• Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    6.500 €
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Avda, de Séneca, 2
    Madrid 28040
    España
  • Duración:
    60 ECTS
  • Titulación:
    Máster en Blockchain y Big Data

Presentación

El Máster en Big Data pretende formar a expertos en la gestión de gra ndes volumenes de datos y en la toma de decisiones dentro de las empr esas y otros sectores, con el objetivo de detectar patrones que permi tan desarrollar ofertas y predicciones, y el desarrollo de cadenas de bloques para la certificación de procesos.

Dirigido

Aunque no es necesario saber programar (en el programa se enseñan los fundamentos de Python) los alumnos con un background técnico (Informática, Ingenierías, Matemáticas, etc.) se encontrarán más cómodos sin ser el programa excluyente para alumnos de Economía y similares que no obstante tendrán que adaptarse al ritmo de las clases.

Programa

Módulo I: Programación en Python
Introducción a la programación con Python y conceptos básicos: variables, instrucciones básicas, tipos de datos básicos y operaciones. Entrada y salida.
Estructuras de control: selección, iterativas. Funciones. Recursividad. Orden superior en Python. Expresiones lambda, map y reduce.
Estructuras de datos fundamentales: colecciones, listas, tuplas, conjuntos, diccionarios. Programación orientada a objetos.
Librerías para el procesamiento numérico y estadístico y para el análisis de datos.

Módulo II: Fundamentos de estadística
Estadística descriptiva:
Descripción de variables estadísticas univariantes. Medidas de centralización, dispersión, asimetría y curtosis.
Descripción de variables bidimensionales. Análisis de la vinculación. Medidas de asociación. Regresión.
Inferencia estadística:
Variables aleatorias. Modelos de distribución de probabilidad.
Estimación puntual de parámetros y estimación por intervalos de confianza.
Contrastes paramétricos y no paramétricos.

Módulo III: Programación en R
Introducción al entorno R. 
Modo consola y modo script en R. 
Objetos en R. 
Estructuras de control de flujo de ejecución. 
Funciones en R
Gráficos en R. 
Paquetes de R.
Gestión y modelización de bases de datos:
Creación, depuración y diseño de consultas.
Acceso a base de datos mediante  paquete estadísticos  de R. 

Módulo IV: Minería de datos y modelización predictiva
Integridad y depuración de datos
Regresión lineal
Regresión logística
Técnicas de reducción de la dimensionalidad
Análisis y predicción con series temporales
Clasificación no supervisada – Análisis cluster
Credit Scoring. Construcción de Scorecard.

Módulo V: Machine Learning e IA con Python y R
Introducción al Machine Learning y modelización predictiva avanzada
Redes neuronales y Deep Learning
Árboles de decisión
Random forest
Gradient Boosting
Support Vector Machines
Algoritmo knn

Módulo VI: Text Mining y Redes Sociales
Minería de textos (extracción de textos de la web y redes sociales )
Preprocesamiento de textos: limpieza (cleaning) y transformación (mayúsculas y minúsculas, etc.).
Procesamiento de textos (procesamiento de palabras, stemming, lematización,, construcción de la term document matrix).
Exploración de datos textuales (frecuencias, nubes de palabras)
Procesamiento (clustering, topic modelling, análisis de opiniones y sentimientos).
Redes sociales. Propiedades (densidad, tamaño grado promedio,etc.)
Clasificación de redes
Medidas de centralidad

Módulo VII: Tecnologías del Big Data
Internet of Things as a Service
Conectividad con fuentes de datos heterogéneas a través de borkers de mensajes y hubs con dispositivos
Spark
Hadoop
La visualización y análisis de información con Tableau

Bloque Blockchain

Módulo I: Introducción y aspectos técnicos de Blockchain Y DLTs
Introducción a Blockchain la cuarta revolución industrial
Retos reguladores; bases constitucionales; la protección del interés público; protección de datos
Aspectos tributarios y penales
Criptografía Aplicada
Seguridad y Privacidad; autenticación
Funcionamiento, Arquitectura, Proof of Work. Proof of Stake y otros protocolos de consenso. Masternodes, Mining.
Bitcoin, Etherum, Hyperledger y otras redes
Redes públicas y consorcios
Organizaciones Autónomas Descentralizadas DAOs,
Aplicaciones descentralizadas DAPPs
SmartContracts

Módulo II: Aspectos económicos. Criptoeconomía, Tokenoconomics e ICOs
Criptoeconomía:
Algotrading:

Módulo III: Aplicaciones de Negocio y Casos de Uso
Marketing en el entorno Blockchain
Innovación y Emprendimiento Blockchain
Posibilidades integradoras Big Data, Blockchain e IOT en las diferentes industrias
Usos del blockchain en el sector público y, en particular, en la contratación pública

Módulo IV: Programación de aplicaciones Blockchain
Introducción a la programación Blockchain
Programando una Blockchain desde cero
Desarrollo DAPPs Ethereum
Máquina virtual de Ethereum (EVM)
Desarrollo dApps Hyperledger

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