Máster Executive en Data y Business Analytics

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

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 cocimientos 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 IMF.
UCAV
Para Quién

Para quién es

El programa 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.  
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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Para más información consulte https://www.esesa.eu/avisolegal#avisolopd

Por qué en


ESESA IMF