Directorio Masters en Tecnologías de la Información Masters 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
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Precio del Curso: 1695.00 EUROS
Con el Máster en Business Intelligence & Big Data en la especialidad de ciencias de datos, te formarás en las principales técnicas y herramientas de análisis de datos y Business Intelligence para la toma de decisiones empresariales. Aprenderás a explotar los datos masivos y visualizar los resultados mediante la programación en Python y R. Serás capaz de aplicar inteligencia competitiva para toma de decisiones estratégicas y optimización de campañas de marketing.
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MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTIONUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSASMÓDULO 2. HERRAMIENTAS Y ANÁLISIS BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLEUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODBUNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOPUNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MININGUNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHOMÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICOUNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTALUNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICAUNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAUUNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE DATAUNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEWUNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBIUNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTOMÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y RUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALESUNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOSMÓDULO 5. ANALÍTICA Y PUBLICIDAD WEB: GOOGLE ANALYTICS Y GOOGLE ADSUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEBUNIDAD DIDÁCTICA 2. ES TABLECIMIENTO DE OBJETIVOS Y KPIS DE UN SITIO WEBUNIDAD DIDÁCTICA 3. CUADROS DE MANDOUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICSUNIDAD DIDÁCTICA 5. INTERFACE Y NAVEGACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 6. INFORMESUNIDAD DIDÁCTICA 7. CAMPAÑAS Y CONVERSIONESUNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADSUNIDAD DIDÁCTICA 9. PUBLICIDAD EN BÚSQUEDASUNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICIDAD EN DISPLAYUNIDAD DIDÁCTICA 11. PUBLICIDAD PARA MÓVILESUNIDAD DIDÁCTICA 12. PUBLICIDAD EN SHOPPINGMÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOWUNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALESUNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPAUNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPAUNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJEMÓDULO 7. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHONUNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTSUNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTSMÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
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