Máster
Profesional
Master en Big Data y Business Intelligence. Data
Science
Master en Big Data y Business Intelligence. Data... [
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INESEM BUSINESS SCHOOL
Índice
Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science
1. Sobre Inesem
2. Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science
Descripción
/
Para que te prepara
/
Salidas Laborales
/
Resumen
/
A quién va dirigido
/
Objetivos
3. Programa académico
4. Metodología de Enseñanza
5. ¿Porqué elegir Inesem?
6. Orientacion
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SOBRE
INESEM
BUSINESS
SCHOOL
INESEM Business School como Escuela de
Negocios Online tiene por objetivo desde su
nacimiento trabajar para fomentar y contribuir
al desarrollo profesional y personal de sus
alumnos. Promovemos una enseñanza
multidisciplinar e integrada, mediante la
aplicación de metodologías innovadoras de
aprendizaje que faciliten la interiorización de
conocimientos para una aplicación práctica
orientada al cumplimiento de los objetivos de
nuestros itinerarios formativos.
En definitiva, en INESEM queremos ser el lugar
donde te gustaría desarrollar y mejorar tu
carrera profesional. Porque sabemos que la
clave del éxito en el mercado es la "Formación
Práctica" que permita superar los retos que
deben de afrontar los
profesionales del
futuro.
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Master en Big Data y Business
Intelligence. Data Science
DURACIÓN
600 horas
PRECIO
1395 €
CRÉDITOS ECTS
-MODALIDAD
Online
Programa de Becas / Financiación 100% Sin Intereses
Entidad impartidora:
Titulación
Máster Profesional
Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales
●
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Resumen
La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez
más presentes los conceptos de Big Data y Business Intelligence en los entornos
empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental.Con esta acción
formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y métodos de
análisis de datos que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para
extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la
toma de decisiones estratégicas y optimizando costes.En INESEM 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.
A quién va dirigido
El Master en Big Data y Business Intelligence - Data Science está dirigido a personas con
conocimientos de estadística, marketing, negocio o emprendimiento que quieran obtener una
especialización en Big Data y Business Intelligence. Así como cualquier persona con o sin
título universitario que quiera obtener formación en Business Intelligence y Big Data o
análisis de datos masivos.
Objetivos
Con el Máster Profesional Master en Big Data y Business Intelligence.
Data Science usted alcanzará los siguientes objetivos:
Conocer las principales herramientas de Business Intelligence para
tomar decisiones estratégicas de marketing.
Conocer e identificar las distintas fases de un proyecto de Big Data o de
análisis de datos masivos.
Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante
técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R.
Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar los datos
con Hadoop.
Aplicar correctamente las principales técnicas de Data Mining.
Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación
mediante la herramienta Google Analytics.
Aplicar en la práctica técnicas y herramientas de Big Data y Business
Intelligence.
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¿Y, después?
Para qué te prepara
Con el Master en Big Data y Business
Intelligence te especializarás en el
ámbito de la ciencia de datos, a través
de una formación en las principales
técnicas y herramientas de análisis de
datos masivos. Por otro lado, obtendrás
las competencias necesarias en
Business Intelligence para tomar
decisiones estratégicas de marketing de
forma óptima. Para ello, se especializará
al alumnado en el la programación de
softwares profesionales.
Salidas Laborales
El Master en Big Data y Business
Intelligence - Data Science te permitirá
desempeñar cargos directivos como
arquitecto de soluciones Big Data,
analista de datos, consultor Business
Intellingence , gestor de
infraestructuras Big Data, responsable
de seguridad o privacidad Big Data,
desarrollador de sistemas Big Data o
auditor de datos web Big Data.
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PROGRAMA ACADEMICO
Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science
Módulo 1.
Conceptos previos en big data y business intelligence
Módulo 2.
Tecnologías para business intelligence
Módulo 3.
Herramientas para explotación y análsis de big data
Módulo 4.
Analítica web y big data
Módulo 5.
Analítica web con google analytics
Módulo 6.
Introducción a la programación estadística
Módulo 7.
