Máster de Big Data & Business Analytics
Emisor: CEUPE - European Business School
1500 horas
·Avanzado
·Varios
Programa certificado por ARP
Diploma ARP de validez internacional
Valoraciones de alumnos verificados
Precio a consultar
- Dominar las herramientas y técnicas clave en el análisis de datos.
- Aplicar Big Data para tomar decisiones estratégicas en las empresas.
- Desarrollar modelos predictivos y análisis avanzados.
- Gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
- Identificar oportunidades de negocio a través del análisis de datos.
- Integrar soluciones de Business Intelligence en la organización.
- Mejorar la eficiencia y competitividad a través del uso de datos.
- Entender las principales tecnologías y plataformas de Big Data.
Requisitos:
- Deben contar con una titulación o haber tenido experiencia previa.
Francisco José Ramírez Vicente
Investigador de Seguridad Informática e Inteligencia Artificial en Telefónica
Fernando Agudo Tarancón
Big Data Architect at Santander Global T&O | CEO at Formación Hadoop
Francisco Javier Quintana Muñoz
Ingeniero Técnico Industrial. Auditor Jefe IRCA, Auditor Jefe IEMA, Auditor de Sistemas de SST. Docente / Ponente
1500 horas en total
- Hadoop: Almacenamiento y procesamiento distribuido.
- Herramientas de obtención de datos: Sqoop, Flume y Nifi.
- Motores de consulta SQL: Hive e Impala.
- Big Data interfaces: Hue, Cloudera Manager y Ambari.
- Procesamiento de datos en memoria: Spark Core.
- Procesamiento de datos en streaming.
- Bases de datos NoSQL: HBase, Cassandra, MongoDB y Neo4j.
- Introducción a la ciencia de datos.
- Aplicaciones y proyectos reales.
- Entorno humano.
- Entorno tecnológico.
- Errores comunes y cómo evitarlos.
- Análisis inicial del dato.
- Modelado en tres capas.
- Explotación mediante herramientas de Business Intelligence y Data Discovery.
- DaaS (Data as a Service).
- Metodología para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.
- Algoritmos de inteligencia artificial.
- Procesamiento del lenguaje natural.
- Visión por computador.
- Combinación de modelos.
- Gestión de datos.
- Gobierno del dato (Data Governance).
- Cómo iniciar un modelo de gobierno del dato.
- Plan de trabajo para implantar el gobierno del dato.
- Introducción en la gestión de proyectos Big Data y analíticos.
- Optimización y elaboración de plan de desarrollo de proyecto (PDP).
- Cuáles son los principales desafíos y riesgos de un proyecto de Big
- Data y analíticos.
- Cómo organizar, estructurar y desplegar un proyecto de analítica.
- Cultura y metodologías ágiles. Nuevas capacidades y roles, metodologías Lean: Scrum y Kanban. Etapas y entregables.
- Cómo y por qué usar Agile en Machine Learning.
- Operatividad en los proyectos: Despliegue, orquestación, integración continua y entrega continua.
- Aciertos y errores en los casos de uso de Big Data y analíticos.
- Becas y ayudas. CEUPE - European Business School ha diseñado un Plan de Becas y Ayudas al Estudio con el único objetivo de proporcionar una mayor flexibilidad económica y respaldar las necesidades de cada alumno.
¿Quieres más información?
Completa este formulario y la academia se pondrá en contacto contigo.
¿Quieres más información?
Completa este formulario y la academia se pondrá en contacto contigo.
¿Algo no está bien?
Si has encontrado en este curso información que no está bien puedes reportar una incidencia aquí.
