Máster de Formación Permanente en Big Data y Business Analytics

Competencias Digitales

FACULTAD DE CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Duración

1500h

PRESENTACIÓN

Según las principales consultoras tecnológicas, la demanda de especialistas en Inteligencia de Negocio y Big Data crecerá de manera exponencial en los próximos años. Este máster permite dominar técnicas de análisis de datos, estadística avanzada, machine learning y visualización, transformando grandes volúmenes de información en decisiones estratégicas. Prepárate para liderar proyectos de Business Analytics y convertir los datos en ventaja competitiva para cualquier organización.

Objetivos

– Diferenciar los conceptos de Big Data, Business Intelligence y Analytics, evitando confusiones en un mundo donde todo se etiqueta como “Big Data”. – Adquirir una visión global del ecosistema Big Data & Analytics, incluyendo tecnologías, herramientas y perfiles profesionales. – Identificar estrategias y oportunidades de negocio basadas en datos, gestionando proyectos y equipos de manera efectiva. – Comprender los aspectos legales y éticos del manejo de datos, así como la complejidad técnica y científica asociada. – Desarrollar la capacidad de interlocución y liderazgo en entornos de Big Data, conociendo las herramientas más relevantes del mercado.

Temario

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

MÓDULO 2. CURSO POWER BI

MÓDULO 3. BASES DE DATOS RELACIONALES. SQL. DISEÑO DE UN DATAWAREHOUSE (BIG DATA)

MÓDULO 4. LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN. PYTHON Y R (BIG DATA)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A PYTHON, INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE ENTORNO DE DESARROLLO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE DATOS, VARIABLES, OPERADORES Y EXPRESIONES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTROL DEL FLUJO: BUCLES Y CONDICIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 4. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PIVOT TABLES

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUSIÓN DE DATAFRAMES

UNIDAD DIDÁCTICA 9. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN

UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 5. BASES DE DATOS NOSQL (BIG DATA)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS NOSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE BASES DE DATOS NOSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MONGODB: UNA BASE DE DATOS DOCUMENTAL

UNIDAD DIDÁCTICA 4. OTROS SGBD NOSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INSTALACIÓN, CONFIGURACIÓN Y USO DE MONGODB

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONSULTAS Y OPERACIONES AVANZADAS EN MONGODB

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CASOS DE USO DE LAS BASES DE DATOS NOSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTEGRACIÓN DE BASES DE DATOS NOSQL CON TECNOLOGÍAS EXTERNAS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN BASES DE DATOS NOSQL

MÓDULO 6. PREPARACIÓN DE DATOS DE AUTOSERVICIO

MÓDULO 7. DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING (BIG DATA)

MÓDULO 8. DEEP LEARNING AVANZADO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES DE UNA SOLA CAPA

UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES MULTICAPA

UNIDAD DIDÁCTICA 11. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

MÓDULO 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MÓDULO 10. TFM. MÁSTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

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