BLACK WEEKS: LAS BECAS MÁS ESPECIALES DEL AÑO
PRÓXIMAS CONVOCATORIAS NOVIEMBRE 2021 Y ENERO 2022
BLACK WEEKS: LAS BECAS MÁS ESPECIALES DEL AÑO
PRÓXIMAS CONVOCATORIAS NOVIEMBRE 2021 Y ENERO 2022
Características:
Características:
Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:
• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
Claustro de profesores
Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento.
Enfoque
Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.
Innovación
Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).
Contenidos del Master
Contenidos del Master
Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:
BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO
1.- Conocimiento de cliente
Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…
2.- Omnicanalidad
La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…
3.- CRM, El conocimiento como base del negocio
Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales
4.- Big Data y Data Management
El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales
5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato
Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…
6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…
7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data
Ejemplos y casos prácticos
ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA
8.- Visión analítica
Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).
9.- Visión estadística
Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.
10.- Principales técnicas analíticas en Big Data
Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.
11.- Modelados
Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.
12.- Procesando Big Data con R
Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.
13.- Webscraping
Se utiliza el proceso de usar bots para extraer contenido y datos de un sitio web.
DESARROLLO EN BIG DATA
14.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad
Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.
15.- Aplicaciones de Negocio Big Data
ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…
TECNOLOGÍAS EN BIG DATA
16.- Proyectos Big Data
Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…
17.- Metodologías ágiles, scrum
Se trata de una metodología de trabajo que nos ayuda a que todo el equipo implicado conozca sus tareas y plazos de tiempo de entrega. Además, permite agilizar la entrega de valor al cliente en iteraciones cortas de tiempo.
18.- Cognitive Computing. Computación distribuida
Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.
19.- Plataformas Big Data
Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.
20.- Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y su tecnología ayudan a analizar grandes volúmenes de datos.
APLICACIONES PRÁCTICAS
21.- Aplicaciones prácticas
Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).
ASPECTOS LEGALES
22.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos
Privacidad, Seguridad, Protección de datos.
CASO PRÁCTICO
23.- Presentación del caso práctico
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones
(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)
Claustro
Claustro
Alejandro López-Riobóo
Ángel Colao
Julio Palomino
¡CONSULTA NUESTRAS BECAS ESPECIALES!
PRÓXIMA CONVOCATORIA NOVIEMBRE 2021
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PRÓXIMA CONVOCATORIA NOVIEMBRE 2021
Master en
Big Data
Características:
Características:
Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:
• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
Claustro de profesores
Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento.
Enfoque
Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.
Innovación
Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).
Contenidos del Master
Contenidos del Master
Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:
BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO
1.- Conocimiento de cliente
Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…
2.- Omnicanalidad
La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…
3.- CRM, El conocimiento como base del negocio
Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales
4.- Big Data y Data Management
El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales
5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato
Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…
6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…
7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data
Ejemplos y casos prácticos
ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA
8.- Visión analítica
Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).
9.- Visión estadística
Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.
10.- Principales técnicas analíticas en Big Data
Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.
11.- Modelados
Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.
12.- Procesando Big Data con R
Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.
13.- Webscraping
Se utiliza el proceso de usar bots para extraer contenido y datos de un sitio web.
DESARROLLO EN BIG DATA
14.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad
Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.
15.- Aplicaciones de Negocio Big Data
ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…
TECNOLOGÍAS EN BIG DATA
16.- Proyectos Big Data
Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…
17.- Metodologías ágiles, scrum
Se trata de una metodología de trabajo que nos ayuda a que todo el equipo implicado conozca sus tareas y plazos de tiempo de entrega. Además, permite agilizar la entrega de valor al cliente en iteraciones cortas de tiempo.
18.- Cognitive Computing. Computación distribuida
Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.
19.- Plataformas Big Data
Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.
20.- Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y su tecnología ayudan a analizar grandes volúmenes de datos.
APLICACIONES PRÁCTICAS
21.- Aplicaciones prácticas
Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).
ASPECTOS LEGALES
22.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos
Privacidad, Seguridad, Protección de datos.
CASO PRÁCTICO
23.- Presentación del caso práctico
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones
(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)
Claustro
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Características:
Características:
Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:
• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
Claustro de profesores
Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento.
Enfoque
Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.
Innovación
Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).
Contenidos del Master
Contenidos del Master
Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:
BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO
1.- Conocimiento de cliente
Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…
2.- Omnicanalidad
La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…
3.- CRM, El conocimiento como base del negocio
Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales
4.- Big Data y Data Management
El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales
5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato
Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…
6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…
7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data
Ejemplos y casos prácticos
ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA
8.- Visión analítica
Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).
9.- Visión estadística
Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.
10.- Principales técnicas analíticas en Big Data
Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.
11.- Modelados
Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.
12.- Procesando Big Data con R
Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.
13.- Webscraping
Se utiliza el proceso de usar bots para extraer contenido y datos de un sitio web.
DESARROLLO EN BIG DATA
14.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad
Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.
