INESEM Business School

Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science

INESEM Business School
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    1.695 €
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    1500 Horas
  • Titulación:
    Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Presentación

La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Big Data y Business Intelligence en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental.
Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y métodos de análisis de datos que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes.
En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

Objetivos

- Conocer las principales herramientas de Business Intelligence para la toma de decisiones estratégicas
- Conocer e identificar las distintas fases de un proyecto de Big Data
- Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R.
- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar los datos con Hadoop
- Aplicar correctamente las principales técnicas de Data Mining
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta Google Analytics

Programa

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
MÓDULO 2. HERRAMIENTAS Y ANÁLISIS BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO
MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO
MÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 5. ANALÍTICA Y PUBLICIDAD WEB: GOOGLE ANALYTICS Y GOOGLE ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTABLECIMIENTO DE OBJETIVOS Y KPIS DE UN SITIO WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INFORMES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PUBLICIDAD EN BÚSQUEDAS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICIDAD EN DISPLAY
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PUBLICIDAD PARA MÓVILES
UNIDAD DIDÁCTICA 12. PUBLICIDAD EN SHOPPING
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
MÓDULO 7. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

- Analista de datos
- Auditor en Sistemas Big Data
- Experto en Inteligencia de Negocio
- Arquitecto de soluciones Big Data
- Gestor de Infraestructuras para Big Data
- E-commerce & Social Media

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