Impulsa tu carrera profesional con el Máster Big Data Business Analytics Online y recibe tu titulación con 60 ECTS expedidos por la Universidad Católica de Murcia (UCAM) y en colaboración con Structuralia

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 60 ECTS
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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formación online
Equipo Docente
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Acompañamiento
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4,6
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Valoración del claustro

Roque Osvaldo

LA RIOJA

Opinión sobre Máster en Big Data y Business Analytics + 60 Créditos ECTS

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* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data y Business Analytics + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Máster big data business analytics online

MASTER BIG DATA BUSINESS ANALYTICS ONLINE. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

 

 
Resumen salidas profesionales
de Máster big data business analytics online
Según las consultoras más importantes en el sector tecnológico, para los próximos años la demanda de perfiles del campo de la Inteligencia de Negocio habrá crecido de una manera tan exponencial que será imposible hacerle frente. Escuchamos la expresión Big Data por todos lados, pero ¿sabemos a qué se refiere? A día de hoy la gente emplea la palabra Big Data para referirse a “tengo un montón de datos y necesito guardarlos para que después me aporte valor en mi empresa”.
Objetivos
de Máster big data business analytics online
- Aprender a diferenciar los conceptos de Big Data, Business Intelligence y todo el ámbito de Analytics en un mundo donde a todo se le llama “Big Data”. - Adquirir una visión global del Big Data & Analytics. - Identificar estrategias y oportunidades de negocio - Comprender mejor la tecnología necesaria - Conocer el perfil de los profesionales adecuados - Adquirir la capacidad de interlocución del Big Data & Analytics - Tener una visión generalizada de las herramientas de las que disponemos en el mercado Entender y desarrollar la complejidad técnica y científica - Gestión técnica de proyectos y de equipos de trabajo de BI/Big Data - Gestionar de manera correcta los temas legales relacionados con el uso de los datos
Salidas profesionales
de Máster big data business analytics online
- Big Data Architect - Big Data Engineer - Data Scientist - Big Data Developer - Machine Learning Engineer - Chief Data Officer (CDO) - Big Data Consultant - Data Analyst
Para qué te prepara
el Máster big data business analytics online
En este máster veremos dónde se enmarca el Big Data dentro de las necesidades de las empresas hoy en día. El Big Data ya no es una alternativa más, sino uno de los componentes esenciales de la tecnología útil, que influye e influirá en nuestra vida diaria, aunque no nos demos cuenta y aunque nos resistamos a aceptarlo. El mundo del Big Data no para de evolucionar. Cada día se encuentran nuevas aplicaciones prácticas y soluciones a los problemas tradicionales que antes no se podían resolver, además de que cada vez disponemos de más fuentes de datos de orígenes muy distintos. En definitiva, hablamos de un gran volumen de datos, muy variables y muy volátiles y de procesarlos en tiempo récord. Sabemos qué podemos hacer frente a nuevos retos que antes eran impensables, como el análisis del contenido y datos de redes sociales, internet, industrias, ciudades enteras…, y poco a poco la sociedad en su conjunto.
A quién va dirigido
el Máster big data business analytics online
- Perfiles profesionales que necesitan manejar y gestionar grandes volúmenes de datos dentro de sus empresas. - Recién licenciados que ven en el uso de los datos una oportunidad de abrirse camino dentro de las empresas
Metodología
de Máster big data business analytics online
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Máster big data business analytics online

