Máster en Big Data y Business Analytics - Online - IMF Business School - I25777

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Máster en Big Data y Business Analytics - Online
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Método: Online
Tipo: Magister
Precio: 3.955 euros
Precio: 11.300 €. Beca del 65%. Precio final con Beca: 3955 €.
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IMF Business School

Máster en Big Data y Business Analytics - Online

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Analisis de Educaedu

Agustin González
Máster en Big Data y Business Analytics
  • Modalidad de impartición

    El máster se dicta de forma online.

  • Número de horas

    Tiene entre 6 y 24 meses para cursar su máster.

  • Titulación oficial

    El graduado recibe el título de Máster en Business Analytics & Big Data por la Universidad Camilo José Cela y por IMF Business School.

  • Valoración del Programa

    Los alumnos que cursen el Máster en Big Data y Business Analytics recibirán una formación teórico-práctica sobre técnicas analíticas que le permitan extraer valor de utilidad de los datos almacenados por la empresa. Siendo el business analytics y la big data dos herramientas muy útiles, el alumno será un especialista en el tema.

  • Dirigido a

    Perfiles TIC (informática, ingeniería y afines) y perfiles de negocio (empresa y economía), que quieran especializarse en analítica del negocio.

  • Empleabilidad

    Al término del programa podrá trabajar como Big Data Analyst (Analista de Datos), Data Scientist (Científico de Datos), trabajar en Business Intelligence o como Arquitecto en Big Data.

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Máster en Big Data y Business Analytics - Online Comentarios sobre Máster en Big Data y Business Analytics - Online
Contenido:
Master en Big Data y Business Analytics (Online).

Consigue un doble título de la Universidad de Nebrija e IMF y fórmate en la carrera con más futuro.

Por qué con IMF:
  • Doble titulación profesional
  • Becas del 50%
  • Curso online Student Centered
  • Financiación sin intereses
  • 100% Empleabilidad

Conviértete a distancia en analista de negocio o en data scientist: el profesional formado que más demandan las empresas.
Convocatoria abierta
Beca del 50%

Programa.

El Máster en Business Analytics y Big Data, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, proporciona una visión global de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics), es decir, en la aplicación de las técnicas de Data Science a problemas de negocio.
El abaratamiento de los costes de almacenamiento de información digital y la generalización de las tecnologías de virtualización y computación en la nube han permitido un extraordinario desarrollo de las posibilidades para extraer valor de los datos en empresas e instituciones.
Este contexto ha hecho emerger nuevos roles profesionales como el del Data Scientist y ha provocado una reformulación de las tecnologías de procesamiento de datos, pues requieren una actualización y reorientación de los profesionales de las TIC y de otras áreas de negocio.
Big Data University: este programa permite obtener un doble título por la Universidad de Nebrija.
Así pues, el programa responde a la necesidad de conocer de manera práctica y aplicada el uso de las tecnologías y los métodos de análisis de datos.

DATOS DEL PROGRAMA.

AREA DEL CURSO: Ingeniería y Tecnología 
MODALIDAD: Online 
FECHA DE INICIO: Online: Inscríbete en cualquier momento y cursa tu master entre 6 y 24 meses. A tu ritmo. 

TITULACIÓN DE POSTGRADO: Todos los alumnos que superen con éxito este Máster conseguirán las siguientes titulaciones:
  • Máster en Business Analytics & Big Data por la Universidad de Nebrija
  • Máster en Business Analytics y Big Data por IMF Business School.

DIRIGIDO A

Profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos. Los perfiles pueden ser de tres tipos:
Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica. Cabe señalar, por tanto, que este máster tiene un enfoque fundamentalmente técnico.
Para estudiar este máster se necesita un nivel de inglés B2 o superior. Así mismo, Es recomendable que el alumno tenga conocimientos de programación en Python y R, así como de bases de datos (relacionales, NoSQL) y Hadoop o similares. 

REQUISITOS DE ACCESO
Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones) 
DURACIÓN: 60 ECTS 
EVALUACIÓN: Online 
PRÁCTICAS: Posibilidad de prácticas presenciales en empresas

POR QUÉ ESTE PROGRAMA.

La comprensión del uso técnico complementa la visión de negocio, de manera que los egresados del programa serán capaces de razonar en profundidad sobre la aplicabilidad de las tecnologías, así como de aplicar técnicas y herramientas analíticas en situaciones concretas. En particular:
  • Facilita adquirir un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  • Ayuda a comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  • Enseña a reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada. 
  • Proporciona el conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido con el conocimiento de los casos y la aplicabilidad de las tecnologías.
  • Enseña mediante el uso de la tecnología, utilizando directamente las herramientas software que se aplican en entornos profesionales.
  • Ayuda a aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.
  • Los alumnos adquirirán competencias para trabajar, entre otras, con las siguientes tecnologías: VirtualBox, Ubuntu, Python, Jupyter Notebook, JSON, XML, Google Drive, Tableau, AWS, EC2, S3, IaaS, Scrum...

OBJETIVOS.

El objetivo principal de este master en bigdata es que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales (autores del programa formativo de IMF) que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible.
  • Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
  • Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
  • Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.
  • Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
  • Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.
  • Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  • Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  • Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
  • Aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.
  • Conceptos relacionados: big data university, master data management, business intelligence master, big data España, maestria big data, máster data science.

PROGRAMA.

MÓDULO I
  • Fundamentos Tecnológicos para el Tratamiento de Datos
  • Uso de Máquinas Virtuales y Shell de Comandos.
  • Fundamentos de programación en Python.
  • Fundamentos de Bases de Datos Relacionales.
  • Fundamentos de Tecnologías de Internet.
  • Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  • Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
  • Importante: este módulo es introductorio o de nivelación, destinado a la adquisición de las competencias esenciales para la programación estadística, el manejo de bases de datos y el uso de la virtualización, además de otras competencias generales que son necesarias en el resto de los módulos. 

MÓDULO II
  • Modelos y Aprendizaje Estadístico
  • Tratamiento de Datos con R.
  • Análisis exploratorio de datos.
  • Inferencia estadística.
  • Aplicación de Modelos Lineales.
  • Aprendizaje estadístico.
  • Otros modelos estadísticos.
 MÓDULO III
  • Aprendizaje Automático Aplicado
  • Introducción al Aprendizaje Automático.
  • Modelos Supervisados.
  • Modelos no Supervisados.
  • Ingeniería de características y selección de modelos.
  • Modelos Conexionistas.
  • Descubrimiento de asociaciones.
 MÓDULO IV
  • Minería de Texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  • Introducción a las técnicas de tratamiento del Lenguaje Natural.
  • Herramientas de PLN I.
  • Herramientas de PLN II.
  • Minería de Texto I: Clasificación.
  • Minería de Texto II: Agrupamiento.
  • Otras aplicaciones y técnicas de Pln.
 MÓDULO V
  • Inteligencia de Negocio y Visualización
  • Introducción a la Inteligencia de Negocio.
  • Almacenes de Datos y Bases de Datos Analíticas.
  • Herramientas de extracción, transformación y carga.
  • Aplicaciones de Inteligencia de Negocio.
  • Fundamentos de Visualización de Datos.
  • Herramientas de Visualización.
 MÓDULO VI
  • Infraestructura Big Data
  • Procesamiento de Datos con Hadoop.
  • Herramientas Hadoop.
  • Procesamiento de Datos con Spark.
  • Arquitecturas de Streaming.
  • Componentes de Arquitecturas de Streaming.
  • Plataformas y Apis en la nube.
 MÓDULO VII
  • Almacenamiento e Integración de Datos
  • Bases de Datos no convencionales.
  • Modelos de Base de Datos basados en documentos.
  • Modelos de Base de Datos basados en columnas.
  • Modelos de Base de Datos basados en grafos.
  • Modelos de Base de Datos basados en clave-valor.
  • Adquisición de Datos.
 MÓDULO VIII
  • Valor y Contexto de la Analítica Big Data
  • El Business Case de Big Data.
  • Proyectos de Big Data.
  • Aplicaciones Analíticas por sectores.
  • Tecnologías emergentes en Analítica.
  • Gestión de equipos y métodos ágiles.
  • Aspectos regulatorios del tratamiento de Datos.
 MÓDULO IX
  • Aplicaciones Analíticas
  • Caso de estudio de Analítica Escalable.
  • Caso de estudio de Analítica en Redes Sociales.
  • Caso de estudio en Internet Of Things.
  • Caso de estudio en Analítica Financiera.
  • Caso de estudio en Analítica de Clientes.
  • Caso de estudio de Técnicas de Recomendación.
 MÓDULO X
  • Trabajo Fin de Máster

