Máster Executive en Data y Business Analytics en Málaga

BOLSA DE EMPLEO
Bolsa de empleo y prácticas
FINANCIACIÓN
Cuotas sin intereses a 12 meses
MODALIDAD
Presencial
Doble Titulación: UCAV + ESESA
Con el aval de Indra
Indra
Dirección Académica: ARELANCE
Arelance
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Qué es

¿Qué es Data y Business Analytics?

 

El data analytics como el business analytics son disciplinas esenciales en el entorno empresarial actual. El data analytics se enfoca en el análisis de datos históricos para obtener información valiosa, mientras que el business analytics se centra en el uso estratégico de datos para impulsar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento empresarial. Ambos campos juegan un papel crucial en la generación de conocimientos accionables y en el impulso de la innovación y la ventaja competitiva en las organizaciones. Por este motivo, las organizaciones están cada vez más conciencias sobre el uso, tratamiento y gestión de sus datos para la obtención de un beneficio o rendimiento directo. En este sentido, requieren cada vez más, y de forma exponencial, de profesionales que desarrollen este área dentro de las mismas, ya sean en puestos de liderazgo o en puesto más técnicos que les ayuden a la puesta en marcha de proyectos de esta índole.


El Máster Executive en Data y Business Analytics ofrece una formación específica y técnica, que le permitirá hacer frente a proyectos en el ámbito profesional, orientados totalmente al negocio.

Bajo la dirección académica de ARELANCE y con el aval de INDRA, conocerá de la mano de profesionales en activo, los conocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en empresas de cualquier naturaleza y en todos y cada una de los departamentos funcionales de una empresa.

Todos los estudiantes que superen satisfactoriamente esta formación conseguirán una Doble Titulación de Máster por la Universidad Católica de Ávila (UCAV) y por ESESA.
UCAV


Estudiar en Málaga - Onboarding
Convierte tu estancia en Málaga en felicidad y pon foco en tu máster

Consultoría online: Resuelve tus dudas sobre los barrios para vivir en Málaga, su seguridad así como su comunicación
Soft Arrival: Reserva de un alojamiento temporal mientras encuentras tu vivienda definitiva
Get a home: Ayuda para encontrar una vivienda en el barrio más adecuado
NIE: Podrás obtener tu número NIE de forma cómoda 
City Onboarding Support: Asistencia antes y después de que formalices tu acomodación
Para Quién

Para quién es

El programa de nuestro Máster en Data y Business Analytics  va dirigido a profesionales de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades que quieran ampliar sus conocimientos y para aquellos profesionales de otras áreas que trabajan con los departamentos de IT y necesitan formación específica de este ámbito.  
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Objetivo

Objetivo

El objetivo fundamental es formar analistas de datos que cuenten con profundos conocimientos de las tecnologías disponibles para gestionar y analizar datos masivos con el fin de tomar decisiones estratégicas en los negocios.

Objetivos específicos del programa:

- Conocer los principios, herramientas y legalidad de la ciencia de datos

- Conocer y los modelos de servicios de Cloud más importantes relacionados con la Ciencia de datos

- Adquirir los conocimientos sobre base de datos SQL y NoSQLy su importancia en la gestión de datos

- Adquirir sólidos conocimientos sobre la programación en Python orientada al análisis de datos

- Obtener los conocimientos necesarios para utilizar estadísticas y lenguaje R para realizar análisis.

- Aplicar los conocimientos adquiridos en para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de los negocios.

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA

MÓDULO 01. Ciencia de datos
- Principios de ciencia de datos
- Herramientas
- Principios legales

MÓDULO 02. Cloud y ciencia de datos
- Fundamentos del modelo Cloud
- Modelos de servicios
- Cloud híbridos- Herramientas de orquestación

MÓDULO 03: Aprendizaje automático aplicado
- Introducción al aprendizaje automático
- Modelos supervisados
- Modelos no supervisados
- Fundamentos de programación con Python
- Compartir datos, código y recursos en repositorios
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python
- Ingeniería de características y selección de mode
- Reglas de asociación y market basket analysis

MÓDULO 04. Base de datos SQL y NOSQL
- Tipos de datos
- Introducción a las bases de datos relacionales
- Conceptos de fundamentales de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Bases de datos relacionales Vs bases de datos NOSQL
- Sistema de bases de datos NOSQL
- MongoDB
- Funcionamiento y uso de MongoDB

MÓDULO 05. Programación para el análisis de datos
- Python
- Introducción a Python
- Trabajando con datos
- Librerías para análisis de datos

MÓDULO 06. Lenguaje R en Big data
- Introducción a R
- Tipos de datos
- Estadística descriptiva y predictiva
- R en Hadoop

MÓDULO 07. Análisis de datos
- Fundamentos de visualización de datos
- Fundamentos de estudio de datos
- Visualización y análisis

MÓDULO 08. Almacenamiento e integración de datos
- Bases de datos no convencionales
- Modelos de base de datos basados en documentos
- Modelos de base de datos basados en columnas
- Modelos de base de datos basados en grafos
- Modelos de base de datos basados en clave-valor
- Adquisición de datos

MÓDULO 09: Valor y contexto de la analítica big data
- El business case de Big Data
- Proyectos de Big Data
- Aplicaciones analíticas por sectores
- Tecnologías emergentes en analítica
- Gestión de equipos y métodos ágiles
- Estándares de gestión de proyectos
- Buenas prácticas en los procesos de Big Data

MÓDULO 10. Desarrollo TFM

CURSO - Iniciación a Python
- Introducción a Python
- Condicionales en Python
- Estructuras repetitivas en Python
- Colecciones. Listas
- Funciones de cadenas
- Colecciones. Diccionarios
- Funciones
- Manejo de ficheros
- Orientación a objetos

CURSO - Iniciación a R
- Introducción a R
- Vectores
- Matrices
- Listas- Data Frames
- Estructuras de control
- Funciones

CURSO - Metodologías ágiles. Scrum
- Qué es Scrum y cómo aplicarlo
- El marco Scrum
- Equipos autoorganizados
- El papel de clientes y stakeholder
- Gestión ágil de productos y proyectos
- Desarrollo e integración continua
- Cómo evolucionar hacia una organización ágil

Más información


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Los datos que son recogidos serán tratados por ESCUELA SUPERIOR DE ESTUDIOS DE EMPRESA, S.A., en adelante ESESA, con CIF A29268109, como Responsable de Tratamiento para (i) atender a tu solicitud de información, (ii) mantenerte informado, a través de medios electrónicos, de eventos, promociones y noticias relativas a ESESA, y iii) atender tus derechos sobre protección de datos.
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Para más información consulte https://www.esesa.eu/avisolegal#avisolopd

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