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  1. Data information
  2. Knowledge wisdom
  3. Data Management (I)
  4. Data Management (II)
  5. Corporate perfomance management
  6. Bases de Datos
  1. Business intelligence
  2. Datawarehousing
  3. Big data
  4. Hadoop Spark
  1. Ecosistema Hadoop (I)
  2. Ecosistema Hadoop (II)
  3. Ecosistema Hadoop (III)
  4. Ecosistema Spark
  5. Instalación y configuración de arquitecturas Big Data
  1. Analytics
  2. Principales algoritmos (I)
  3. Principales algoritmos (II)
  4. Machine Learning y Deep Learning
  5. Internet Of Things
  1. Introducción a Power BI
  2. Diferentes tipos de Power BI: ¿es realmente gratis?
  3. Sumerjámonos en ello: primer informe simple
  4. Power Query: fuente de datos
  5. Transformación de datos
  1. Modelado de datos
  2. Comenzando con DAX (I)
  3. Comenzando con DAX (II)
  4. Dominando DAX (I)
  5. Dominando DAX (II)
  1. Tabla y matriz
  2. Tendencias
  3. Cómo filtrar tus datos adecuadamente
  4. Marcadores
  5. Obtención de detalles
  1. Entendiendo Power BI Service
  2. Compartiendo contenido en Power BI Service
  3. Comparando Power BI Service y Power Report Service
  4. Integrando Python y R en Power BI Desktop
  5. Introduciendo Bravo para Power BI Desktop
  1. Introducción a SQL
  2. Manipulación de bases de datos
  3. Tipos de datos
  4. Normalización
  5. Creación de tablas en SQL
  1. Manipulación de tablas
  2. Consulta de tablas en SQL
  3. Combinación de tablas en SQL
  4. Combinaciones de tablas y vistas
  5. Otros comandos en SQL
  1. Funciones para strings y funciones numéricas (I)
  2. Funciones numéricas (II)
  3. Funciones de fecha y hora
  4. Otras funciones
  5. Bucles, condicionales y triggers en SQL
  1. Introducción al datawarehousing
  2. Bases de datos en un datawarehouse. Stage
  3. Bases de datos en un datawarehouse. ODS (I)
  4. Datos en un datawarehouse. ODS (II)
  5. Bases de datos en un datawarehouse. DDS
  1. Introducción a Phyton
  2. Tipos de datos (I)
  3. Tipos de datos (II) y variables
  4. Agrupaciones de datos (I)
  5. Agrupaciones de datos (II) y entrada/salida de datos
  1. Estructuras en Phyton
  2. Bucle while
  3. Bucle for, contadores, testigos, acumuladores e iteración
  4. Funciones
  5. Programación orientada a objetos
  1. Introducción a R
  2. Primeros pasos en R
  3. Vectores
  4. Matrices y listas
  5. Dataframes
  1. Funciones
  2. Estructuras condicionales y bucles
  3. Archivos de datos
  4. Gráficos (I)
  5. Gráficos (II) y programación
  1. Introducción
  2. Persistencia políglota
  3. Modelo Acid
  4. Nuevas tendencias
  5. Comparación SQL y NoSQL
  1. Modelos de datos
  2. Modelos de agregación
  3. Modelos de agregación de clave-valor
  4. Modelos de datos orientados a documentos
  5. Modelos de agregación orientados a columnas
  6. Modelos de datos grafo
  1. Bases de datos distribuidas
  2. Estrategias para el diseño de BBDD’s distribuidas
  3. Diseño de BBDD’s NoSQL
  4. Hadoop Distributed File System (HDFS)
  5. UINIDAD DIDÁCTICA 4. EJEMPLOS DE BBDD NOSQL
  6. Ejemplo de bbdd nosql de agregación
  7. RIak. ejemplo base de datos clave-valor
  8. Mongodb. ejemplo base de datos documental
  9. Neo4j. Ejemplo bbdd NoSQL de grafo
  10. Hbase. Ejemplo de base de datos columnar
  1. Introducción
  2. Alfabetización de los datos
  3. Trabajar con datos
  4. Soluciones y técnicas para tratamiento de datos
  5. Gestión de la calidad de datos
  1. Trabajar con datos en Excel
  2. Conjunto de datos (DATASET)
  3. Data Cleasing con Excel
  4. Data Wrangling con Excel
  5. Data Blending en Excel
  1. Instalación Talend Data Preparation Desktop
  2. Trabajar con datos en Talend
  3. Data Cleasing con Talend
  4. Data Wrangling con Talend
  5. Data Blending con Talend
  1. Registro en dataprep by Trifacta
  2. Trabajar con datos con Dataprep by Trifacta
  3. Data Cleasing con Trifacta
  4. Data Wrangling con Dataprep by Trifacta
  5. Data Blending con Dataprep by Trifacta
  1. Introducción
  2. Regresión lineal, múltiple y logística (I)
  3. Regresión lineal, múltiple y logística (II)
  4. Máquina de vectores soporte (SVM)
  5. Árboles de decisión
  1. KNN (K-Nearest Neighbors)
  2. Naive bayes
  3. Evaluación de modelos supervisados
  4. Ejercicio de ejemplo
  5. Ejercicio propuesto
  1. Introducción a clustering. propósito y métricas
  2. K-means clustering
  3. Clústering jerárquico, otras técnicas y ejemplos
  4. Análisis de componentes principales (PCA)
  5. Ejercicio de ejemplo PCA
  1. Redes neuronales artificiales (ANN) (I)
  2. Redes neuronales artificiales (ANN) (II)
  3. Redes neuronales artificiales (ANN) (III)
  4. Ejercicio de ejemplo
  5. Ejercicio propuesto
  1. Introducción y repaso de Redes Neuronales Artificiales (ANN)
  2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Introducción y casos de uso
  3. CNN. Intuición
  4. CNN. Descripción matemática
  5. CNN. Ejemplo de programación con Python y TensorFlow
  6. Ejercicio. Visión artificial con CNN
  1. Repaso de Series Temporales
  2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN). Introducción y casos de uso
  3. RNN. Intuición
  4. RNN. Descripción matemática
  5. RNN. Ejemplo de programación con Python Y TensorFlow
  6. Ejercicio. Series Temporales con RNN
  1. Repaso de Sistemas de Recomendación
  2. Deep Bolztmann Machines (DBM). Introducción y casos de uso [Video]
  3. DBM. Intuición
  4. DBM. Descripción matemática
  5. DBM. Ejemplo de programación con Python y TensorFlow
  6. Ejercicio. Sistema de Recomendación con DBM
  1. Detección de anomalías
  2. Self-Organizing Maps (SOM). Introducción e intuición
  3. SOM. Descripción matemática
  4. AutoEncoders (AE). Introducción e intuición
  5. AE. Descripción matemática
  6. Ejercicio. Detección de anomalías con SOM y AE
  1. Estado del arte de la inteligencia artificial
  2. Filosofía de la inteligencia artificial
  3. Futuro de la inteligencia artificial
  4. Procesos de desarrollo de proyecto con inteligencia artificial
  5. Los datos, tu mayor activo
  1. Aprendizaje automático
  2. Aprendizaje profundo
  3. Transformers
  4. Generación de datos sintéticos
  5. Hiperparámetros en los modelos de inteligencia artificial
  1. Regresión lineal
  2. Regresión no lineal y Support Vector Machine (SVM)
  3. Árboles de decisión y bosques aleatorios
  4. Lógica difusa y descenso del gradiente
  5. Sistemas de recomendación
  1. Preparación del entorno de trabajo. Anaconda, Visual Studio Code y Python
  2. Dataset de entrada y procesado de datos
  3. TensorHub, TensorFlow y Keras
  4. Tratamiento de imágenes
  5. Generación de modelos de inteligencia artificial