15.- Aplicaciones de Negocio Big Data
ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…
TECNOLOGÍAS EN BIG DATA
16.- Proyectos Big Data
Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…
17.- Metodologías ágiles, scrum
Se trata de una metodología de trabajo que nos ayuda a que todo el equipo implicado conozca sus tareas y plazos de tiempo de entrega. Además, permite agilizar la entrega de valor al cliente en iteraciones cortas de tiempo.
18.- Cognitive Computing. Computación distribuida
Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.
19.- Plataformas Big Data
Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.
20.- Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y su tecnología ayudan a analizar grandes volúmenes de datos.
APLICACIONES PRÁCTICAS
21.- Aplicaciones prácticas
Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).
ASPECTOS LEGALES
22.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos
Privacidad, Seguridad, Protección de datos.
CASO PRÁCTICO
23.- Presentación del caso práctico
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones
(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)
Claustro
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BlackWeeks;la beca más espectacular del año
Este noviembre invierte en lo que realmente importa
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SOLICITUD DE INFORMACIÓN
Características:
Características:
Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:
• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2020
• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2020
Claustro de profesores
Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento.
Enfoque
Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.
Innovación
Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).
Contenidos del Master
Contenidos del Master
Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:
BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO
1.- Conocimiento de cliente
Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…
2.- Omnicanalidad
La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…
3.- CRM, El conocimiento como base del negocio
Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales
4.- Big Data y Data Management
El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales
5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato
Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…
6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…
7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data
Ejemplos y casos prácticos
ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA
8.- Visión analítica
Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).
9.- Visión estadística
Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.
10.- Principales técnicas analíticas en Big Data
Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.
11.- Modelados
Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.
12.- Procesando Big Data con R
Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.
DESARROLLO EN BIG DATA
13.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad
Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.
14.- Aplicaciones de Negocio Big Data
ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…
TECNOLOGÍAS EN BIG DATA
15.- Proyectos Big Data
Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…
16.- Cognitive Computing. Computación distribuida
Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.
17.- Plataformas Big Data
Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.
APLICACIONES PRÁCTICAS
18.- Aplicaciones prácticas
Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).
ASPECTOS LEGALES
19.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos
Privacidad, Seguridad, Protección de datos.
CASO PRÁCTICO
20.- Presentación del caso práctico
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones
(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)
SOLICITUD DE INFORMACIÓN
Claustro
Claustro
Marta Castellanos
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PRÓXIMA CONVOCATORIA NOVIEMBRE 2021
¡CONSULTA NUESTRAS BECAS ESPECIALES!
PRÓXIMA CONVOCATORIA NOVIEMBRE 2021
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Características:
Características:
Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:
• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021
Claustro de profesores
Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento.
Enfoque
Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.
Innovación
Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).
Contenidos del Master
Contenidos del Master
Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:
BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO
1.- Conocimiento de cliente
Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…
2.- Omnicanalidad
La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…
3.- CRM, El conocimiento como base del negocio
Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales
4.- Big Data y Data Management
El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales
5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato
Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…
6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…
7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data
Ejemplos y casos prácticos
ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA
8.- Visión analítica
Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).
9.- Visión estadística
Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.
10.- Principales técnicas analíticas en Big Data
Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.
11.- Modelados
Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.
12.- Procesando Big Data con R
Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.
DESARROLLO EN BIG DATA
13.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad
Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.
14.- Aplicaciones de Negocio Big Data
ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…
TECNOLOGÍAS EN BIG DATA
15.- Proyectos Big Data
Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…
16.- Cognitive Computing. Computación distribuida
Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.
17.- Plataformas Big Data
Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.
APLICACIONES PRÁCTICAS
18.- Aplicaciones prácticas
Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).
ASPECTOS LEGALES
19.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos
Privacidad, Seguridad, Protección de datos.
CASO PRÁCTICO
20.- Presentación del caso práctico
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
DE FORMA OPCIONAL
Certificación de Google Analytics
Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.
Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones
(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)
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Mientras no nos comunique lo contrario, entenderemos que sus datos no han sido modificados, que usted se compromete a notificarnos cualquier variación y que tenemos su consentimiento para utilizarlos para las finalidades mencionadas.
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De acuerdo con los derechos que le confiere el la normativa vigente en protección de datos podrá ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación de tratamiento, supresión, portabilidad y oposición al tratamiento de sus datos de carácter personal así como del consentimiento prestado para el tratamiento de los mismos, dirigiendo su petición a la dirección postal indicada más arriba o al correo electrónico asantiago@esden.es.
A su vez, le informamos que puede contactar con el Delegado de Protección de Datos de ESCUELA SUPERIOR DE NEGOCIOS Y TECNOLOGIAS SL, dirigiéndose por escrito a la dirección de correo dpo.cliente@conversia.es o al teléfono 902877192.
Podrá dirigirse a la Autoridad de Control competente para presentar la reclamación que considere oportuna.
Le informamos que podrá revocar en cualquier momento el consentimiento prestado a la recepción de comunicaciones comerciales enviando un e-mail a la dirección de correo electrónico: asantiago@esden.es
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Política de Privacidad
Escuela Superior de Negocios y Tecnologías S.L. informa que los datos de carácter personal facilitados de forma voluntaria en este sitio web serán objeto de tratamiento automatizado e incorporados a los correspondientes ficheros.
