Máster Big Data & Business Analytics - n+e Business School

Otorgar conocimientos acerca del Big Data y la transformación de la empresa, el paso de la visión a la acción, la red de relaciones, y la minería de datos.
Aportar un completo método de aprendizaje, en el cual se profundiza sobre las tecnologías de gestión de datos, las fases del procesamiento de información, y la comprensión del negocio y de datos.
Estudiar sobre la presentación de resultados, el tratamiento inicial de datos, las estructuras de control, el análisis de datos con Python, y las bases de la inteligencia artificial.

Título Máster en Big Data & Business Analytics por n + e

MÓDULO 0. CURSO DE COACHING EMPRESARIAL
- Autoconocimiento
- Red de relaciones
- Coherencia entre cuerpo, pensamiento y emoción
- Gestión de conflictos
- De la visión a la acción
MÓDULO 1. BIG DATA Y LA TRANSFORMACIÓN DE LA EMPRESA
- La revolución Digital
- Concepto de Big Data
- La Minería de Datos y el Big Data
- Impacto en las áreas funcionales de la empresa del Big Data
- Casos de éxito del Big Data
MÓDULO 2. CONCEPTOS Y TECNOLOGÍA BIG DATA
- Tipos de datos: Estructurado, semiestructurado, desestructurado
- Fases del procesamiento de información: extracción, transformación y explotación
- Tecnologías de gestión de datos (Datawarehouse, Cloud)
- Infraestructuras Big data
MÓDULO 3. DATA SCIENCE
- Concepto de Data Science
- Comprensión del negocio y de datos
- Tratamiento de los datos
- Modelización
- Presentación de resultados
- Puesta en valor
MÓDULO 4. ANÁLISIS DE DATOS CON R
- Introducción a R
- Operaciones Básicas
- Estructuras de datos
- Estructuras de control
- Principales paquetes para R
- Importación y Exportación de datos
- Gráficos básicos
- Análisis Estadístico
- Tratamiento inicial de datos
- Bases de datos con R
- KnitR y Markdown
MÓDULO 5. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
- ¿Por qué Python?
- Mi primer programa en python
- Jupyter notebook
- Estructuras de datos
- Funciones
- Objetos
- Librerías estándar y librerías externas
- Control de versiones y buenas prácticas
- Numpy
- Pandas
- Visualización
- Experimentos reproducibles: aleatoriedad
- Experimentos reproducibles: Entornos virtuales
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- ¿Qué es Inteligencia Artificial?
- ¿Qué es Machine Learning?
- ¿Qúé es Deep Learning?
- ¿Qué no es Deep Learning?
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Scikit-Learn (Python)
- Caret ®
- Partición de los datos
- Parámetros e hiperparámetros
- Calidad de los datos
MÓDULO 7. TECNOLOGÍA E INFRAESTRUCTURA BIG DATA
- Tecnologías Big Data
- Arquitectura de un Data Warehouse
- Consultas OLAP
- Procesamiento de datos
- Batch
- Streaming
- Arquitecturas Big Data
- Lambda
- Kappa
MÓDULO 8. HERRAMIENTAS PARA BIG DATA
- Batch
- MapReduce
- Hadoop
- Hadoop
- Streaming
- Spark Streaming
- Flink
- NoSQL
- MongoDB
- Cassandra Data Science