Master Data Science y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS

Master Data Science y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS - INESEM ...
  • Duración total: 1500 horas
  • Horas teleformación: 450 horas
  • 60 ECTS
  • 1970€
  • Online
  • Hasta 100% bonificable
Entidad
Titulacion de INESEM
PROGRAMA EN PDF

Para acceder a la Formación Programada será necesario cumplimentar dos documentos a los que deberás adjuntar una fotocopia de tu DNI y de la cabecera de la última nómina

  1. FICHA DE MATRICULACIÓN
  2. Cumplimentada con tus datos personales y el curso que deseas realizar, que deberá guardar relación con tu puesto de trabajo y/o la actividad de tu empresa

  3. ADHESIÓN AL CONTRATO DE ENCOMIENDA DE ORGANIZACIÓN DE LA FORMACIÓN
  4. Cumplimentada con los datos de su empresa y firmado y sellado por el responsable de formación, Recursos Humanos o el gerente de su empresa

  5. FOTOCOPIA DE TU DNI
  6. Copia de ambas caras de tu documento

  7. CABECERA DE TU ÚLTIMA NÓMINA
  • PRESENTACIÓN
  • TEMARIO
  • METODOLOGÍA
  • Justificación / Resumen
  • El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.

  • 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 Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE
  1. ¿Qué es Data Science?
  2. Historia del Data Science
  3. ¿Qué función tiene un Científico de datos?
  4. Data Science vs Big Data. Principales diferencias
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING.
  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING.
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL.
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY.
  1. Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING.
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
MÓDULO 3. EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA EN DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El de los clusters en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
MÓDULO 5. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL: Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias
MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
  1. Nociones básicas
  2. Concepto de DataWareHouse
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
  1. Aplicación
  2. Elementos
  3. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
  1. Base de datos central
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
  1. Creación de Cubos
  2. Transformación, extracción y carga
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
  1. Discoverer Administrador
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  4. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  5. Cliente y Servidor
  6. Discoverer Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing
MÓDULO 9. PROYECTO FINAL

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.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

CLAUSTRO DOCENTE

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.

COMUNIDAD

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

MATERIAL ADICIONAL

De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.

Opiniones de los alumnos

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