Máster en Ingeniería de Datos y Big Data

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

La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área hace que sea el momento perfecto para la formación en este ámbito profesional ya que está experimentando, además, una de las tasas de paro más bajas del entorno laboral a nivel global y con perspectivas de crecimiento alcistas.

El Máster en Ingeniería de Datos y Big Data ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresa en el área de la gestión y obtención de datos, orientado 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 cualquier tipología de entidad y en todos y cada uno 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


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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

Este  programa, de dedicación a tiempo completo, va dirigido a titulados de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades y para alumnos procedentes de diferentes formaciones universitarias que tengan conocimientos previos de la materia.
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Objetivo

Objetivo

El objetivo principal del Máster es que los alumnos aprendan del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible que les permita insertarse en el mercado profesional en esta área.

Podemos destacar los siguientes:

-  Adquirir conceptos de análisis estadístico y predictivo.
- Aprender los fundamentos de la programación en R para el tratamiento de datos.
- Aprender las técnicas del aprendizaje automático y los modelos existentes.
- Conocer los fundamentos del aprendizaje profundo, modelos conexionistas y redes neuronales.
- Conocer y aplicar las técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural.
- Conocer la inteligencia de negocio usando las herramientas necesarias para el almacenamiento, extracción, carga de datos y visualización.
- Adquirir los conocimientos necesarios para trabajar con bases de datos no convencionales.
- Conocer y aplicar la infraestructura de big data, a través de máquinas virtuales, Hadoop, Spark, etc.ix.
- Estar actualizado en la seguridad y legislación de los datos, además de las técnicas de seguridad.
Paula Cuberos
2019/2020
"No puedo estar más satisfecha con el Máster de Big Data, tanto por el temario como por toda la dedicación del profesorado y del equipo de Esesa. Todo con esfuerzo, constancia y motivación se puede conseguir, y en esto estoy agradecida de los maravillosos compañeros con los que me ha tocado vivir esta experiencia."
Roberto Olmedo
2019/2020
"Estoy muy contento porque las expectativas en cuanto a contenidos y docentes se han cumplido. Lo recomiendo a todas las personas interesadas en el análisis de datos por lo completo que es."

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA

MÓDULO 01. Modelos y aprendizaje estadísticos.
- Lenguaje R y tratamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos
- Probabilidad e Inferencia estadística
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente
- GLMS y series temporales

MÓDULO 02: 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 03: Aprendizaje profundo.
- Introducción al aprendizaje profundo
- Modelos conexionistas
- Redes neuronales multicapa
- Redes neuronales convolucionales
- Redes neuronales recurrentes
- Redes neuronales adversarias

MÓDULO 04: Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Introducción histórica y tecnológica
- Herramientas pln I: NLTK
- Herramientas de PLN II: Brat y Gate
- Text mining I: clustering.- Text mining II: sentimiento y temas.- Otras aplicaciones y técnicas de PLN

MÓDULO  05: Business Inteligence y visualización.
- Introducción al Business Inteligence
- Fundamentos de bases de datos relacionales
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas
- Metología Kimball
- Herramientas de extracción, transformación y carga
- Aplicaciones de Business Inteligence
- Fundamentos de visualización de datos
- Herramientas de visualización

MÓDULO 06: 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 07: Infraestructura de Big Data
- Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos
- Fundamentos de tecnologías de Internet
- Procesamiento de datos con Hadoop
- Herramientas Hadoop
- Procesamiento de datos con Spark
- Arquitecturas de streaming
- Componentes de arquitecturas de streaming

MÓDULO 08: 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 09: Aplicaciones analíticas y Seguridad de los Datos
- Caso de estudio de analítica escalable
- Caso de estudio de analítica en redes sociales
- Caso de estudio en Internet Of Things
- Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas)
- Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics
- Caso de estudio de técnicas de recuperación de información
- Principios de seguridad de datos
- Legislación en la seguridad de datos
- Auditoría e informática forense
- Fundamentos y técnicas de ciberseguridad

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

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