MÁSTER OFICIAL EN GESTIÓN Y ANÁLISIS DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS: BIG DATA

Modalidad Online – INICIO OCTUBRE 2024

 

Si quieres convertirte en un experto en Gestión de Grandes Volúmenes de Datos esta es la formación que necesitas

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    MODALIDAD


    Online

    DURACIÓN


    60 ects

    INICIO


    Octubre 2024

    TÍTULO


    Máster oficial

    Máster Oficial Online en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: BIG DATA

    El principal objetivo de este Máster en Gestión y Análisis de Volúmenes: Big Data es poder ofrecer al alumno una visión global y completa de la analítica de datos, comenzando con la recolección y siguiendo con el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización de datos. Además, el alumno conocerá la infraestructura de Big Data necesaria para todo ello. La metodología del máster es muy práctica, utilizando casos prácticos y aprendizaje basado en proyectos reales.

    Se trata de una gran oportunidad para conseguir conocimiento en un área con grandes salidas profesionales y en continuo desarrollo, pudiendo interiorizar y aprender los conceptos gracias a la visión de los profesionales que impartirán las asignaturas.

    PLAN DE ESTUDIOS

    FUNDAMENTOS BÁSICOS EN EL ANÁLISIS DE DATOS

    • Introducción: Introducción a la ciencia de datos y al aprendizaje automático.
    • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
    • La función de costes.
    • Problemas de clasificación: Descripción de los modelos de clasificación.
    • Evaluación de modelos: Herramientas de evaluación y valoración de modelos.
    • Problemas de gran tamaño.

    TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS

    • Combinatoria.
    • Probabilidad.
    • Variable aleatoria discreta.
    • Variable aleatoria continua.
    • Estadística descriptiva.
    • Muestreo e inferencia estadística.
    • Contraste de hipótesis.

    TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS

    • Fundamentos de Machine Learning.
    • Regularización.
    • Selección de características.
    • Extracción de características.
    • Árboles de clasificación y regresión.
    • Métodos de ensembles.
    • Máquinas de vectores soporte.
    • Métodos kernel.

    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

    TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS

    • Introducción a la tecnología de almacenamiento de datos.
    • MongoDB.
    • Apache Cassandra.
    • Apache Hadoop.
    • Apache Spark: Fundamentos y Spark SQL.
    • Apache Spark: SparkStreaming

    TECNICAS DE DESARROLLO AVANZADO DE APLICACIONES BIG DATA

    • Flujo de datos.
    • Web scraping.
    • Exploración y limpieza de datos.
    • Redes neuronales.
    • Redes neuronales convolucionales.
    • Redes neuronales avanzadas.
    • Desarrollo de herramientas de análisis de datos.

    EXPLORACIÓN, VISUALIZACIÓN Y COMUNICACIÓN DE DATOS

    • Herramientas de visualización de datos
    • Generación de informes
    • Diseño y programación de cuadros de mando

    PLATAFORMAS AVANZADAS DE DESARROLLO

    • Introducción a la computación en la nube. Azure.
    • Almacenamiento de datos. Data Lake.
    • Azure Machine Learning Studio.
    • Servicios cognitivos de Azure.
    • Integración de datos. Data Factory.
    • Procesamiento de datos. Databricks.
    • MLOps.

    GESTIÓN DE PROYECTOS

    • Introducción a la gestión de proyectos
    • Fases genéricas de un proyecto
    • Planificación y programación de proyectos
    • Formulación y solución del problema
    • Definición de la misión, los objetivos y alcance del proyecto
    • Estimación del tiempo del proyecto
    • Estimación y programación de recursos materiales y humanos
    • Estimación de costos del proyecto
    • Planificación de las adquisiciones
    • Cuaderno de notas, Seguimiento y Control del proyecto
    • Gestión de la Calidad del proyecto

    TRABAJO FIN DE MÁSTER

    • Para el planteamiento del trabajo fin de máster se contará con la participación de una o varias empresas que facilitarán a los alumnos información suficiente para el desarrollo del proyecto real de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
    • La defensa del proyecto se realizará de forma online ante un tribunal.

    Titulación Oficial Universitaria

     

    Adaptado al Espacio Europeo de Educación Superior

    Logo UEMC Blanco

    8 Razones por las que estudiar el Máster Big Data de ENYD-UEMC

    En Directo y Flexible

    Podrás asistir a las videoconferencias del Máster Big Data en directo o revisarlas tantas veces como quieras en diferido.

    Online

    Disfrutarás de una formación en big data 100% online con acceso a todos los contenidos teóricos y prácticos a través del campus virtual.

    Sin Desplazamientos

    No necesitarás desplazarte en ningún momento pudiendo estudiar el Máster Big Data desde cualquier lugar del mundo.

    Red de contactos

    Conectarás con empresas y profesionales, además de aprender casos prácticos reales con un claustro profesional de primer nivel.

    Evaluación Continua

    Estudiarás bajo un modelo educativo que se adapta a tus necesidades equilibrando la flexibilidad con evaluación continua.

    Actividades Grupales

    En el Máster Big Data participarás en actividades grupales junto a otros alumnos de diferentes partes del mundo de habla hispana.

    Progresa en tu carrera

    El Máster Big Data cuenta con un programa académico diseñado para aportar una visión global y mejorar la toma de decisiones.

    Siempre Acompañado

    Durante la formación podrás contactar en todo momento con profesores y con tu asesor personal para resolver tus dudas.

    #EXPERIENCIASUEMC Business School

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      RECONOCIMIENTOS

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