Máster en Big Data y Data Analytics

El Programa está especialmente diseñado para aquellas personas que estén interesadas en adquirir conocimientos sobre Máster en Big Data y Data Analytics y que quieran asegurarse un recorrido ascendente en esta área, con una especial elevación y consolidación de competencias.

Permite conocer sobre las bases de datos, la programación enfocada a objetos, las bases del razonamiento estadístico, la delimitación del concepto de inteligencia, las fases de un proyecto de Big data, el liderazgo en la organización digital y teambuilding, el batch processing, la ciencia de datos, el Big data y transformación digital, las objeciones para la implantación de Cloud Computing, la nube en las organizaciones empresariales, el Big data y Business Intelligence (BI), entre otros conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.

PARTE 1. Introducción al Big Data y Business Intelligence
Módulo 1. Bases de datos
Módulo 2. Programación enfocada a objetos (Python)
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
Módulo 4. Fundamentos del Big Data
Módulo 5. Ámbitos de aplicación del Big Data
Módulo 6. Data Science
Módulo 7. Introducción al Business Intelligence
Módulo 8. Arquitectura de Business Intelligence
Módulo 9. Análisis de datos con Python
Módulo 10. Detección y manejo de los plateau
Módulo 11. Herramienta Power BI
Módulo 12. Programación R en Big Data y Business Intelligence
Módulo 13. Protección de datos y seguridad en Big Data y Business Intelligence

PARTE 2. Aplicación del Big Data en la Gestión de Personas
Módulo 1. Caracterización de la tecnología
Módulo 2. Bases de datos
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
Módulo 4. Delimitación del concepto de Big Data
Módulo 5. Introducción a la Inteligencia Artificial
Módulo 6. Aprendizaje automático o Machine Learning
Módulo 7. Aprendizaje profundo o Deep Learning
Módulo 8. Fases de un proyecto de Big Data en la organización
Módulo 9. Estrategia corporativa y gestión de personas
Módulo 10. People Analytics (I): Fundamentos
Módulo 11. People Analytics (II): Visualización de datos y cuadros de mando
Módulo 12. Analítica de datos en el ciclo de vida del talento
Módulo 13. Liderazgo
Módulo 14. Desarrollo de equipos y dinámicas relacionales
Módulo 15. Seguridad, bienestar y calidad de vida laboral
Módulo 16. Ética y legalidad

PARTE 3. Big Data para Ingenierías
Módulo 1. Introducción de Big Data en las ingenierías
Módulo 2. Fundamentos de Big Data
Módulo 3. Arquitectura Hadoop
Módulo 4. Planificación e instalación de clústeres Hadoop
Módulo 5. Administración y mantenimiento de Hadoop
Módulo 6. Seguridad, ingestión y procesamiento batch
Módulo 7. Apache Spark y RDD
Módulo 8. DataFrames, DataSets y SQL
Módulo 9. Spark Streaming
Módulo 10. Data Science y Machine Learning
Módulo 11. Análisis de datos con Apache Pig
Módulo 12. Explotación de datos con Apache Hive
Módulo 13. Explotación de datos con Impala

PARTE 4. Experto en Cloud: Herramientas para trabajar en la nube
Módulo 1. Fundamentos de Internet
Módulo 2. Big Data, minería de datos e inteligencia empresarial
Módulo 3. Nociones básicas sobre la computación en la nube (Cloud)
Módulo 4. Arquitectura y tecnologías base de Cloud
Módulo 5. Introducción a los proveedores de Cloud
Módulo 6. Aplicaciones prácticas de la nube (I): Bases de datos e Inteligencia Artificial
Módulo 7. Aplicaciones prácticas de la nube (II): Almacenamiento
Módulo 8. Aplicaciones prácticas de la nube (III): DevOps
Módulo 9. Aplicaciones prácticas de la nube (IV): Herramientas de colaboración y redes sociales
Módulo 10. Funcionalidades de la nube para organizaciones empresariales y usuarios finales
Módulo 11. Migración a la nube
Módulo 12. Gestión de la seguridad en la nube
Módulo 13. Gestión de identidades y accesos
Módulo 14. Marcos regulatorios adicionales aplicados a Cloud