100% Práctico
Creemos que la práctica es la mejor forma de aprender. Por eso trabajamos con proyectos reales y abordamos en profundidad las tecnologías Big Data más demandadas.
Intensivo
Hemos sido los primeros en ofrecer un máster sobre Big data & analytics en modalidad intensiva.
Impartido por profesionales
Nuestros cursos y másters son impartidos por profesionales con ampliar experiencia en Big Data que darán una visión práctica y realista al sector.
Enfocado al empleo
Enseñamos a nuestros alumnos a trabajar en entornos reales, a pensar por sí mismos y a investigar para que sean autónomos una vez hayan terminado su formación.
Atención personalizada
Nuestros tutores son antiguos alumnos que acompañana los alumnos nuevos desde los cursos previos al máster hasta la búsqueda de empleo para ayudarles a sacar lo mejor de sí mismos.
Próximas convocatorias
| Ubicación |
Intensivo (10 semanas) |
Fin de semana (23 semanas) |
|---|---|---|
| Coruña | 01/10/2018 | 25/10/2018 |
| Barcelona | – | – |
| Bilbao | – | 21/9/2018 |
| Coruña | 22/12-2019 | 21/9/2018 |
REQUISITOS
Es necesario tener conocimiento de:
Programación
SQL
Linux
¿No tienes los conocimientos necesarios?
Contamos con un plan de formación previo que te ayudará a adquirir y reforzar todos los conocimientos que necesitas antes de empezar el máster.
BLOQUE |
CIENTÍFICO DE DATOS
Módulo 1.
Data discovery
Análisis de datos teóricos con R
Estadística descriptiva
Modelos predictivos
Inferencia
Visualizaciones
Módulo 2.
Machine Learning
Programación en Python
Exploración y minería de datos
Preparación de datos
Algoritmos supervisados y no supervisados con Python
Machine Learning con SAS
Módulo 3.
Visualización
Optimización de la visualización de los datos
Uso de las herramientas necesarias
Librerías y lenguajes de programación
Módulo 4.
Algoritmos avanzados
Fundamentos del Deep Learning
Redes Convolucionales y recurrentes
Procesamiento del lenguaje natural
Support Vector Machines
BLOQUE ||
ARQUITECTO DE DATOS
Módulo 5.
Bases de datos
NoSQL
Análisis de sistemas NoSql
Mongo
Riak
Cassandra
Neo4j; estudio de su arquitectura, requerimientos, sintaxis y casos de uso. Comparativa con modelos relacionales
Módulo 6.
Hadoop Basics
Desarrollo de conceptos básicos, hdfs, map-reduce, yarm y administración del cluster
Módulo 7.
Ecosistema Hadoop
Bases de datos NoSQL:
Arquitectura, uso y aplicación práctica del ecosistema: Pig, Hive, Impala, Flume, Sqoop y Ozzie, Elastic Search.
Módulo 8.
Apache Spark
Conocimiento de la arquitectura, spark core, SQL, mllib, streaming y spark R
Si estás interesado en realizar solo uno de los bloques del máster
de Big data & analytics puedes elegir entre:
TESTIMONIOS
PROFESORADO
DEBORAH MUNAR
Senior Data Scientist y Big Data ArchitectOS. AI y Machine Learning lead en GFT group
JAVIER MONJAS PÉREZ
JORGE LÓPEZ LÁZARO
Senior Data Scientist & Algorithm Engineer en ICC
MARIO JOSÉ RENAU ARCE
Big Data Architect en StratioBD
MARIO JOSÉ RENAU ARCE
Big Data Architect en StratioBD
ÁLVARO BARBERO JIMÉNEZ
Chief Data Scientist en IIC
IVÁN GUERRERO MELENDEZ
Senior Data Engineer for Decision Analytics at Experian
JAVIER MORALO GARCÍA
Data & IA Creative en datahack labs
JULIO ANTONIO SOTO DE VICENTE
Senior Data Scientist en Openbank
RUBÉN MARTÍNEZ
Data Engineer en datahack labs