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ONLINE
1500 H
450 H
60 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
Gracias a este Master en Big Data Deportivo conseguirás obtener un amplio abanico de conocimientos y habilidades para aprovechar el potencial de análisis de datos en el ámbito deportivo y general. A lo largo del master se adquirirán diferentes competencias en el big data, almacenamiento, análisis y procesamiento de datos haciendo uso de diferentes herramientas tecnológicas, tratamiento de la visión artificial… Además, aprenderás a aplicar técnicas de visualización de datos y focalizar todos estos conocimientos hacia el ámbito deportivo. Al finalizar el master, se estará preparado para aplicar el Big Data en la toma de decisiones, la mejora del rendimiento deportivo y la generación de ventajas competitivas en el mundo del deporte.
Objetivos
- Comprender la relevancia del Big Data y el Business Intelligence en la toma de decisiones estratégicas.
- Utilizar bases de datos NoSQL, como MongoDB, y bases de datos SQL, como MySQL,.
- Dominar los lenguajes Python y R para Data Science.
- Aprender a realizar mediciones mediante la analítica web haciendo uso de diferentes técnicas y estrategias de análisis.
- Analizar de forma óptima los datos a nivel deportivo para la mejora de rendimiento y optimización deportiva.
- Trabajar la visión artificial con Python y OpenCV así como nociones básicas de inteligencia artificial.
Para qué te prepara
Con este Master en Big Data Deportivo estarás preparado para utilizar el poder del análisis de datos para mejorar el rendimiento deportivo, la toma de decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva en el mundo deportivo. Para esta formación se requiere un nivel básico de conocimientos en análisis de datos y programación, y se beneficiarán aquellos con experiencia o interés en deportes y tecnología.
A quién va dirigido
El Master en formación permanente en Big Data D Master en Big Data Deportivo está dirigido a profesionales del ámbito deportivo o científico y estudiantes interesados en combinar su pasión por el deporte con habilidades en el análisis de datos. Está diseñado para aquellos que deseen adquirir conocimientos avanzados en el campo del Big Data aplicado al ámbito deportivo.
temario
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
- El gran auge del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
- Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
- Fases en un proyecto de Big Data
- Big Data enfocado a los negocios
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Open data
- Ejemplo de uso de Open Data
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Big Data en salud
- Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
- Retos del big data en salud
- Big Data y People Analytics en RRHH
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL Una base de datos relacional
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
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- Una aproximación a PENTAHO
- Soluciones que ofrece PENTAHO
- MongoDB & PENTAHO
- Hadoop & PENTAHO
- Weka & PENTAHO
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- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
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- ¿Qué es el análisis de datos?
- Análisis de datos con NumPy
- Pandas
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- Detección de líneas
- Detección de círculos
- Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
- Detectar esquinas (método Harris)
- Encontrar círculos y elipses
- Detección de caras y sonrisas
- Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
- Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Máster de Formación Permanente en Big Data Deportivo con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Opiniones de los alumnos
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Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
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