Máster

Master Experto Big Data Analytics.

  NIVEL: Experto
  DURACIÓN: 162h
  MODALIDAD: Online en directo
  INICIO: V-S: 22.10 Intensivo: 25.10

Es el curso indicado para poder aprender y trabajar en tecnologías Big Data

Dirigido a: Perfiles con conocimientos de programación

Área: Big Data / Analistas / Data Science

Finalidad: Conocer de manera sólida y práctica las tecnologías Big Data. Es nuestra formación más completa en Big Data & Analytics.

En este Máster adquirirás no sólo los conocimientos técnicos y experiencia práctica necesaria para acceder a un puesto de trabajo en el mundo de la Analítica de Datos, sino que aprenderás a utilizar técnicas avanzadas en Ciencia y Visualización de Datos que te acompañarán en una carrera a medio plazo en el mundo de los datos.

Adicionalmente entenderás los procesos y herramientas clave en el mundo de la Arquitectura Big Data como para tener una visión global de una solución analítica completa como la q tienen los profesionales con más éxito.

Y lo aprenderás con una metodología 100% práctica. Tanto, que serás evaluado por la realización de 12 proyectos a lo largo del Máster (al menos 1 por módulo).

  • Orientado a la Capacitación Práctica de los Alumnos en Analytics (R, Python, Estadística, Preparación de Datos, Machine Learning, Deep Learning, Visualización Avanzada de Datos)
  • El foco de este Máster es Analytics. De Big Data se da una iniciación a los principales procesos y herramientas de una Arquitectura Big Data.

Contenidos:

  1. Teoría de la Visualización (40 h)
    1. Power BI
    2. Tableau
    3. Gephi
    4. Carto
  2. Analytics (Estadística y R) (28 h)
  3. Machine Learning con Python (48 h)
    1. Programación en Python
    2. Limpieza de datos
    3. Machine Learning
    4. Visualizaciones avanzadas
  4. Deep Learning (20 h)
    1. Aprendizaje supervisado
    2. Aprendizaje no supervisado
    3. Redes neuronales
  5. Cultura del dato (8 h)
    1. Ética del dato
    2. Empleabilidad
  6. Arquitectura de datos (20 h)
    1.  Spark
    2.  Hadoop
    3.  NoSQL: Cassandra y Mongo

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