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Fausto Zefla
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Opinión sobre Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos + 60 Créditos ECTS
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Fausto Zefla, ¿qué has aprendido en el Master Online?
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Plan de estudios de Master análisis y visualización de datos masivos online
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- 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.
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Temario de Master análisis y visualización de datos masivos online
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE
- ¿Qué es Data Science?
- Historia del Data Science
- ¿Qué función tiene un Científico de datos?
- Data Science vs Big Data. Principales diferencias
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
- Hadoop
- Pig
- Hive
- Sqoop
- Flume
- Spark Core
- Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
- Fundamentos de Streaming Processing
- Spark Streaming
- Kafka
- Pulsar y Apache Apex
- Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
- Hbase
- Cassandra
- MongoDB
- NeoJ
- Redis
- Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
- Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Apache Flink e implementaciones prácticas
- Druid
- ElasticSearch
- Logstash
- Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
- Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
- Optimización y monitorización de servicios
- Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
- Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
MÓDULO 3. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
- ¿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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
MÓDULO 5. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
- Introducción a los cuadros de mando y dashboard
- Estrategias para la creación de un cuadro de mando
- Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
- Aplicaciones gratuitas
- Aplicaciones propietarias
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
MÓDULO 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Creación de informes
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWER BI
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
- CartoDB
- ¿Qué es CARTO?
- Carga y uso de datos. Tipos de análisis
- Programación de un visor con la librería CARTO.js
- Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Titulación de Master análisis y visualización de datos masivos online
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* 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
Materiales entregados con el Master análisis y visualización de datos masivos online
Con su Master Online recibirá los siguientes materiales didácticos:
Maletín porta documentos.
Master Onpne en formato SCORM: Herramientas para Explotación y Anápsis de BIG DATA
Master Onpne en formato SCORM: Introducción a la Programación Estadística
Master Onpne en formato SCORM: Arquitectura Big Data
Master Onpne en formato SCORM: Introducción al Big Data, Business Intelpgence y Data Science
Master Onpne en formato SCORM: Business Intelpgence, Cuadros de Mando y Dashboards
Master Onpne en formato SCORM: Visuapzación de Datos
Master Onpne en formato SCORM: Data Science
Master Onpne en formato SCORM: PF - Proyecto Final. Facultad de Ciencia de Datos e Intepgencia Artificial
Subcarpeta portafolios
Dossier completo Oferta Formativa
Guía del alumno
Bolígrafo
Información complementaria
Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online
Existen diferentes desafíos que son abordados por las organizaciones con el objetivo principal de realizar análisis de datos enfocados a la toma de decisiones que determinen el futuro de la empresa. Es por ello que Euroinnova International Online Education junto a EducaOpen pone a tu disposición una formación especializada para realizar el análisis de estos datos con el Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online.
A lo largo de esta formación aprenderás sobre Big Data, Business Intelligence o Data Science entre otras muchas temáticas enfocadas a realizar análisis de datos, consiguiendo diseñar cuadros de mando o utilizando herramientas tan conocidas como Power BI. No tardes en inscribirte en el Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online.
Especialízate en el análisis de datos masivos
El Big Data guarda su importancia y potencial en la asociación de los datos con la posibilidad de descubrir tendencias o patrones de comportamiento en los negocios, consiguiendo de esta manera descubrir información clave con un valor muy elevado que puede ser utilizada para la toma de decisiones corporativa. Gracias a los datos también se puede conseguir una planificación mucho más efectiva, así como un desarrollo de los proyectos mucho más controlado.
Son muchos los proyectos que utilizan Big Data por estas grandes ventajas, el análisis de los datos a nivel masivo es algo que ha implantado la mayoría de organizaciones a lo largo del mundo, siendo los profesionales capaces de realizar estas tareas muy valorados a nivel internacional. Estos especialistas en el análisis de datos masivos son capaces de utilizar herramientas y técnicas adecuadas en cada casuística, esto vas a poder aprenderlo si decides matricularte en nuestro Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online.
¿Qué usos de la BI voy a aprender?
La BI o también conocida como Business Intelligence consiste en un conjunto de herramientas, tecnologías y procedimientos que permiten trabajar con grandes cantidades de datos con el objetivo de crear una nueva información de alto valor que pueda ser utilizada en las empresas para la toma de decisiones, se diferencia del Big Data en la optimización de los datos para tomar decisiones enfocadas en los negocios. Son muchos los beneficios que vas a tener si decides poner en práctica tus conocimientos en este campo profesional, entre los más destacados podemos encontrar:
- Agilidad, se consigue tener una mayor agilidad a nivel laboral al mismo tiempo que en el procesado y análisis de datos, esto se debe a trabajar con cantidades masivas de datos que se encuentran estructuradas y centralizadas.
- Intuitividad, se consigue dar la información de una forma intuitiva, es decir, es fácil de interpretar y se destacan los contenidos más importantes dentro de este gran volumen de datos, haciendo más fácil la toma de decisiones para actividades operativas específicas dentro de una empresa.
- Optimización, la utilización de esta tecnología permite trabajar de forma mucho más optimizada al agilizar la comunicación y el intercambio de informes.
- Protección, la seguridad es otro de los elementos más importantes, se consigue un aumento muy notable de la seguridad de los datos con los que trabajan las empresas al utilizar tecnologías de codificación.
- Automatización, muchas de las tareas y procedimientos que se realizan dentro de las organizaciones se consigue automatizar, esto puede ser la solicitud de informes de situación, de producción, ventas y todos los campos que se encuentren integrados los datos dentro de estas tecnologías.
- Tiempo, al automatizar muchas de las tareas, conseguir de forma detallada y aislada la información que necesitamos en cada momento y muchas actividades que es capaz de realizar esta tecnología, nos va a permitir ahorrar mucho tiempo, algo que es muy valioso para conseguir dedicar más tiempo a actividades más importantes.
Todo ello será aprendido a lo largo de la formación que pone a tu disposición Euroinnova International Online Education.
¿Por qué estudiar el Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online?
Son muchos los motivos por los que realizar esta formación, entre los que destacamos la modalidad online y flexible, la asistencia de un tutor especializado en este ámbito o la obtención de una Titulación Universitaria expedida por la Universidad Católica de Murcia (UCAM) con 60 créditos ECTS.
Da un salto de calidad en tu preparación profesional y demuestra tus conocimientos y valía en el sector con el Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online.
¡Te esperamos desde Euroinnova International Online Education!