Máster en Big Data y Analytics
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El objetivo general del Máster en Big Data y Analytics es proporcionar los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto de Big Data desde todas sus tientes, empezando desde cómo identificar la oportunidad en una organización hasta qué se entrega a las áreas de negocio. Temario completo de este curso Previo al del curso académico, hay un módulo introductorio para facilitar el manejo de la plataforma y establecer un rodaje al modelo de aprendizaje “on-line”. Los módulos se agrupan en tres bloques conductores sobre los que pivota todo el programa, que son los siguientes: Bloque 1.- Gerencia y almacenamiento. En este primer bloque, y tras el curso nivelador de Big Data, se introducen los conceptos claves de Big Data, así como sus principales tecnologías. Además, se identifican problemas legales que puedan surgir en un proyecto de Big Data, cuál es el mejor entorno en el que implantarlo y las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos. Bloque 2.- Proceso y análisis. En este bloque se aprende a explotar los datos para contirlos en información. Se profundiza en las diferentes técnicas y soluciones de mercado para ser ces de generar indicadores que el área de negocio pueda interpretar. Bloque 3.- Visualización y negocio. En el último bloque, se estudian las maneras como conseguir que toda la organización confíe en los KPIs derivados del análisis de datos para así tomas las mejores decisiones para la empresa. Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, donde el estudiante adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos: - Neo4j - Watson - Amazon - QlikSense Por último, el programa concluye con un Proyecto de Final de Máster donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa en un proyecto de una empresa real. Bloque I: Gerencia y almacenamiento Curso nivelador de Big Data Gerencia del Big Data Analytics Arquitectura Big Data ETLs y ELTs Data Lakes Total ECTS 20 Bloque II: Procesos y análisis Data Mining Advancedanalytics: R y Python Machine Learning Total ECTS 15 Bloque III: Visualización y negocio Data Gonance Técnicas de visualización Herramientas de visualización de datos y autoservicio Total ECTS 15 Proyecto Final de Máster – Think Digital Challenge Total ECTS 10 más
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