Para qué te prepara:
<p>Con la realización del <strong>Máster Análisis y Visualización de Datos</strong> te sumergirás en un sector laboral con un crecimiento exponencial en la actualidad gracias al auge del Big Data y el Business Intelligence en el análisis y visualización de datos en las empresas y su aplicación para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas. Hoy en día la cantidad de <strong>datos</strong> disponibles es inmensa y poder analizar y visualizar correctamente dichos datos se convierte en un aspecto esencial<strong>.</strong> <br></p>
A quién va dirigido:
El <strong>Máster Análisis y Visualización de Datos</strong> está pensado para personas con gran interés en el <strong>análisis de información para tomar decisiones correctas y estratégicas dentro de las empresas</strong>. Es un sector que actualmente tiene más oferta que demanda y el futuro es muy prometedor por lo que es ideal tanto para recién graduados que estén buscando un puesto laboral con futuro como para <strong>profesionales que quieran seguir actualizándose</strong> y no quedarse atrás respecto a las nuevas tendencias tecnológicas.<br>
Titulación:
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Objetivos:
<ul> <li>Descubrir la <strong>relación</strong> entre Big Data, Business Intelligence y Data Science para el análisis y la visualización de datos.</li> <li>Entender la importancia de la <strong>Arquitectura Big Data</strong> en el análisis de datos.</li> <li>Aprender a<strong> explotar los datos</strong> y visualizar los resultados gracias a la programación estadística con Python y R.</li> <li>Desarrollar cuadros de mando y <strong>Dashboards</strong>.</li> <li>Utilizar las principales <strong>herramientas en la visualización de datos</strong> como Tableau, D3, PowerBI o Qlikview.</li> </ul>
Salidas Laborales:
Mediante la realización del Máster Análisis y Visualización de Datos entrarás en un mundo laboral en constante crecimiento y con mayor oferta que demanda. Te permitirá estar capacitado para ejercer cargos directivos tan importantes como <strong>analista de datos, Arquitecto de soluciones Big Data</strong> o Experto en análisis empresarial. No pierdas las oportunidad y fórmate en un campo laboral con un presente y sobre todo un futuro sin precedentes.<strong> </strong><br>
Resumen:
Uno de los <strong>principales desafío</strong><strong>s</strong> que se encuentran las empresas en la actualidad es el<strong> poder analizar todos los datos posibles para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas</strong>.<br> Es un sector que actualmente tiene más oferta que demanda y el futuro es muy prometedor por lo que es ideal tanto para recién graduados que estén buscando un puesto laboral con futuro como para <strong>profesionales que quieran seguir actualizándose</strong> y no quedarse atrás respecto a las nuevas tendencias tecnológicas.<br> Gracias a este Máster podrás descubrir la relación entre Big Data, Business Intelligence y Data Science para el <strong>análisis y la visualización de datos</strong> así como explotar dicha información gracias a la programación estadística con R y Python, el desarrollo de cuadros de mando y Dashboards y herramientas de visualización tan importantes como Tableu, D3, PowerBI o Qlikview. <br> Conviertete en ese <strong>profesional</strong> que toda empresa necesita gracias al <strong>Máster Análisis y Visualización de Datos </strong>entrando en uno de los sectores laborales con mayor <strong>expansión y desarrollo</strong> en la actualidad.<br> En <strong>INESEM</strong> podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.<p></p>
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
MÓDULO 3. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 5. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
MÓDULO 7. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER