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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Data Management + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Irene Berloso

VALENCIA/VALÈNCIA

Opinión sobre Máster en Data Management + 60 Créditos ECTS

Irene Berloso, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Las salidas profesionales y para complementar mi curriculum como psicóloga

Irene Berloso, ¿qué has aprendido en el Master Online?

Sobretodo las herramientas y estrategias de cara a la práctica

Irene Berloso, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

Sobretodo toda la parte teórica, normativa y la parte de primeros auxilios

Irene Berloso, ¿qué has echado en falta del Master Online?

No he tenido la oportunidad de comunicarme con el equipo más que en este ultimo mes para solicitar el título

* Todas las opiniones sobre Máster en Data Management + 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.

Plan de estudios de Master data management

MASTER DATA MANAGEMENT. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master data management
Estamos en una etapa de cambio tecnológico. Dia a día crece la cantidad de información que generamos y cada vez se ven más avances en la automatización de tareas y en la creación de modelos artificiales inteligentes dentro de empresas, páginas web, aplicaciones, etc. Todo esto hace que la importancia de saber analizar estos grandes volúmenes de datos, conocidos como Big Data, se convierta en trascendental para tomar cualquier decisión importante dentro de una empresa, ámbito social o cualquier otro campo profesional. Saber cómo interpretar todos estos grandes volúmenes de información y aplicarlo en campos como la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning se vuelve clave para llevar a cabo una actualización tecnológica dentro de cualquier empresa. Gracias a la realización de este Master en Formación Permanente en Data Management podrás obtener los conocimientos necesarios para el análisis de datos masivos y su aplicación en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Además, descubrirás un mundo lleno de oportunidades laborales y en pleno auge debido a la cada vez mayor importancia de diferenciarse de los competidores y actualizar todos los procesos de negocio a la era digital. En la realización del máster contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.
Objetivos
de Master data management
- Descubrir la importancia del Big Data y sus principales aplicaciones. - Aprender a utilizar las principales herramientas de Big Data. - Comprender la importancia y actualidad de la inteligencia artificial y su aplicación para construir sistemas inteligentes gracias al machine learning y el deep learning. - Analizar y procesar datos mediante Python y R, lenguajes clave en la programación estadística. - Aprender a crear un chatbot gracias al uso del procesamiento de lenguaje natural. - Entender la importancia y saber aplicar la ciberseguridad en todos estos ámbitos.
Salidas profesionales
de Master data management
Gracias a la realización de este máster podrás a optar a puestos de gran futuro y tan importantes como Big Data Scientist, Data Manager, AI Developer, Consultor Data Science, Data Analyst, Data Engineer o líder de proyectos big data.
Para qué te prepara
el Master data management
Mediante la realización de este Master en Formación Permanente en Data Management aprenderás a recopilar y gestionar el gran volumen de información que día a día es compartida. Mediante distintas herramientas y análisis se pueden extraer conclusiones clave para el avance, actualización e innovación de cualquier empresa. Además, gracias al uso de la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning esta actualización se adaptará a las últimas tendencias de mercado.
A quién va dirigido
el Master data management
El Master en Formación Permanente en Data Management, está principalmente orientado a profesionales informáticos que deseen dar un salto de calidad en sus carreras gracias al estudio y aplicación de grandes volúmenes de información en áreas como la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning que cada vez tiene mayor importancia en todas las tecnologías actuales y futuras. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.
Metodología
de Master data management
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 data management

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

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. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. 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 5. 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 6. 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)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
  1. Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

MÓDULO 3. 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 ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
  1. Herramienta Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS 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
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
  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
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 5. 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 6. 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

MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

MÓDULO 8. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

MÓDULO 9. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

MÓDULO 10. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MASTER

Titulación de Master data management

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Data Management con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

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Claustro docente de Master data management

Isaías Aranda Cano Aranda Cano
Tutor
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos.
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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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¿Por qué estudiar un Master Data Management? ¿Por qué es importante el tratamiento de los datos? 

La gestión de datos y lo que pueden traer al negocio o a la empresa puede traer enormes beneficios, como sabemos, las empresas y entidades cuentan con miles y millones de datos, los datos los encontramos en todas las partes y debemos conocer su gestión y emplearlo de manera óptima para que sirva como una de las herramientas comerciales más eficientes. Las disciplinas que permiten la organización y el provecho de los datos tiene que ver con la gestión de los datos, en ella se aplican una serie de datos y de herramientas que facilitan el desarrollo de procedimientos en los procesos de datos de una entidad. 

El Data Management es una agrupación de herramientas y de parámetros para la gestión y el control de las informaciones a lo largo de la vida de los bienes y de los servicios. El Data Management o la gestión de los datos implica una serie de tareas para el control de las informaciones de una entidad. Su principal meta se basa en conservar los datos de manera que sira a la hora de la toma de decisiones. El data management tiene vital importancia dentro del panorama empresarial, por ello, la demanda de estos profesionales se encuentra en auge. 

Cada uno de los proyectos se basa en la recopilación, asegurar, examinar y almacenar cada uno de los datos e informaciones para disponerlos de manera que las empresas puedan optimizar su uso, es una de las labores de macrodatos. Los datos suponen una de las fuentes más relevantes para las empresas y cada vez están más presentes en nuestro día a día. El data management o la gestión de los datos es una doctrina importante, ya que la mayoría de informaciones sirven para procesar y tomar una serie de actividades dentro de la empresa. 

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El empleo correcto de los datos supone uno de los grandes beneficios y ventajas para la empresa, contar con este tipo de profesionales es importante para el tratamiento de datos dentro de la compañía. El empleo de esa herramienta se pueden utilizar de manera eficiente para llevar a cabo aplicaciones y parámetros que aumenten la productividad, la eficiencia y proceso de los datos de manera veloz. 

Existen varias herramientas y doctrinas para mejorar los resultados y la actividad de la empresa, la mayoría de las empresas buscan estos profesionales para asegurar buenas prácticas que contribuyan al funcionamiento de la empresa.

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