Formación Máster en Big Data & Business Analytics

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FormaciónMáster en Big Data & Business

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Clases en Directo - Modalidad Online - Bolsa de Empleo - Tutor Personal

Salidad Profesionales.

-Arquitecto de soluciones Big Data-Gestor de Infraestructuras-Data Scients-Data Consultant-Analista de Datos-Responsable de Seguridad-Responsable de Seguridad-Responsable de privacidad-Auditor

Objetivos

Gestión eficaz del universo Big Data comprendiendo sus raíces y hacia donde se dirige.Obtener una visión global de lo que las empresas están haciendo a día de hoy en materia de BI/Big Data.Aprender a estudiar y optimizar grandes datos a través de KPIs y técnicas analíticas como el Machine Learning.Aprender a valorar cómo de óptima y eficiente es la comunicación digital con el cliente.Gestionar proyectos y equipos de trabajo de BI/Big Data tanto de forma presencial como a distancia.Mejorar la comunicación entre el emisor y el receptor de la inMejorar la comunicación entre el emisor y el receptor de la información a través de las diferentes opciones segúnquienes sean los actores.Adquirir habilidades de discurso en temas de BI/Big Data dominando términos y herramientas.Conocer el alcance legal relacionados con el uso de los datos y aprender a gestionar las posibles incidencias derivadasde dicha materia.

Metodología.

-Clases online en Directo-Tutor personal-Grupos reducidos-Sistema de evaluación continua-Profesores en activo-Bolsa de empleo y prácticas voluntarias-Bolsa de empleo y prácticas voluntarias-Departamento de desarrollo profesional-Red de networking




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PROGRAMA

MÓDULO 1. Big Data & Inteligencia deNegocio.

-La transformación digital de la empresa.-Nuevos canales y cambio en los modelosde negocio.-Impacto de la gestión y el rendimientode los datos.de los datos.-Visualización de los Datos.-Customer Experience.-La Reputación Digital y el seguimientode los touchpoints.-Maximización de la eficiencia de las cam-pañasde Marketing.-Monetización de los datos.-Integración del Big Data en el CRM delcliente.

MÓDULO 2. Fundamentos Tecnológicospara el Tratamiento de Datos.

-La elección de la tecnología según elsector.sector.-Programación SAS, R, Python.-Gráficos (base, lattice, ggplot2…).-Mapas con R (Google Maps).-Generación de informes con R Markdown

MÓDULO 3. Arquitecturas Big Data.

-Procesamiento de Datos con HADOOP.-Procesamiento de Datos con SPARK.-Arquitectura de Streaming.-Plataformas y Apis en la nube.

MÓDULO 4. Almacenamiento y ProcesaMÓDULO 4. Almacenamiento y Procesa-miento de Datos.

-Bases de datos NoSQL.-Bases de datos relacionales (DML-SQL yDDL-SQL).-Bases de datos multidimensionales(MDX).-Estadística descriptiva.

MÓDULO 5. Data Mining.

-Estrategias de procesamiento PLN.-Minería de texto.-SAS Enterprise Miner.-Árboles de decisión.-Regresiones logísticas.-Redes neuronales (MLP).-Redes neuronales (MLP).




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PROGRAMA

MÓDULO 6. Machine Learning.

-Machine Learning con R.-Machine learning con Spark.-Análisis clúster.

MÓDULO 7. Cognitive Computing.

-Sistemas cognitivos.-Métodos de -Métodos de exploración predictiva.-Casos de uso en la computación cogniti-va.

MÓDULO 8. Business Analytics &Google Analytics.

-Google Analytics.-Drivers para la arquitectura del Big Data.-Desarrollo de pruebas de concepto.-Sistemas de captación de datos.-Sistemas de Servicios Inteligentes.-Monitorización de recursos.-KPIs.

MÓDULO 9. Data Management yGestión de Proyectos.

-Desarrollo de PMO (Project ManagementOffice).-Tipos de PMO según el modelo de nego-cio.-Alineamiento estratégico.-Business Case.-Visibilidad de los resultados.-Medición de los beneficios.-Gestión de equipos.

MÓDULO 10. Marco Legal del Big Data.

-Protección de datos de carácter personal.-Reglamento General de Protección de-Reglamento General de Protección de-Datos de la Unión Europea.-Medidas de seguridad.

MÓDULO 11. TFM.




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RED DE EMPRESAS Y NETWORKING.Eventos online y presenciales.

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