master en big data

Información y contenidos de: master en big data

Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

Con su Master Online recibirá los siguientes materiales didácticos:

Maletín porta documentos.
Manual del Master Online: Analítica Web con Google Analytics
Manual del Master Online: Conceptos Previos en Big Data y Business Intelligence
Manual del Master Online: Tecnología para Business Intelligence
Manual del Master Online: Herramientas para Explotación y Análisis de BIG DATA
Manual del Master Online: Analítica Web y Big Data
Manual del Master Online: Introducción a la Programación Estadística
Master Online en formato SCORM: Herramientas para Explotación y Análisis de BIG DATA
Master Online en formato SCORM: Introducción a la Programación Estadística
Master Online en formato SCORM: Analítica Web y Big Data
Master Online en formato SCORM: Tecnología para Business Intelligence
Master Online en formato SCORM: Analítica Web con Google Analytics
Master Online en formato SCORM: PFM- Business Intelligence y Big Data
Master Online en formato SCORM: Conceptos Previos en Big Data y Business Intelligence
Subcarpeta portafolios.
Dossier completo Oferta Formativa.
Guía del alumno.
Bolígrafo.

Manual Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos

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MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

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. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución 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 3. 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 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

MÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE

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
Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
Data Warehouse
Herramientas de Explotación
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN 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. HERRAMIENTA POWERBI.

UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU.

UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

MÓDULO 3. 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 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?

Introducción
La Analítica Web: Un reto cultural
¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
Glosario de Analítica Web

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN

La analítica web en la actualidad
Definiendo la analítica web
El salto a la analítica web moderna

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

Identificar los factores críticos
Otros factores que convienen medir
Las macro y microconversiones
Medir el valor económico
Sitios sin comercio: valores a medir
Medición de sitios BB

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

Introducción
La usabilidad Web
Pruebas Online y a Distancia
Las encuestas

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. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

Introducción
Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
Análisis del tráfico de sitios web
Búsquedas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS

Introducción
La nueva web social y como medir datos
Las aplicaciones
Analizar el comportamiento desde el móvil
Analizar el rendimiento de los vídeos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES

Análisis de Blogs
Coste y beneficios de escribir en un blog
Nuestro impacto en Twitter
Métricas para Twitter

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB

La calidad de los datos
Obtener datos válidos
¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
Beneficios de análisis multicanal

UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS

Segmentación en base al comportamiento
Predicción y minería de datos
Rumbo a la analítica inteligente

UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

Concepto de web semántica
Linked Data Vs Big Data
Lenguaje de consulta SPARQL

MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS

Introducción a la analítica web
Funcionamiento Google Analytics
Instalación y configuración de Google Analytics
Configuración de las vistas mediante filtros

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN

Navegación por Google Analytics
Informes de visión general
informes completos
Compartir informes
Configuración paneles de control y accesos directos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES

Informes de Audiencia
Informes de Adquisición
Informes de Comportamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

Campañas personalizadas
Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
Configuración y medición de objetivos
Cómo medir campañas de Google Ads

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. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos

Media de opiniones de los Cursos y Master Euroinnova

Opinión de Luis Castilla

Sobre Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos

AVILA

El Master en Big Data me ha resultado muy bueno. El temario es interesante y diverso, te enseña a manejar la analítica web para Big Data mediante Google Analytics, además de aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación en la actualidad. El Master en Big Data lo recomiendo por su acertado temario.

Opinión de

Sobre Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos

Opinión de Silvia Segura

Sobre Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos

SORIA

Estoy feliz de haber cursado el Master en Big Data con Euroinnova Formación. Voy a poder optar a un puesto de trabajo en mi ciudad gracias a este Master. He aprendido a gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos, entre muchas otras cosas. El Master en Big Data presenta un temario de última actualidad para principiantes en el sector y los lleva a profesionales en el mundo del Big Data.

Opinión de JUAN CARLOS F. P.

Sobre Curso Big Data Marketing (Titulacion Universitaria + 8 Creditos ECTS)

conocimientos y el área de Big Data está actualmente muy demandado.

Comentarios:

Opinión de Paula G. F.

Sobre Master Oficial Universitario en Big Data + 60 Creditos ECTS

BARCELONA

En general muy bien. Volveré a matricularme con Euroinnova.

Opinión de KAROLINA G. H.

Sobre Curso en Big Data y Business Analytics (Titulacion Universitaria + 8 Creditos ECTS)

, herramientas que se usan, diferencia entre Big Data y Business Intelligence.

He echado en falta:

Muy buena

Opinión de Lissette

Sobre Master en Big Data Analytics + Titulacion Universitaria

TOLEDO

Que he aprendido:

He aprendido sobre Máster en Big Data + Titulación Universitaria en Business

* Todas las opiniones sobre el Master Online Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos, 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.

Tabla de contenidos del master en big data

1 ☆ ¿De que va este Master En Big Data?
- 1.1 ☞ Ver el temario del Master Online
2 ☆ Objetivos que persigue esta acción Formativa
3 ☆ Enumeramos las salidas laborales de Master En Big Data
4 ☆ Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Creditos ¿Para qué me prepara?
5 ☆ ¿Para quién es y a que profesionales va dirigido?
6 ☆ Metodología a seguir por este Master Online
7 ¿Como hago para apuntarme al Master En Big Data?
- 7.1 ☆ ¿Cómo puedo matricularme?
- 7.2 ☆ Quiero solicitar mas información sobre este Master En Big Data

Resumen salidas profesionales master en big data

Este MASTER EN BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA le ofrece una formación especializada en la materia. A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cluod Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes. Con este Master en Big Data y Business Intelligence, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.

Objetivos master en big data

- Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data
- Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.
- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop
- Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación
- Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos.
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics.
- Realizar una programación estadística básica en Python y R

Salidas profesionales master en big data

? Analista de datos ? Auditor en Sistemas Big Data ? Experto en Inteligencia de Negocio ? Arquitecto de soluciones Big Data ? Gestor de Infraestructuras para Big Data ? E-commerce & Social Media

Para que te prepara este master en big data

Este MASTER EN BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA te presenta las herramientas y técnicas de análisis de datos e inteligencia de negocio necesarias para la toma de decisiones, en base a la explotación de los datos masivos que han proliferado con el crecimiento y las posibilidades que ofrece la información digital. La analítica web así como el BI, están jugando un papel cada vez más relevante en las empresas que ven necesaria la toma de decisiones estratégicas mediante inteligencia competitiva.

A quién va dirigido este master en big data

Este curso está dirigido a una gran diversidad de perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas personas con titulación universitaria que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Además, se orienta a los recién titulados o antiguos diplomados que deseen obtener una titulación homologada.

Metodología del master en big data

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. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 100% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Para aprobarlo es necesaria una nota mínima de 5. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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.

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¿Qué aprenderé con el Máster en Big Data?

- Conocerás e identificarás las fases de un proyecto Big Data
- Aprenderás los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.
- Crearás y gestionarás una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop
- Entenderás qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación
- Gestionarás Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos.
- Comprenderás el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics.
- Realizarás una programación estadística básica en Python y R

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