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Master Oficial Universitario en Big Data + 60 Créditos ECTS
60 ECTS
24 de mayo
Online
1500 H
60 ECTS
3495EUR
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
3495 €
350 €/primer mes
Resto de plazos: 3145 €/mes
Presentación
Actualmente, con la explotación de los recursos digitales, las tecnologías IOT y el auge de las TICS, se mueven por internet una ingente cantidad de datos. Cuando hablamos de Big Data no solo nos referimos a la recopilación de información, sino a algo mucho más importante, a su análisis y cruzado. En este Master Oficial en Big data aprenderás a manejar y sacar el máximo partido a los datos que se generan en todo tipo de plataformas online, infórmate y empieza ahora tu carrera de mago digital.
Universidad:
Con reconocimiento de:
plan de estudios
Para qué te prepara
El Master oficial en Big Data es uno de los más versátiles de la oferta formativa de INESEM Business School en cuanto a inserción laboral se refiere. Con él podrás acceder a empresas de cualquier sector que tenga presencia online. Analizar grandes cantidades de datos, adecuarlos a mejoras en el desarrollo del modelo de negocio o diseñar nuevos productos serán algunas de las tareas en las que podrás especializarte. Gracias al carácter oficial de este máster estarás habilitado para desarrollar tu tesis doctoral.
Objetivos
- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data.
- Conocer las herramientas existentes y su uso como Cloud Computing con Linux y Azure
- Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science.
- Comprender y utilizar la programación con R y Python.
- Realizar Data Mining y aplicarlo correctamente.
- Utilizar la analítica web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics
- Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure
A quién va dirigido
El Master en Oficial en Big Data va dirigido a cualquier titulado universitario que quiera especializarse y conocer una de las monedas de cambio que cambiarán el valor de la información tal y como hoy la conocemos. Recomendado para todos los que tienen ambición por el mundo de los negocios online , las TICS y los nuevos productos digitales .
Salidas Profesionales
Con el Master oficial en Big Data estarás preparado para ocupar posiciones por las que aún no optan demasiados profesionales pero cuya tendencia de demanda está en claro crecimiento . Puestos como Consultor/auditor de sistemas big data, analista de datos, arquitecto en soluciones big data, experto en estrategias de desarrollo mediante big data o programador de aplicaciones en Python y R e Investigación en Big Data ya son imprescindibles para las empresas más fuertes del mercado.
temario
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Hadoop
- Pig
- Hive
- Sqoop
- Flume
- Spark Core
- Spark 2.0
- Fundamentos de Streaming Processing
- Spark Streaming
- Kafka
- Pulsar y Apache Apex
- Implementación de un sistema real-time
- Hbase
- Cassandra
- MongoDB
- NeoJ
- Redis
- Berkeley DB
- Lucene + Solr
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Apache Flink e implementaciones prácticas
- Druid
- ElasticSearch
- Logstash
- Kibana
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
- Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
- Optimización y monitorización de servicios
- Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
- Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
- Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- 1. Business Intelligence en Excel
- Herramienta Powerbi
- Herramienta Tableau
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- ¿Qué es Hadoop?
- El sistema de archivos HDFS
- Algunos comandos de referencia
- Procesamiento MapReduce con Hadoop
- El concepto de los clusters en Hadoop
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- La sociedad de la información
- Diseño, desarrollo e implantación
- Factores de éxito en la seguridad de la información
- Seguridad a Nivel Físico
- Seguridad a Nivel de Enlace
- Seguridad a Nivel de Red
- Seguridad a Nivel de Transporte
- Seguridad a Nivel de Aplicación
- Concepto de seguridad TIC
- Tipos de seguridad TIC
- Aplicaciones seguras en Cloud
- Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
- Redes WiFi seguras
- Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
- Buenas prácticas de seguridad móvil
- Protección de ataques en entornos de red móv
- Inteligencia Artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Vulnerabilidades de IoT
- Necesidades de seguridad específicas de IoT
- Industria 4.0
- Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad
Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM
Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
Master Class INESEM
Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.
Clases online
Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
becas
Becas y financiación
Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.
Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.
25%
Beca Alumni
Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.
20%
Beca Desempleo
Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.
15%
Beca Emprende
Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
15%
Beca Recomienda
La beca recomienda surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.
15%
Beca Grupo
Formarse en grupo siempre es más inspirador. Si te matriculas con tres o más personas en cualquier curso de nuestro catálogo, recibirás una beca del 15%.
20%
Beca Discapacidad
¡Qué importante promover la educación inclusiva! Ofrecemos una beca del 20% para aquellas personas con una discapacidad del 33% o superior, siendo necesario presentar la documentación necesaria.
20%
Beca Familia numerosa
Entendemos el arduo trabajo que supone brindar una buena educación a sus hijos/as. Por lo tanto, ofrecemos una beca del 20% para las familias con tres o más descendientes. Es necesario ratificar esta condición.
Financiación 100% sin intereses
Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el
Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía
email
en formacion@inesem.es
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
Doble Titulación: - Título Oficial de Master Oficial Universitario en Big Data expedida por la Universidad e-Campus acreditado con 60 ECTS Universitarios. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a. - Titulación de Master en Big Data con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
![Universidad E-Campus]( "Universidad E-Campus")
Titulación:
claustro
Claustro de profesores:
Isaías Aranda Cano
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos. Especialista en ciberseguridad y en el diseño, implementación y gestión de servicios en la nube (Google, AWS, Azure,). Certificado en ITIL V3.
Más de 15 años de experiencia implementando y gestionando tecnologías en alta disponibilidad Open Source.
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR).
Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
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Daniel Cabrera
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
/>
Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR.
Doctorando en tecnologías de la información por la UGR.
Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
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