MÁSTER EN BIG DATA & ANALYTICS
MASTER BIG DATA ANALYTICS 100% GARANTIZADO
Nuestro Máster en Big Data & Analytics en streaming te ofrece la oportunidad de convertirte en uno de los profesionales más cotizados para miles de empresas.
TRABAJA EN BIG DATA EN SOLO 15 SEMANAS
En datahack aprenderás cómo aprovechar al máximo el poder de la información y de los datos. Asimismo, durante el proceso de aprendizaje en el Máster en Big Data & Analytics de datahack, estarás rodeado de los mejores profesionales del Big Data en España, que te formarán en el uso inteligente de los datos. Una oportunidad única para cambiar tu vida y tu carrera profesional. Por tanto, cursar el Máster en Big Data & Analytics es una decisión que te colocará en una situación privilegiada en el mercado laboral.
El Máster Experto en Big Data & Analytics de datahack es un programa de formación dirigido a profesionales. Por tanto, nuestro objetivo es que seas capaz de ofrecer a las empresas las soluciones más innovadoras, capaces de generar un valor añadido a la estrategia de negocio de los próximos años.
Gracias al Máster en Big Data & Analytics tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
Como resultado, acceder a nuestro Máster en Big Data & Analytics online en streaming es la mejor opción para comenzar a trabajar en el mundo del Big Data y ¡tan solo en 15 semanas!
QUÉ VAS A APRENDER EN EL MÁSTER EN BIG DATA & ANALYTICS
- Modelos De Análisis Y Predicción (+)
- Programación (+)
- Protocolos De Data Science (+)
- Analítica (+)
- Tratamiento De Datos (+)
- Modelos De Bases De Datos (+)
SALIDAS PROFESIONALES
- Data Analyst
- Data Modeler
- Data Scientist
- Business Intelligence Analyst
MÁSTER EN BIG DATA & ANALYTICS DIRIGIDO A
- Profesionales de las áreas de Tecnología e Innovación
- Personal de departamentos de Marketing
- Técnicos de otras áreas que quieran alcanzar una visión más analítica del negocio
- Consultores y analistas que operen en el ámbito de Data Science y Big Data
Nuestro Máster en Big Data & Analytics online se imparte a través de nuestro sistema Connected Learning Live, es decir, se trata de una formación en streaming en tiempo real, la alternativa ideal a las aulas presenciales con la que podrás:
Formación 100% digital
- Asistir desde cualquier punto del planeta y con cualquier dispositivo.
- Interactuar con el tutor y con el resto de tus compañeros.
- Obtener una experiencia de aprendizaje integral.
- Aprender en la pantalla del profesor, compartiendo tu pantalla con él/ella y en la pizarra electrónica.
- Acceder a nuestro campus virtual para el intercambio de material de clase, proyectos y calificaciones.
Siempre con la metodología exclusiva de datahack (metodología propia, © desde 2016), Learning by doing. De esta manera, el aprendizaje en el Máster en Big Data & Analytics es como subir una escalera:
- Clases prácticas interactuando con el profesor.
- Fórmate investigando y buscando respuestas sobre lo trabajado cada día en los principales foros y comunidades de Big Data & Analytics que todo profesional debe conocer.
- Colabora con tus compañeros para llegar más lejos de lo que harías por ti mismo.
- Déjate guiar (y exigir) por tu tutor asignado.
- Completa el aprendizaje mediante la realización de proyectos por los que serás evaluado.
- Tipos de visualizaciones
- El uso de visual encoding
- Teoría del color aplicada a la visualización de datos
- Percepción humana
- 10 Golden Rules para crear buenas visualizaciones
- Bad Viz. aprendizaje a través de malos ejemplos
- Algorithm Viz nuevas aplicaciones de la visualización de datos
- Power BI. Servicio de análisis que proporciona visualizaciones interactivas, con capacidades de inteligencia empresarial y una interfaz amigable que permite que los usuarios finales creen sus propios informes y paneles.
- Tableau. Una de las mejores herramientas de inteligencia para negocios y visualización de datos. Gartner Inc. la ha posicionado por quinto años consecutivo como la más alta en capacidad para plataformas de analítica e inteligencia empresarial.
- Carto. Herramienta SIG y de mapeo visualizable en web. Dispone de herramientas con capacidad para el análisis y visualización de datos y no requiere experiencia previa en el desarrollo SIG.
- Gephi. Visualización y análisis de redes. Búsqueda de patrones y tendencias en cualquier BD, permitiendo mostrar gráficos en tiempo real.