Data science
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PROGRAMA ACADEMICO
Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science
Módulo 1.
Conceptos previos en big data y business intelligence
Unidad didáctica 1.
Introducción al big data
1. ¿Qué es Big Data?
2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
3. La importancia de almacenar y extraer información 4. Big Data enfocado a los negocios
5. Open Data
6. Información pública
7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
Unidad didáctica 2.
Business intelligence y la sociedad de la
información
1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence 3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
Unidad didáctica 3.
Fases de un proyecto de big data
1. Diagnóstico inicial 2. Diseño del proyecto 3. Proceso de implementación
4. Monitorización y control del proyecto 5. Responsable y recursos disponibles 6. Calendarización
7. Alcance y valoración económica del proyecto
Unidad didáctica 4.
Principales productos de business intelligence
1. Cuadros de Mando Integrales (CMI) 2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) 3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
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Módulo 2.
Tecnologías para business intelligence
Unidad didáctica 1.
Minería de datos o data mining y el aprendizaje
automático
1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
2. Proceso KDD
3. Modelos y Técnicas de Data Mining 4. Áreas de aplicación
5. Minería de textos y Web Mining 6. Data mining y marketing
Unidad didáctica 2.
Datamart: concepto de base de datos
departamental
1. Aproximación al concepto de DataMart 2. Bases de datos OLTP
3. Bases de Datos OLAP 4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
Unidad didáctica 3.
Datawarehouse o almacen de datos
corporativos
1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse? 2. Estructura y Construcción
3. Fases de implantación 4. Características
5. Data Warehouse en la nube
Unidad didáctica 4.
Inteligencia de negocio y herramientas de
analítica
1. Tipos de herramientas para BI 2. Productos comerciales para BI 3. Productos Open Source para BI 4. Beneficios de las herramientas de BI
Módulo 3.
Herramientas para explotación y análsis de big data
Unidad didáctica 1.
Bases de datos nosql y el almacenamiento
escalable
1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL 3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP 4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
Unidad didáctica 2.
Introducción a un sistema de bases de datos
nosql: mongodb
1. ¿Qué es MongoDB?
2. Funcionamiento y uso de MongoDB
3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
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Unidad didáctica 3.
Procesamiento distribuido de datos con hadoop
1. ¿Qué es Hadoop?
2. El sistema de archivos HDFS 3. Algunos comandos de referencia 4. Procesamiento MapReduce con Hadoop 5. El concepto de los clusters en Hadoop
Unidad didáctica 4.
Weka y data mining
1. ¿Qué es Weka?
2. Técnicas de Data Mining en Weka 3. Interfaces de Weka
4. Selección de atributos
Unidad didáctica 5.
Pentaho una solución open source para
business intelligence
1. Una aproximación a Pentaho 2. Soluciones que ofrece Pentaho 3. MongoDB & Pentaho
4. Hadoop & Pentaho 5. Weka & Pentaho
Módulo 4.
Analítica web y big data
Unidad didáctica 1.
¿qué es la analítica web?
1. Introducción
2. La Analítica Web: Un reto cultural
3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa? 4. Glosario de Analítica Web
Unidad didáctica 2.
Analítica web básica: introducción
1. La analítica web en la actualidad 2. Definiendo la analítica web 3. El salto a la analítica web moderna
Unidad didáctica 3.
Analizar la información cuantitativa
1. Identificar los factores críticos 2. Otros factores que convienen medir 3. Las macro y microconversiones 4. Medir el valor económico
5. Sitios sin comercio: valores a medir 6. Medición de sitios B2B
Unidad didáctica 4.
Analizar la información cualitativa
1. Introducción 2. La usabilidad Web
3. Pruebas Online y a Distancia 4. Las encuestas
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Unidad didáctica 5.
Definición de kpis
1. Definición de KPIs 2. KPI, CSF y metas 3. Principales KPIS 4. Ejemplos de KPIS5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
Unidad didáctica 6.
Ci: inteligencia competitiva
1. Introducción
2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva 3. Análisis del tráfico de sitios web
4. Búsquedas
Unidad didáctica 7.
Analítica web 20 móviles y vídeos
1. Introducción
2. La nueva web social y como medir datos 3. Las aplicaciones
4. Analizar el comportamiento desde el móvil 5. Analizar el rendimiento de los vídeos
Unidad didáctica 8.
Analítica web 20 redes sociales
1. Análisis de Blogs
2. Coste y beneficios de escribir en un blog 3. Nuestro impacto en Twitter
4. Métricas para Twitter
Unidad didáctica 9.
Problemas y soluciones de la analítica web
1. La calidad de los datos 2. Obtener datos válidos
3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones? 4. Beneficios de análisis multicanal
Unidad didáctica 10.
Más allá de los datos
1. Segmentación en base al comportamiento 2. Predicción y minería de datos
3. Rumbo a la analítica inteligente
Unidad didáctica 11.
Del big data al linked open data
1. Concepto de web semántica 2. Linked Data Vs Big Data 3. Lenguaje de consulta SPARQL
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Módulo 5.
Analítica web con google analytics
Unidad didáctica 1.
Introducción a google analytics
1. Conceptos básicos
2. Creación de una cuenta en Google Analytics 3. Perfil de sitio Web
4. Código de seguimiento 5. Objetivos
6. Informes
Unidad didáctica 2.
Introducción a google adwords
1. Introducción
2. Los anuncios de Google AdWords 3. Definiciones básicas
4. Ventajas de Google AdWords 5. Google Adsense
6. Analytics VS AdWords
Unidad didáctica 3.
Personalizar google analytics
1. Introducción a las alertas 2. Crear alerta personalizada 3. Casos de alertas personalizadas 4. Informes personalizados
5. Ejemplo de un informe personalizado 6. Cuentas
7. Objetivos y embudos de conversión
8. Determinar objetivos y embudos de conversión 9. Filtros: Crear un filtro
10. Configurar seguimiento del comercio electrónico 11. Segmentos avanzados
12. Expresiones regulares
Unidad didáctica 4.
Google analytics a diario
1. Google analytics en Android 2. Google Analytics en iPhone
3. Google Analytics para otros dispositivos móviles 4. Google Analytics para Firefox
5. Gestionar visitas
6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics 7. Ayuda de Google Analytics
8. Google Analytics Qualified Individual 9. Google Analytics Certified Partner
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Módulo 6.
Introducción a la programación estadística
Unidad didáctica 1.
Python y el análisis de datos
1. Introducción a Python 2. ¿Qué necesitas?
3. Librerías para el análisis de datos en Python
4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
Unidad didáctica 2.
R como herramienta para big data
1. Introducción a R 2. ¿Qué necesitas? 3. Tipos de datos
4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R 5. Integración de R en Hadoop
Módulo 7.
Data science
Unidad didáctica 1.
Introducción a la ciencia de datos
1. ¿Qué es la ciencia de datos?
2. Herramientas necesarias para el científico de datos 3. Data Science & Cloud Compunting
4. Aspectos legales en Protección de Datos
Unidad didáctica 2.
Bases de datos relacionales
1. Introducción 2. El modelo relacional 3. Lenguaje de consulta SQL
4. MySQL: Una base de datos relacional
Unidad didáctica 3.
Pre-procesamiento & procesamiento de datos
1. Obtención y limpieza de los datos (ETL) 2. Inferencia estadística
3. Modelos de regresión 4. Pruebas de hipótesis
Unidad didáctica 4.
Análisis de los datos
1. Inteligencia Analítica de negocios
2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales 3. Presentación de resultados
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Módulo 8.
Master en Big Data y Business Intelligence. Data... [
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metodología
de aprendizaje
La configuración del modelo pedagógico por el que apuesta INESEM,
requiere del uso de herramientas que favorezcan la colaboración y
divulgación de ideas, opiniones y la creación de redes de conocimiento más
colaborativo y social donde los alumnos complementan la formación
recibida a través de los canales formales establecidos.
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.