Los datos incorporados a nuestros ficheros son absolutamente confidenciales y serán tratados con la máxima confidencialidad y cumpliendo todos los requisitos que obliga la Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos Personales. El usuario podrá ejercer en cualquier momento su derecho de acceso, rectificación, cancelación y oposición de sus datos.
Sus datos personales no serán cedidos ni transferidos a terceros.
Condiciones económicas
De una parte la Escuela Superior de Negocios y Tecnologías S.L. (de ahora en adelante la Escuela o ESDEN) con CIF B-01287440 y domicilio fiscal en la Avenida Iparraguirre, número 104, código postal 48940 Leioa (Vizcaya), y de otra, el ALUMNO y el PAGADOR, en adelante cualquier referencia económica hecha al ALUMNO se entenderá hecha asimismo al PAGADOR, acuerdan suscribirse a las cláusulas se describen a continuación:
La Escuela es un centro privado de estudios de postgrado que imparte formación en modalidad Presencial y Semipresencial o Blended Learning. La modalidad de formación del programa contratado aparece descrita tanto en la información que recibe en el momento de la inscripción, como en la guía de estudios.
Condiciones económicas:
1. En los casos de pago fraccionado con independencia de la modalidad de pago que se adopte, la Escuela deberá percibir los honorarios correspondientes a los servicios prestados netos, esto es, serán de cuenta del alumno los gastos asociados a la realización de transferencias bancarias, pagos por TPV virtual o cualquier otro.
2. En los casos de pagos fraccionados o aplazados, las cuotas se abonarán en pagos mensuales o en su caso, según el programa académico contratado. El retraso por parte del alumno en más de 10 días del pago de las cantidades establecidas dará lugar al incremento de los honorarios de ESDEN en una cantidad igual, adicional a lo previamente pactado, al interés legal del dinero incrementado en 5 puntos.
3. El incumplimiento del pago de dos cuotas mensuales vencidas según el plan de pagos contratado supondrá la expulsión del alumno de la Escuela. La expulsión se comunicará por escrito, y el alumno dispondrá de 7 días para presentar alegaciones, si no las presenta la expulsión surtirá efecto pasado este período. En caso de presentarlas la Escuela decidirá en base a las mismas en 7 días.
En este caso la Escuela podrá reclamar el pago anticipado de las cuotas. Para el caso en el que el pago se hubiese regulado a través de instrumentos cambiarios, la Escuela podrá optar entre anticipar las cuotas y reclamar el total o esperar al vencimiento de dichos instrumentos. El alumno deberá cumplir todos sus compromisos de pago debiendo liquidar la totalidad de los pagos, sin que tenga derecho alguno a devolución o interrupción de los mismos por causar baja en el programa académico. El impago continuado de las cuotas reales, vencidas y exigibles, podrá facultar a la Escuela, previa notificación, de incluir al alumno en el Registro de Morosos.
4. En caso de que el alumno sea reincidente en el retraso del pago de las cuotas, con más de 2 retrasos durante el curso académico, la Escuela podrá expulsar al alumno de forma inmediata.
En caso de solicitud de baja en la matrícula: Si el alumno solicita la baja en el programa académico, no se procederá a la devolución del importe abonado ni al cambio de modalidad, puesto que ha ocupado una plaza en un grupo con limitación de asistencia y, en el caso de haberse concedido una beca al estudio, por ser el número de éstas limitado.
En caso de renovación de convocatoria: Se procederá a la renovación de convocatoria, previo abono de 350€ de la tasa administrativa en concepto de cambio de convocatoria, a los alumnos que presenten: carta de denegación de visado, o algún otro justificante oficial acreditativo, siempre y cuando dicha documentación se presente con, al menos, 15 días de antelación a la fecha oficial (que será fijada definitivamente con tres meses de antelación) de comienzo del programa académico. Sólo en los casos anteriores la Escuela ofrecerá la posibilidad del cambio a otra modalidad en caso de ofertarse, procediendo a la liquidación correspondiente y siempre y cuando el alumno solicite y firme el nuevo contrato correspondiente a la nueva modalidad.
Por razones referidas a residencia ilegal, y habiendo el centro entregado los documentos para la concesión del visado de estudios, se informa al interesado de que no se renovará convocatoria, ni se procederá al cambio de modalidad a todos aquellos alumnos que no justifiquen de forma oficial la imposibilidad de asistir a la convocatoria a la cual se hayan matriculado con, al menos, 15 días de antelación a la fecha oficial, sin proceder a la devolución del importe de la matrícula.
En los casos en los que por causas de fuerza mayor el alumno solicitase el cambio de convocatoria, éste deberá abonar el importe correspondiente del master con los contenidos y precios de dicha convocatoria posterior una vez deducidos los importes ya abonados con anterioridad. Realizado este cambio de convocatoria, el alumno no tendrá opción al cambio de modalidad ni se procederá a la devolución del importe abonado en el caso de baja del programa académico. Las clases se impartirán en los centros en los que para tal efecto la Escuela designe en cada caso.
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