MÁSTER EN BIG DATA & ANALYTICS

• Programación en Python
• Preparación de datos
  • Carga, exploración, detección de anomalías (pandas, numpy y matplotlib)
  • Depuración y transformación (scikit-learn)
  • Combinación de datos entre si
• Algoritmos supervisados y no supervisados con Python

• Optimización de la visualización de los datos.
• Uso de las librerías Plotly y Bokeh, entre otras
  • https://plot.ly/python/
  • https://bokeh.pydata.org

• Al finalizar el máster, el alumno habrá desarrollado al menos 12 proyectos de empresa reales de manera individual.
  • Sin lugar a duda, nuestro método learning by doing basado en proyectos de empresa, garantiza aplicar todo lo aprendido en clase desde el primer módulo.  Un mínimo de 175 horas, se dedicarán a proyectos.
  • La distribución de proyectos se distribuye de la siguiente manera:
    • Bloque 1.- Visual Analytics.  //  4 Proyectos obligatorios:
    • Bloque 2.-  Statistical Learning with R. //    1 Proyecto obligatorio + 1 Proyecto opcional
    • Bloque 3.- Machine Learning with Python  // 4 Proyectos obligatorios + 1 Proyecto opcional
    • Bloque 4.- Deep Learning // 2 Proyectos obligatorios
    • Bloque 5.- Data Culture – NEW  //
    • Bloque 6- Big Data Architecture:  1 Proyecto obligatorio

Para aprovechar bien el Máster debes tener conocimientos de programación. Si no sabes aún, dínoslo y mientras tanto comienza la promoción, te enseñaremos nosotros antes de empezar el Máster de forma gratuita.

Por esta razón, lo más importante que debes tener es muchas ganas de aprender con tu esfuerzo e interés por el mundo del Análisis de los Datos.

REQUISITOS TÉCNICOS

• Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
• RAM: Mínimo 8 GB, recomendable 12 GB (o superior)
• Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
• Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
• SSD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
• Si vas a cursar el Máster con Mac, por favor ten en cuenta que Power BI solo funcionará en Windows, por lo que debes de tener cierta soltura con MV (que por supuesto te proporcionaremos), o usar un equipo Windows para este módulo.
• Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
• Para la realización del módulo Business Intelligence y visualización, se necesitará el entorno Tableau.  En su página web (https://www.tableau.com/academic/students#form), los alumnos podrán solicitar una licencia anual gratuita de Tableau for Students
• Una vez registrados dentro del programa académico como estudiantes, recibirán las instrucciones que deben seguir en su mail. 

Como resultado de nuestra formación, tu satisfacción es nuestro indicador fundamental para medir la eficacia de la formación

En Datahack cuidamos y estamos en permanente contacto con nuestros alumnos antes, durante y después de las clases. Asimismo, gracias a la asociación de antiguos alumnos, conseguimos darles todas las ventajas que se merecen.
Nuestra asociación es flexible por tanto evoluciona constantemente para adaptarse a las necesidades de los alumnos, dando como resultado una organización abierta a todas sus sugerencias.

SABER MÁS

Además, nuestros Training Consultant te ayudarán a elegir la ruta formativa que más se adecue a tus necesidades formativas, guiándote y acompañándote durante todo el proceso.

Si deseas cursar nuestro Máster Big Data & Analytics éste será el proceso de admisión que seguirás:

Sesión de coaching Personal con nuestro Director Académico

Cumplimentación de todos los campos de la solicitud de admisión

Envío de documentación de trayectoria laboral y/o académica.

Pago de la Matrícula

Formación Previa (si fuera necesario)