IOE Business School - UNADE

Master en Big Data

IOE Business School - UNADE
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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    60 ECTS
  • Titulación:
    Master en Big Data Udima + IOE

Presentación

Este Máster en Big Data tiene como objetivo formar a todos aquellos profesionales que deseen especializarse en esta área empresarial. Aprenderá, tanto a nivel teórico como práctico, el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos a gran escala.

El principal objetivo es que el alumno aprenda los conceptos básicos, las principales diferentes del Big Data frente al Business Intelligence. Así como los beneficios de los mecanismos inteligentes sobre los tradicionales, conocer en profundidad el proceso de este tipo de sistemas, la utilidad diferencial en cada uno de los sectores que conforman el mercado, etc.

En definitiva, con este Máster en Big Data online los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

En esta formación de Big Data también se abordarán temas importantes como Data Analytics y Business Analytics. Los egresados se convertirán en unos auténticos Expertos de Big Data.

Objetivos

Comprender las oportunidades del Big Data a través de entender su entorno y la gestión de información.
Aprender los conceptos técnicos, conocer a fondo la arquitectura y herramientas necesarias para su utilización.
Conocer las tecnologías utilizadas como MapReduce y Hadoop.
Aprenda a analizar de forma óptima los grandes volúmenes de datos.
Estudiar los lenguajes y paradigmas de programación y entornos virtuales.
Ver los sistemas de protección de redes y el impacto de las tecnologías Big Data en la protección de datos.
Profundizar los diferentes tipos, características y fundamentos de las distintas bases de datos.
Aprender a gestionar y tratar los datos con MongoDB, desde sus arquitecturas hasta sus diferentes soluciones.
Aplicar métodos estadísticos para incorporarlos al Big Data.
Aprender a clasificar la información de forma adecuada.
Utilizar diferentes tipos de lenguajes, como lenguaje Python, Milk o los paquetes de lenguaje R.

Programa

Asignatura 1. Introducción al Big Data.
¿Qué es el Big Data? .
Conceptos y oportunidades del Big Data.
Gestión de la información en entornos Big Data.
Sectores para la aplicación del Big Data.

Asignatura 2. Entendiendo Big Data: estructura, técnica y aplicación.
Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
Diseño de experimentos con visualizaciones.
Otras herramientas útiles.
Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
Analítica y optimización de resultados.

Asignatura 3. Métodos estadísticos y Data Science.
Clasificación de información adecuada.
Estadística aplicada al Big Data.
Lenguaje Python y Lenguaje Milk.
Paquetes con lenguaje R.
Comparativas de paquetes de datos.
Data Science.
Posición del Data Scientist.
Tipos de organización. Orientación al dato.
Estructura de un proyecto de Big Data.

Asignatura 4. Modelamiento de datos y diseño de base de datos.
Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
Bases de datos y Big Data. NOSQL.
Big Data con MONGODB. Tratamiento de datos en MONGODB.
Gestión de MONGODB. Arquitectura de una solución MONGODB.

Asignatura 5. Data Warehouse y gestión documental.
Conceptos y características esenciales de un proceso de software
Paradigmas, proyectos y procesos del software.
De los datos a la información. Fundamentos del data Warehousing.
Data Warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

Asignatura 6. Virtualización y Cloud Computing
Introducción a la Virtualización.
Componentes (Microsoft Hyper-V, infraestructura con VMWARE).
Virtualización de escritorio.
Gestión de un Datacenter.
vCenter.
Introducción al Cloud Computing.
Cloud Computing aplicado a la gestión empresarial.
vSphere.
Virtualización de servidores en la nube.
Virtualización de aplicaciones.
Asignatura 7. Big Data para diferentes sectores.

Medios de comunicación y marketing.
Deportes, cultura y espectáculos.
Hostelería, turismo y restauración.
Banca digital, derecho y RR.HH.

Asignatura 8. Emprender su proyecto en Big Data.
Introducción del proyecto
Objetivos de la investigación y teoría
Metodología
Resultados y conclusiones

Asignatura 9. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.
Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
Lenguajes de programación.
Programación funcional.
Programación imperativa y orientada a objetos.

Asignatura 10. Técnicas y herramientas de protección de redes.
Protección en nivel de red.
Ataques a redes e intrusiones.
Protección de sistemas.
Servidores Big Data.
Impacto de las tecnologías Big Data en protección de datos.

Asignatura 11. Técnicas de inteligencia artificial.
Inteligencia artificial, aprendizaje autonómico y minería de datos.
Búsqueda de inteligencia artificial.
Sistemas expertos basados en reglas.
Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
Árboles para la toma de decisiones.
Algoritmos de aprendizaje de reglas.
Clasificación no supervisada.
Sistemas recomendadores.
Sistemas neuronales.
Algoritmos genéticos.
Casos de estudio.

Asignatura 12. Trabajo fin de máster.

Salidas profesionales

Arquitecto de soluciones Big Data / Business Intelligence.
Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data.
Analista de datos (Data Analyst).
Data Consultant.
Gestor de Infraestructuras para Big Data.
Responsable de Seguridad en proyectos Big Data.

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