
  • María Gutiérrez: Ceo y fundadora en HIWOOK.  Co-líder en Foro Intraemprendimiento y nuevos negocios 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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