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Inscríbete ahora en el Master Análisis y Visualización de Datos Masivos Online, con este master podrás especializarte en la ciencia de datos con un título expedido por la Universidad Católica de Murcia (UCAM)

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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12 meses - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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Opiniones de nuestros alumnos

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Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos + 60 Créditos ECTS

4,6
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Valoración del claustro

Fausto Zefla

PICHINCHA

Opinión sobre Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos + 60 Créditos ECTS

Fausto Zefla, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

especializarme en mi ambito profesional y laboral

Fausto Zefla, ¿qué has aprendido en el Master Online?

un diario de campo ya que sirve para futuras investigaciones

Fausto Zefla, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

lla importancia de la ciencia arqueologica para la sociedad

Fausto Zefla, ¿qué has echado en falta del Master Online?

todo a marchadode la mejor manera

* Todas las opiniones sobre Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos + 60 Créditos ECTS, 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 online

MASTER ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS MASIVOS ONLINE. Consigue ahora desarrollar tus conocimientos en el ámbito de la ciencia de datos con Euroinnova International Online Education y su metodología 100% online y flexible. Conoce al detalle el Big Data y la Business Intelligence y da el salto profesional que tanto estabas esperando.

Resumen salidas profesionales
de Master análisis y visualización de datos masivos online
Uno de los principales desafíos que se encuentran las empresas es el poder analizar todos los datos posibles para la toma de decisiones estratégicas dentro de ellas. Gracias a este Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos 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 Tableau, D3, PowerBI o Qlikview. Conviértete en ese profesional que toda empresa necesita entrando en uno de los sectores laborales con mayor expansión y desarrollo. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
de Master análisis y visualización de datos masivos online
- 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 online
Mediante la realización del Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos 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. Fórmate en un campo laboral con gran futuro.
Para qué te prepara
el Master análisis y visualización de datos masivos online
Con este Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos te sumergirás en un sector laboral con un crecimiento exponencial en la actualidad gracias al auge del Big Data y el Business Intelligence. Profundizarás en el análisis y visualización de datos en las empresas y su aplicación para la toma de decisiones estratégicas. La cantidad de datos disponibles es inmensa y poder analizarlos y visualizarlos correctamente es un aspecto esencial.
A quién va dirigido
el Master análisis y visualización de datos masivos online
Este Master en Análisis y Visualización de Datos Masivos 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 también para estudiantes recién graduados.
Metodología
de Master análisis y visualización de datos masivos online
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
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 online

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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. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  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
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

Titulación de Master análisis y visualización de datos masivos online

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Análisis y Visualización de Datos Masivos con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
Master Analisis Visualizacion Datos MasivosMaster Analisis Visualizacion Datos Masivos
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Materiales entregados con el Master análisis y visualización de datos masivos online

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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

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

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