Cursos

Máster en Big Data y Data Intelligence

INSA Business, Marketing & Communication School
Máster|Barcelona|Presencial|3.500 € |1 Años - Inicio: Octubre 2020. Duración: Hasta julio 2021.
Máster en Big Data y Data Intelligence. La analítica de datos se ha convertido en un elemento clave para la generación de valor en empresas y organizaciones de todo tipo. Nos encontramos en la transición hacia un nuevo modelo socioeconómico en el que los datos de todo tipo ocupan el lugar central en los procesos productivos, y las empresas reclaman profesionales que sean capaces de afrontar los retos que supone este nuevo contexto.
En este entorno, y desde un enfoque completamente práctico, el temario del curso cubre las disciplinas principales que conforman un proyecto de analítica de datos en el escenario Big Data: la definición de objetivos e indicadores asociados, la identificación, captura y pre-procesamiento de datos heterogéneos de alto valor añadido, la implementación de modelos analíticos en entornos distribuidos y altamente escalables y la visualización de datos.

Destinatarios

Profesionales del sector tecnológico, profesionales de cualquier ámbito que quieren enfocar su carrera hacia el trabajo con datos:
  • Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus horizontes laborales.
  • Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento.
  • Empresas que busquen especialización de su personal.
  • Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral.

Objetivos

El objetivo es que el estudiante obtenga un conocimiento concreto y aplicado que le permita acometer con seguridad un proyecto de analítica de datos en entornos Big Data:

  • Conocer el modelo socioeconómico que define el fenómeno Big Data.

  • Conocer el ecosistema de datos actual y definir estrategias de valorización de datos.

  • Definir un proyecto de analítica de datos con un enfoque de negocio (objetivos, indicadores, impacto).

  • Conocer las fases de trabajo y actividades en que se divide un proyecto Big Data Analytics.

  • Identificar las tipologías de datos y sus características, las principales fuentes de datos existentes y las técnicas de consumo y pre-procesado de datos para cada una de ellas.

  • Conocer los conceptos básicos de la estadística, el Data Mining y el Machine Learning y ser capaz de definir modelos analíticos que los utilicen.

  • Conocer los principios de la arquitectura distribuida y los principales componentes tecnológicos que conforman un sistema Big Data Analytics.

  • Conocer los conceptos clave de la visualización de información heterogénea (numérica, geoespacial…).

  • Conocer y practicar con las principales herramientas que se utilizan para cada una de las actividades definidas.

  • Completar un proyecto piloto de Big Data Analytics que permita ejercitar las capacidades adquiridas en el curso.



Tipo de evaluación

El sistema de evaluación del programa está compuesto por la asistencia a las sesiones, una evaluación parcial a mitad del curso y la elaboración y presentación del proyecto final.

Prácticas

INSA ofrece la posibilidad de realizar prácticas en empresas durante el periodo de impartición del Máster.

Titulación obtenida

Tras haber superado con éxito las pruebas de evaluación del programa y siempre y cuando se cuente con la asistencia mínima requerida, el alumno/a obtendrá el título de Master en Big Data & Data Intelligence de INSA Business, Marketing & Communication School.

Perspectivas laborales

Data Management.
Director estratégico.
Analista de datos.
Data Scientist.
Data Engineer.

Temario del curso

Área de Data Intelligence
  • Análisis Descriptivo: ¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?
  • Construcción del repositorio de análisis: ¿Cómo guardamos la información?
  • Definición, creación y representación gráfica de variables: ¿Por dónde comenzamos a analizar? ¿Qué y cómo medimos resultados?
  • Definición de indicadores y validación de resultados: ¿Cuántos datos analizamos?
  • Minería de Datos: ¿Podemos reducir el número de variables para un análisis? ¿Existen Relaciones entre sucesos? ¿Existen relaciones ocultas? ¿Podemos agrupar usuarios y/o productos? ¿Podemos hacer previsiones de comportamiento?
  • Casos Prácticos: ¿Cómo aplicamos los conocimientos adquiridos a un caso práctico?
Área de Big Data
  • Introducción al fenómeno Big Data
    • El fenómeno Big Data en contexto. ¿Qué es Big Data? ¿Por qué ahora?
    • El dato como elemento clave para la generación de valor en la empresa actual
  • Estructura de los proyectos: Estructura de los proyectos Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner… perfiles laborales de éxito asociados al Big Data
  • Fundamentos y herramientas del Big Data: Fundamentos técnicos del Big Data. El ecosistema Big Data y la caja de herramientas del Data Scientist. Librerías algorítmicas
  • Contextualización de los datos: El trabajo con datos en el contexto Big Data. El ciclo de vida del dato. Fuentes de información, tipología y calidad del dato
  • Captura y pre-procesamiento de datos: Nuevos modelos de almacenamiento de datos. Explotación de datos geoespaciales
  • Tecnologías de escalabilidad horizontal de sistemas: Computación distribuida en cluster y frameworks de referencia: Hadoop, Spark, Storm…
  • Explotación de datos: Explotación multicanal de datos y tecnologías de visualización: dashboards, mapas, librerías gráficas
  • Proyecto final: Proyecto de Big Data Analytics

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