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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

José Santos

GRANADA

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

Comentarios

óscar Z

CÁDIZ

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

La parte práctica me ha servido de mucho, termino muy satisfecho el master.

álvaro H

TARRAGONA

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

Para mi gusto, habría añadido más videos explicativos, pero por lo demás, bastante bien.

Inés D

CÁCERES

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

Lo que más me ha gustado de la formación, además de los conocimientos que he adquirido, es su metodología. He podido ir adaptando sin ningún problema mis horarios.

Paloma B

ALICANTE

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

Es un master en big data y data science muy completo, tanto por la teoría que incluye como la parte práctica. Sin duda lo recomiendo.

Fernando G

MADRID

Opinión sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS

Me ha encantado el master en general, además, me he sentido muy cómodo con los tutores.
* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data y Data Science + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en big data y data science online

MASTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE ONLINE. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master en big data y data science online
Actualmente, en muchos sectores, la creciente cantidad de datos y el auge del Internet de las cosas (IoT) presentan la necesidad de analizar y procesar toda esta información para la mejora y adecuación de las estrategias de negocio de las empresas. Además, todas las empresas buscan la reducción de sus costes y mediante la aplicación de las técnicas adecuadas de Big Data este objetivo puede cumplirse. Con este Máster en Big Data y Data Science tendrás la posibilidad de trabajar en proyectos donde se busca la mejor solución sin dejar de lado la escalabilidad de los datos. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
Objetivos
de Master en big data y data science online
- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data. - Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos. - Explotar datos y visualizar resultados a través de técnicas de Data Science. - Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python. - Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente. - Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics. - Crear visualizaciones de datos profesionales y poder compartir informes mediante Power BI.
Salidas profesionales
de Master en big data y data science online
Gracias a la realización de este Master en Big Data y Data Science podrás desarrollar proyectos de Big Data y te permitirá trabajar en puestos especializados como Consultor/Auditor de sistemas Big Data, Analista de datos, Arquitecto en soluciones Big Data, Experto en estrategias de desarrollo mediante Big Data, Programador de aplicaciones en Python y R o Data Scientist.
Para qué te prepara
el Master en big data y data science online
En este Master en Big Data y Data Science gestionarás datos masivos, viendo las diferentes fases a seguir para explotar todo su potencial y extraer conclusiones relevantes para las empresas. Utilizarás las herramientas más actuales en proyectos de Big Data, analizarás datos con Python y R, aplicarás algoritmos de machine learning, crearás chatbots, crearás informes con Power BI y aplicarás la analítica web con Google Analytics.
A quién va dirigido
el Master en big data y data science online
El Master en Big Data y Data Science puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es dirigido para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, cómo pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de grandes volúmenes de datos.
Metodología
de Master en big data y data science online
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en big data y data science online

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el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y Sociedad de la Información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  5. Ejercicios Prácticos
  1. Concepto de Web Semántica
  2. Linked Data Vs. Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Tipos de problemas
  2. Implicaciones de los datos, dominios, técnicas en las fases del proceso
  3. Casos de uso
  1. Clasificación o Arboles de decisión o Naive Bayes
  2. Clustering o K-means o EM
  3. Asociacion o A priori
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es Power BI?
  2. Funciones de Power BI
  3. Versiones de Power BI
  4. Roles de Power BI
  5. Planificación de proyectos con Power BI
  1. Instalación y puesta en marcha
  2. Conexión de datos a Power BI
  3. Filtrado de datos
  4. Vista de datos
  1. Introducción al modelado de datos
  2. Creación de medidas
  3. Creación y relación entre tablas
  4. Creación de columnas y medidas calculadas
  5. Dinamizar columnas
  6. Fórmulas de consulta
  1. Creación de gráficas
  2. Tablas dinámicas
  3. Segmentación de datos
  4. Uso de objetos visuales
  5. Formas y cuadros de texto
  6. Imágenes
  7. Matrices y tablas
  8. Cómo crear un velocímetro
  9. Mapas
  10. Slicers
  11. Cómo modificar colores
  1. Uso del Dashboard
  2. Compartir Dashboards
  3. Añadir Widgets
  4. Cómo crear reportes
  5. Ajustes del panel
  6. Preguntas y respuestas del Dashboard
  1. Exportar datos de Power BI a Excel
  2. Exportar Dashboards
  3. Crear paquetes de contenido
  4. Presentación de informes
  5. Cómo públicar y compartir informes
  6. Introducción a Power BI mobile
  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

Titulación de Master en big data y data science online

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Big Data y Data Science con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master En Big Data Y Data ScienceMaster En Big Data Y Data Science
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

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¿Por qué estudiar el Master en Big Data y Data Science? ¿Por qué es importante la ciencia de datos? 

El concepto big data hace referencia a una gran cantidad de datos de tamaño y complejos, procedentes de diferentes y diversas fuentes de informaciones y de datos. Esta agrupación de datos presentan un gran volumen que no pueden procesarse con el proceso de datos convencionales. En la actualidad, el big data ha logrado convertirse en una de las herramientas principales para el almacenamiento de los datos y hacerlos mucho más sencillo y menos costosos. Es importante identificar el valor que este presenta, además, ofrece grandes beneficios para la empresa, ya que se desarrollan nuevos productos de manera eficiente. Es cierto que no está claramente definido la agrupación de datos que se consideran como big data, con el paso del tiempo y los aveces tecnológicos se van modificando.

Los macrodatos resultan una de las armas más poderosas para las empresas, de hecho, suelen brindar respuestas a las preguntas, dándole un apoyo y una base. La relevancia del big data no radica en la cuantía de datos que se dispone, sino qué es lo que se hace con esos datos, de manera que contribuyan al funcionamiento óptimo de la empresa. Son muchas las empresas que demandan este tipo de profesionales en sus empresas para la toma de las decisiones de manera más rápida, sin mostrar complejidad y de manera eficiente. Asimismo, pueden evitar situaciones complejas que afecten a la imagen de la entidad o que disminuyan los beneficios de la empresa

Muchas empresas han tomado concienciación de la importancia que tiene identificar las nuevas oportunidades gracias a los análisis de datos, estos desembocan en la proyección de mercados muchos más inteligentes y un incremento de los beneficios de la empresa. El big data presenta aplicaciones amplias y las entidades deben aprovecharlas de manera que se incrementa la innovación en sel mercado. Los datos que tienen las empresas siempre están ahí, pero si no se examinan ni se emplean se desperdician. Los datos son una de las claves para el incremento de la competitividad y el aumento de la empresa

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El auge que tienen los datos en la actualidad es uno de los grandes retos a los que se enfrentan día a día las entidades y organizaciones, no existen muchos perfiles profesionalizados en esta tecnología, por tanto, es una de las mejores formaciones para acceder al mercado laboral, ya que es un puesto laboral con una gran demanda por parte de las entidades y organizaciones. Gracias a estos datos podemos extraer información para la toma de las decisiones o el incremento de la productividad. 

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