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Modalidad
Online
Duración - Créditos
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Baremable Oposiciones
Administración pública
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Master análisis y visualización de datos masivos

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro
* Todas las opiniones sobre Master análisis y visualización de datos masivos , aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master análisis y visualización de datos masivos

Resumen salidas profesionales
de Master análisis y visualización de datos masivos
Uno de los principales desafíos que se encuentran las empresas en la  actualidad es el poder analizar todos los  datos posibles para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas.
  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 profesionales que quieran seguir  actualizándose y no quedarse atrás respecto a las nuevas  tendencias tecnológicas.
  Gracias a este Máster podrás descubrir la relación entre Big  Data, Business Intelligence y Data Science para el análisis y la visualización de datos 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.
  Conviertete en ese profesional que toda empresa necesita gracias al Máster  Análisis y Visualización de Datos entrando en uno de los sectores laborales  con mayor expansión y desarrollo en  la actualidad.
  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.

Objetivos
de Master análisis y visualización de datos masivos
     
  • Descubrir la relación entre Big Data, Business Intelligence y Data Science para el análisis y la  visualización de datos.
  •  
  • Entender la importancia de la Arquitectura Big Data en el análisis de datos.
  •  
  • Aprender a explotar los datos y  visualizar los resultados gracias a la programación estadística con Python y R.
  •  
  • Desarrollar cuadros de mando y Dashboards.
  •  
  • Utilizar las principales herramientas en la visualización de datos como Tableau, D3, PowerBI  o Qlikview.
Salidas profesionales
de Master análisis y visualización de datos masivos
 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 analista  de datos, Arquitecto de soluciones Big Data 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.
Para qué te prepara
el Master análisis y visualización de datos masivos

Con la realización del Máster  Análisis y Visualización de Datos 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 datos disponibles es inmensa y poder analizar y visualizar correctamente dichos datos  se convierte en un aspecto esencial.

A quién va dirigido
el Master análisis y visualización de datos masivos
El Máster Análisis y  Visualización de Datos está pensado para personas con gran interés en el análisis de información para tomar  decisiones correctas y estratégicas dentro de las empresas.  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 profesionales  que quieran seguir  actualizándose y no quedarse atrás respecto a las nuevas  tendencias tecnológicas.
Metodología
de Master análisis y visualización de datos masivos
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master análisis y visualización de datos masivos

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el temario en PDF
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  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)
  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
  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
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. ¿Qué es Data Science?
  2. Historia del Data Science
  3. ¿Qué función tiene un Científico de datos?
  4. Data Science vs Big Data. Principales diferencias
  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  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
  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
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  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
  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
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
  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
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos

Titulación de Master análisis y visualización de datos masivos

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.”

INESEM
Curso Online Homologado Cualifica

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MASTER VISUALIZACIÓN DE DATOS: Master Visual Data Científica: Responsable de Visualización de Datos de Negocio + Titulación Universitaria
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Las cifras nos avalan
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Nuestra Metodología

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Aprendizaje 100% online, flexible, desde donde quieras y como quieras

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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

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No estarás solo/a. Acompañamiento por parte del equipo de tutorización durante toda tu experiencia como estudiante.

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Aprendizaje para la vida real, contenidos prácticos, adaptados al mercado laboral y entornos de aprendizaje ágiles en campus virtual con tecnología punta

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Se llevan a cabo auditorías externas anuales que garantizan la máxima calidad AENOR.

Nuestros procesos de enseñanza están certificados por AENOR por la ISO 9001, 14001 y 27001.

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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

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En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al alumnado.

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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 Euroinnova.

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La beca amigo 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%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

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