METODOLOGÍA.

El Master en Big Data de IMF ofrece una metodología flexible adaptada a tus necesidades, sea cual sea tu ubicación geográfica o disponibilidad de tiempo. Todos los contenidos se encuentran totalmente actualizados y poseen un gran rigor técnico, fácilmente comprensibles y con una clara vocación práctica.

IMF pone a tu disposición:
  • Tutorías personal e-presencial (vía foros, chat, teléfono, email).
  • Webinars (en masters seleccionados).
  • Debates y grupos de discusión a través de foros y chats.
  • Test de autoevaluación.
  • Lecturas, estudio de casos y documentación.
 Requisitos del ordenador del alumno:
  • Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
  • RAM: Mínimo 8 GB, recomendable 12 GB (o superior)
  • Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
  • Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
  • Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
  • Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, se necesitará el entorno Tableau. Los alumnos podrán solicitar en su página web una licencia anual gratuita de Tableau for Students aportando la documentación de matrícula proporcionada por IMF.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, es necesario hacer uso de la herramienta Qlik View (versión 12 Desktop Personal Edition). Los alumnos podrán solicitar una licencia gratuita, previo registro en su página web. 

EVALUACIÓN.

Evaluación online continua a medida que se avanza en el estudio del Máster.Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos; la superación de cada uno permitirá liberar materia.
Así mismo, la obtención de los títulos de Máster de IMF y Máster por la Universidad de Nebrija, estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un trabajo de fin de máster.

Salidas Profesionales.

100% Empleabilidad
Sector en auge.

Según la prestigiosa consultora IDC, se prevé un volumen de negocio de 150.800 millones de dólares para el año 2017, lo que supone un incremento de un 12,4 % con respecto a 2016. Los sectores del Big Data y del Business Analytics están, por tanto, en auge y se espera que esta tendencia siga al alza; es más, según IDC, las compras comerciales de hardware, software y servicios relacionadas con este mercado mantendrán una tasa de crecimiento anual compuesta del 11,9 % hasta 2020, año en el que sus ingresos superarán los 210.000 millones de dólares.

El programa proporciona la formación base para orientarse a diferentes profesiones dentro del área del análisis y la gestión de los datos; concretamente:
  • Analista de datos (Big Data Analyst).
  • Data Scientist (Científico de Datos).
  • Profesionales de Business Intelligence.
  • - En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en los aspectos técnicos para puestos como:
  • Chief Data Officer (CDO).
  • - A los profesionales que posean perfiles informáticos les proporcionará las bases analíticas para salidas profesionales tales como:
  • Arquitecto en Big Data.
  • Data Engineer.
 Garantizamos oportunidad de prácticas.

IMF Business School, a través de su portal de Empleo y Prácticas, garantiza a los alumnos de este Master en Big Data la oportunidad de realizar prácticas en empresas. Consulta condiciones.
Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posiblidad de realizar prácticas y entrar en la bolsa de empleo de Indra.
Los sectores que demandan más fuertemente a los profesionales con formación en bigdata son los siguientes: banca y finanzas, seguros, telecomunicaciones, retail, distribución, industria, seguridad, sanidad, utilities, publicidad y marketing y transporte. El analisis de datos es demandado por empresas de todos los perfiles, desde startups a grandes empresas.

FACILIDADES DE PAGO:
  • Financiación hasta en 12 meses sin intereses ni intervención bancaria (consulta condiciones)
  • Forma de pago: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
Otra formación relacionada con Magister de Base de Datos: