Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos:...
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Universidad Europea Miguel de Cervantes UEMC
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Uno de los principales objetivos es que los alumnos adquieran una visión multidisplicinar del rol del científico de datos; que domine técnicas avanzadas de estadística, de programación, informática y conocimiento de arquitectura de datos. A quién va dirigido Este Máster va dirigido a personas que quieran desarrollarse profesionalmente como Científicos de Datos y que posean una carrera unisitaria en Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Informática, Ingeniería de la Organización Industrial o Estadística. Requisitos Graduados/ingenieros en informática, telecomunicaciones, industriales, matemáticas, física y estadística. Temario completo de este curso A1. Fundamentos del estudios de análisis de Datos Introducción al concepto de análisis de datos y Big Data Aplicaciones básicas del análisis de datos y Big Data Principales entornos de desarrollo El Big Data en el ámbito social y empresarial Implicaciones legales y éticas A2. Técnicas y análisis de datos Introducción al análisis de datos Análisis de datos en una variable Análisis de datos en múltiples variables Métodos de optimización El proceso de aprendizaje automático A3. Técnicas avanzadas de análisis de datos Minería de datos Métodos aplicados de análisis de datos Técnicas y herramientas software Algoritmos de regresión Algoritmos de clasificación Algoritmos de clustering Algoritmos de reducción de dimensionalidad A4. Técnicas de programación Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos. Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos Procesamiento de datos Python para análisis de datos R para análisis de datos A5. Tecnología de almacenamiento de datos Introducción a las aplicaciones del Big Data Bases de datos para entornos analíticos Algoritmos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos Ecosistema Hadoop Apache Spark A6. Diseño y Programación de herramientas Analíticas (Itinerario I) Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos Programación y optimización de herramientas A7. Técnicas de Programación Avanzadas (Itinerario I) Técnicas avanzadas para la programación de análisis estadístico Estructuras de datos Optimización y ificación de resultados para la toma de decisiones Redes neuronales Deep Learning Tensorflow A8. Plataformas Avanzadas de desarrollo (Itinerario I) Principales plataformas de desarrollo Programación desde lenguajes de alto nivel Desarrollo de aplicaciones SAS Azure ML, IBM Watson A9. Soporte de Aprovisionamiento (Itinerario II) Tecnologías de adquisición de datos Herramientos de almacenamiento NoSQL Frameworks de procesamiento A10. Exploración, Visualización y Comunicación de datos (Itinerario II) Herramientas de visualización de datos Generación de informes Diseño y programación de cuadros de mando A11. Aplicaciones de Análisis (Itinerario II) Algoritmos para análisis de datos en entornos de aplicación Herramientas específicas en función del entorno de aplicación (empresarial, ciencias de la salud, industrial, etc) Trabajo fin de Máster Prácticas en Empresas. más
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