Titulación de Máster big data business analytics online

Master Big Data Business Analytics Online StructuraliaMaster Big Data Business Analytics Online Structuralia
Título Propio de Master de Formación Permanente en Big Data y Business Analytics con 60 Créditos ECTS expedido por la Universidad Católica de Murcia y en colaboración con Structuralia. Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

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Isaías Aranda Cano Aranda Cano
Tutor
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
Su formación +
Linkedin Euroinnova
Euroinnova Business School
Rafael Marín Sastre
Tutor
Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
Su formación +
Linkedin Euroinnova
Euroinnova Business School
Daniel Cabrera Armenteros
Tutor
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
Su formación +
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Euroinnova Business School
Alan Sastre
Tutor
Grado en Ingeniería Informática
Su formación +
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Euroinnova Business School
Jorge López Blasco
Tutor
Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
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Master Big Data Business Analytics Online

Aprende que es el Business Analytics con nuestro siguiente blog: /business-analytics-que-es

¿Qué voy a aprender con el Máster en Big Data y Business Analytics Online?

Los avances de las nuevas tecnologías han hecho posible la aparición del Big Data, lo cual es empleado en diferentes sectores para saber delimitar los patrones y las tendencias. Se ha vuelto importante a la hora de identificar las demandas de los clientes y las necesidades de los consumidores. A su vez, las empresas emplean estos datos para la optimización de los negocios y tomar las decisiones pertinentes

El experto en Big Data es una de las profesiones más en auge y de moda. En estos últimos tiempos, estos perfiles son muy demandados por parte de las empresas y de las entidades, ya que han ido aumentando su labor a pasos aumentados. Con la transformación digital, muchas empresas se han encontrado con la necesidad de organizar todos sus datos masivos. Por lo tanto, necesitan profesionales que sepan organizar, gestionar y aplicar las medidas de análisis en loa recopilación de estas informaciones. 

La importancia de saber como trabajar con Big Data

Muchas empresas se quedan en un punto muerto cuando comienzan a emplear Big Data, ya que no son conscientes de los amplios desafíos que se disponen y de todas las implicaciones que conlleva. De hecho, uno de los motivos por los que no se lleva a cabo el Big Data es por la falta de comprensión y de instrucción en el tema. Muchos trabajadores no tienen conocimientos en este sector y no saben cómo gestionar y aplicar las pautas para el examen de los datos recopilados o almacenados. 

En cuanto a las herramientas, las compañías en abundantes ocasiones no saben distinguir en la selección cuál es mejor para llevar a cabo el examen y el almacenaje de los datos. Si la empresa no elige la opción óptima, acaba asumiendo pérdidas en el capital, trabajo, etc. 

Escasez de profesionales expertos en Big Data

Para la puesta en marcha de estas tecnologías y herramientas se necesita contar con profesionales con la suficiente formación en este sector. Es cierto que en la actualidad no hay demasiados expertos especializados en el tema, por ello, las empresas requieren tanto de este tipo de profesionales. Es un trabajo altamente demandado con el que puedes obtener tu trabajo soñado

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La metodología que ofrecemos desde Euroinnova está basada en la formación a distancia, por lo que puedes formarte desde cualquier parte del mundo. Da igual que residas en Cádiz, Granada, Guadalajara, Madrid, Barcelona, Pontevedra, Santiago de Chile, CDMX, Guerrero, Chiapas o Perú. Asimismo, contarás con un tutor personalizado para la resolución de tus preguntas o dudas en un plazo de 24 h a 48 h.

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