Master Oficial Universitario en Big Data + 60 Creditos Ects

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Master Oficial Universitario en Big Data + 60 Creditos Ects

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Curso de calidad, gestión sanitaria, bases de datos on line. Este curso te ayudará en tu desarrollo profesional en el área de producción y calidad, salud, internet e informática.
  • Inicio / Fin Matrícula abierta
  • Duración Consultar con Euroinnova UNIVERSIDAD E-CAMPUS MASTER OFICIALES
  • Formato On line
  • Método Curso

Dirigido a: Consultar

Requisitos: Este curso no tiene requisitos.

Para qué te prepara: Con este Máster de Big Data podrás analizar grandes volúmenes de datos y poder aplicarlos a cualquier sector para poder adecuar el desarrollo empresarial de cualquier organización, haciendo posible la adaptación y mejora al mercado y su consecuente. También podrás explotar todo el volumen de datos a través de programación en R y en Python. Aprenderás a aplicar todos los conocimientos en Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a.

Certificado: Título Oficial de Master en Big Data expedida por la Universidad e-Campus acreditado con 60 ECTS Universitarios. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la


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    Contenido del curso Master Oficial Universitario en Big Data + 60 Creditos Ects

    MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

    UNIDAD DIDÁCTICA 8.DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

    MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS

    MÓDULO 3. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

    MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    UNIDAD DIDÁCTICA 2.INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

    MÓDULO 5. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    MÓDULO 6. DATA SCIENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES

    UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA

    UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA

    UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

    MÓDULO 8. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMUNICACIONES SEGURAS: SEGURIDAD POR NIVELES

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0

    MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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