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Máster en Gestión y Analítica avanzada de datos, Big Data e IA del centro Instituto de Estudios Cajasol

Programa de Máster en Gestión y Analítica avanzada de datos, Big Data e IA

Modalidad: Presencial
Duración 400 horas
Horario: Lunes a jueves 16.30 a 20.30 h. y en determinadas sesiones el horario es de 16.00h a 20.00h
Precio: 12300 €
Localización: Sevilla
Consulta las ayudas y bonificaciones (hasta 100%)

Descripción

El Máster combina clases teóricas y prácticas, junto con un proyecto final que se desarrolla a lo largo del programa.

El Máster está diseñado para satisfacer las necesidades de profesionales de TI y tecnología, y estudiantes universitarios que buscan desarrollar habilidades avanzadas para entender cómo se desarrolla una estrategia del dato y se transforma una empresa en data driven, así como en la aplicación de técnicas de analítica avanzada e inteligencia artificial para la toma de decisiones.

A quién va dirigido

Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración y dirección de empresas.

Objetivos

Te capacita para ser experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA). 

Temario

Bloque I: Apertura e Introducción ciencia de datos

Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos

Aplicaciones en diferentes industrias 

Selección y asignación de proyectos

 

 Bloque II: Arquitectura de big data

Definición y característica Big Data

Plataformas y tecnologías de procesamiento

Proyecto Máster y creación entorno

 

Bloque III: Sistema de almacenamientos

Bases de datos relacionales: Diseño y estructura

Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso

Almacenamiento distribuido: HDFS

Almacenamiento en la nube: proveedores y servicios

Experto: Sesión con Oracle 

Experto: Cloudera

Experto: Snowflake

TFM: revisión de las actividades

 

Bloque IV: Procesamiento del dato

Introducción al SQL: sintaxis basica

Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías

Introducción al R: Sintaxis básica 

Mapreduce y Apache Hadoop

Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka

TFM: revisión de las actividades

 

Bloque V: Seguridad del dato

Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad

Amenazas y vulnerabilidades

Gestión identidades y encriptación de datos

 

Bloque VI: Cloud Computing

Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS

Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google

Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft

Experto: Sesión con Google

Experto: Sesión Oracle

Experto: Sesión con AWS 

 

Bloque VII: Modelo de datos

Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos

Modelos de datos no SQL (documentos, etc.,,,)

Sesión vendor: Denodo (virtualización)

 

Bloque VIII: Gobierno del Dato

Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos

Gestión del Cambio

Data Quality

Privacidad de los datos y GDPR

IA. Introducción normativa y Data Ethics

Herramientas de Gobierno del Dato

Gobierno de la IA

Sesión Vendor: IBM

 

Bloque IX: Visualización del Dato

Principios de diseño de información 

Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos

Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik, ..

Usabilidad de la presentación: Story telling

Sesión Vendor: Qlik

 

Bloque X: Analitica de datos

Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc.

Maching Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado

Desarrollo de modelos y evaluación 

Caso práctico de ML 

Sesión Vendor: Google

Sesión Vendor: Adobe

 

Bloque XI: Experiencia de Cliente y Marketing

Experiencia de Clientes: Visión 360

Caso de usos de la industria: CaixaBank

Sesión Vendor: Saleforce 

 

Bloque XII: Inteligencia Artificial

Definición y aplicaciones de IA. 

Casos de la industria 

Sesión Experto: Microsoft

TFM: revisión de las actividades

 

Bloque XIII: Recapitulación y cierre

Junto a este Máster, te preparamos para la certificación con Cambridge

El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge presenta como novedad en los programas de Másteres 23/24 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.

Preparación al examen de Certificación First Certificate (B2)

Preparación al examen de Certificación Advanced (C1) / Proficiency (C2)

* Preparación al examen de Certificación Preliminary (B1) para grados procedentes de otras lenguas.

Titulación obtenida

Al finalizar el curso con éxito, el alumno obtendrá un diploma por parte del centro.

Requisitos

No son necesario requisitos de acceso

Información Adicional

Horario

Lunes a jueves 16.30 a 20.30 h. y en determinadas sesiones el horario es de 16.00h a 20.00h

Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos

horario de tarde

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