- Análisis de datos con R
- Estadística descriptiva
- Modelos predictivos
- Inferencia Estadística
- Visualizaciones
- Programación en Python
- Preparación de datos
- 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
- Carga, exploración, detección de anomalías (pandas, numpy y matplotlib)
- Depuración y transformación (scikit-learn)
- Combinación de datos entre si
- Ensembles
- Neural Network
- Programación
- Data Ethics: Privacidad, auditoría de Algoritmos, marco Legal e inteligencia artificial
- Empleabilidad en el sector Big Data & Analytics
- Sistema de archivos distribuido, escalable y portátil que se usa Hadoop. Su uso imprescindible para la replicación de datos, conservar copias diferentes de los datos en racks diferentes con el objetivo de minimizar riesgos y mantener los datos accesibles y legibles.
- La infraestructura de almacenamiento de datos construida sobre Hadoop para proporcionar agrupación, consulta, y análisis de datos, preparada para soportar el análisis de grandes conjuntos de datos almacenados bajo HDFS de Hadoop y en sistemas compatibles
- SparkSql
- PySpark
- Spark MLlib
- MLlib o Spark MLlib es la librería de Machine Learning (ML) de Apache Spark. El framework de computación distribuida que incorpora esta librería permite hacer uso de una serie de algoritmos de Machine Learning que pueden ser escalados y paralelizados, aprovechando toda la base de Spark.
- Visión general de las BD NoSQL
- Diferencias
- Ventajas
- Inconvenientes
- Cassandra
- Riak
- Neo41
- 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
Los profesores que te acompañarán por este trepidante mundo del Big Data son profesionales en activo como consecuencia de su gran experiencia dentro del sector.
Abraham Requena
Data Scientist en Admirall GroupNoSql
Alejandro Arranz
Data Engineer en TelefónicaPython
Álvaro Barbero
Chief Data Scientist en ICCAlg. avanzados
Ana Olmeda Clemares
Product Owner en Stratio BDCarto
Ángel Conde
Data Analytics and Artificial Intelligence en IkerkanSpark
Antonio Peralta
Big Data Engineer en EndesaSpark
Carlos Martínez
Senior Principal Oracle Advanced Support Engineer OracleHadoop
Francisco Rodríguez
Senior Data Scientist en GlovoPython
Iván Guerrero
Senior Data Scientist and Risk Analyst en BNP ParibasEstadística
Javier Tejedor
NTL Detection Manager & LeadDataScientist en EndesaAlg. avanzados
Jordi Tudela
AI Researcher en AtomizedAlg. avanzados
Jorge López
Senior Data Science en ICCAlg. avanzados
Jose Bennani
Technical Architect en OracleCluster
Juan Valladares
CEO en Best In BIVisualización
Julio Soto
Senior Data Science en OpenbankPython
Marcos Peñate
DevOps Engineer en INGDockers / ELK
Mario Renau
Data Engineering Team Lead en AlstomHadoop
Miguel García
Experto Análisis Big Data en TelefónicaR / Spark
Miguel Ángel Sotomayor
Big Data Engineer en GFTSpark
Nacho González
Big Data Engineer en OrangeHadoop
Pablo Sainz
Consultor BI Tableau en Gfi EspañaTableau
Rafael Garrote
Ingeniero Big Data en ThingsO2Nosql
Rafael Ibáñez
Data Scientist en StratioBDCarto y Gephi
Rafael Caballero
Head of Big Data & AI en LogicalisSpark
Santiago Moreno
Manager Data Scientist en MinsaitPython
Sergio Nabil
Big Data Architect en ICCCluster
Antoni Munar
Data Science & Machine Learning Technology Lead en GFTHadoop
Xavier Constant
Big Data Architect en IBMVisualización
Eudald Correig
Data Scientist en Projecte ÒrbitaEstadística
Para realizar nuestro Máster Big Data & Analytics es fundamental tener ganas de aprender, tener una mente abierta y querer disfrutar del apasionante mundo del Big Data. Adicionalmente, recomendamos contar con conocimientos previos de programación.
No te preocupes, si no cuentas con formación previa en programación, nosotros te la ofreceremos de manera gratuita. Te capacitaremos para que estés al mismo nivel del resto de alumnos.
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.
- 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
+70%
ALUMNOS CONSIGUE MEJOR TRABAJO
+1000
ALUMNOS
GRADUADOS
+41%
ALUMNOS AMPLÍA FORMACIÓN
4
CAMPUS EN TODA ESPAÑA
40%
NOS ELIGE POR RECOMENDACIÓN
99%
TASA DE EMPLEABILIDAD
Asociación Alumni
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.
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:
