Mediante este Máster Semipresencial, dominarás las técnicas más innovadoras del Machine Learning para analizar grandes conjuntos de datos”

En la era de la información, la capacidad de transformar datos complejos en información útil es crucial para la toma de decisiones informadas. En este sentido, la visualización de datos ha evolucionado más allá de simples gráficos, incorporando técnicas avanzadas que permiten a los usuarios explorar e interactuar con grandes conjuntos de datos. Frente a este escenario, tanto la Visual Analytics como el Big Data facilitan la identificación de patrones, tendencias y anomalías que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Por eso, resulta fundamental que los expertos dispongan de una sólida comprensión sobre estos campos para gestionar y analizar eficientemente grandes volúmenes de datos.

Ante esto, TECH presenta un pionero a la par que completísimo Máster Semipresencial en Visual Analytics y Big Data. Diseñado por expertos en esta materia, el itinerario académico profundizará los avances más recientes en áreas como la Analítica Predictiva, el Deep Learning, Machine Learning o Redes Neuronales. En sintonía con esto, el temario otorgará a los alumnos las técnicas de análisis de datos más sofisticadas, entre las que se encuentran el Procesamiento del Lenguaje Natural o las Simulaciones de Montercarlo. De este modo, los egresados desarrollarán competencias avanzadas para identificar problemas complejos relacionados con Big Data y desarrollar soluciones analíticas altamente innovadoras.

Una vez superada la etapa teórica, este programa contempla que los egresados lleven a cabo una estancia práctica en una institución de prestigio en este ámbito. Gracias a esto, los alumnos tendrán la oportunidad de aplicar todo lo aprendido al plano práctico, en unas instalaciones de primer nivel dotadas con herramientas tecnológicas de primer nivel. De este modo, los profesionales desarrollarán competencias avanzadas que le permitirán mejorar sus perspectivas laborales considerablemente. Asimismo, el itinerario incluye 10 exhaustivas Masterclasses a cargo de un prestigioso Director Invitado Internacional.

Un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá 10 intensivas Masterclass que te permitirán manejar las tecnologías de cifrado más avanzadas para mejorar la seguridad y privacidad de los datos”

Este Máster Semipresencial en Visual Analytics y Big Data contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del curso son: 

• Desarrollo de más de 100 casos prácticos presentados por profesionales en Análisis e Interpretación de Datos
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información imprescindible sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Elaboración de un reporte estratégico, operativo y de dirección
• Identificación de patrones complejos de datos a través de Machine Learning
• Práctica de organización de datos través de un CRM
• Tratamiento, limpieza, y preparación de datos en diferentes formatos
• Manejo de Many Eyes, Matlab, Tableu, SAS Visual Analytics o Microsoft Power Bi como herramientas de visualización
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas en una de las mejores empresas

Accederás a todos los contenidos del Campus Virtual sin restricciones y podrás descargarlos para consultarlos cuando quieras”   

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la Informática y Marketing. Los contenidos están basados en la última evidencia científica, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica profesional.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Este programa permite ejercitarse en entornos simulados, que proporcionan un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales"

Realizarás una estancia práctica en una reputada institución, junto a versados expertos en Visual Analytics y Big Data"

Este Máster Semipresencial en Visual Analytics y Big Data ha sido diseñado por expertos en esta materia. Gracias a esto, los alumnos accederán a materiales didácticos de elevada calidad y ajustados a los requerimientos del mercado laboral actual. Conformado por 10 módulos especializados, el plan de estudios ahondará en las técnicas de Análisis de Datos más vanguardistas. En este sentido, el temario profundizará en las últimas innovaciones en materias como el Deep Learning, Cloud Computing y Data Driven Soft Skills, entre otras. De esta forma, los egresados desarrollarán competencias para implementar con eficacia modelos predictivos y análisis avanzado de datos. 

Manejarás las técnicas de Storytelling para facilitar tanto la comprensión como acción basada en datos”

Módulo 1. Visual Analytics en el contexto social y tecnológico

1.1. Las olas tecnológicas en las diferentes sociedades. Hacia una ‘Data Society’
1.2. La globalización. Contexto mundial geopolítico y social
1.3. Entorno VUCA. Viviendo siempre en el pasado
1.4. Conociendo las nuevas tecnologías: 5G e IoT
1.5. Conociendo las nuevas tecnologías: Cloud y Edge Computing
1.6. Critical Thinking en Visual Analytics
1.7. Los Knowmads. Nómadas entre datos
1.8. Aprendiendo a emprender en Visual Analytics
1.9. Teorías de anticipación aplicadas al Visual Analytics
1.10. El nuevo entorno empresarial. La transformación digital

Módulo 2. Análisis e interpretación de datos

2.1. Introducción a la estadística
2.2. Medidas aplicables al tratamiento de información
2.3. Correlación estadística
2.4. Teoría de la probabilidad condicional
2.5. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
2.6. Inferencia bayesiana
2.7. Teoría de muestras
2.8. Intervalos de confianza
2.9. Contrastes de hipótesis
2.10. Análisis de la regresión

Módulo 3. Técnicas de análisis de datos e IA

3.1. Analítica predictiva
3.2. Técnicas de evaluación y selección de modelos
3.3. Técnicas de optimización lineal
3.4. Simulaciones de Montecarlo
3.5. Análisis de escenarios
3.6. Técnicas de Machine Learning
3.7. Analítica web
3.8. Técnicas de Text Mining
3.9. Métodos en procesamiento lenguaje natural (PNL)
3.10. Análisis de redes sociales

Módulo 4. Herramientas de análisis de datos

4.1. Entorno R de Data Science
4.2. Entorno Python de Data Science
4.3. Gráficos estáticos y estadísticos
4.4. Tratamiento de datos en diferentes formatos y diferentes fuentes
4.5. Limpieza y preparación de datos
4.6. Estudios exploratorios
4.7. Árboles de decisión
4.8. Reglas de clasificación y de asociación
4.9. Redes neuronales
4.10. Deep Learning

Módulo 5. Sistemas de gestión de bases de datos y paralelización de datos

5.1. Bases de datos convencionales
5.2. Bases de datos no convencionales
5.3. Cloud Computing: gestión distribuida de datos
5.4. Herramientas de ingesta de grandes volúmenes de datos
5.5. Tipos de paralelismos
5.6. Procesamiento de datos en streaming y tiempo real
5.7. Procesamiento paralelo: Hadoop
5.8. Procesamiento paralelo: Spark
5.9. Apache Kafka

5.9.1. Introducción a Apache Kafka
5.9.2. Arquitectura
5.9.3. Estructura de datos
5.9.4. APIs Kafka
5.9.5. Casos de uso

5.10. Cloudera impala

Módulo 6. Data-Driven Soft Skills en la dirección estratégica en Visual Analytics

6.1. Drive Profile for Data-Driven Organizations
6.2. Habilidades gerenciales avanzadas en organizaciones Data-Driven
6.3. Usando los datos para mejorar el performance de la comunicación estratégica
6.4. Inteligencia emocional aplicada a la dirección en Visual Analytics
6.5. Presentaciones eficaces
6.6. Mejorando el performance mediante la gestión motivacional
6.7. Liderazgo en organizaciones Data-Driven
6.8. Talento digital en organizaciones Data-Driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II

Módulo 7. Dirección estratégica de proyectos de Visual Analytics y Big Data

7.1. Introducción a la dirección estratégica de proyectos
7.2. Best Practices en la descripción de procesos de Big Data (PMI)
7.3. Metodología Kimball
7.4. Metodología SQuID
7.5. Introducción a la metodología SQuID para abordar proyectos de Big Data

7.5.1. Fase I. Sources
7.5.2. Fase II. Data Quality
7.5.3. Fase III. Impossible Questions
7.5.4. Fase IV. Discovering
7.5.5. Best Pratices en la aplicación de SQuID a proyectos de Big Data

7.6. Aspectos legales del mundo de los datos
7.7. Privacidad en Big Data
7.8. Ciberseguridad en Big Data
7.9. La identificación y de identificación con grandes volúmenes de datos
7.10. Ética de los datos I
7.11. Ética de los datos II

Módulo 8. Análisis del cliente. Aplicando la inteligencia de los datos al Marketing

8.1. Conceptos del Marketing. Marketing estratégico
8.2. Marketing relacional
8.3. El CRM como centro de la organización para el análisis del cliente
8.4. Tecnologías de la web
8.5. Fuentes de datos web
8.6. Adquisición de datos web
8.7. Herramientas para la extracción de datos de la web
8.8. Web semántica
8.9. OSINT: inteligencia de fuente abierta
8.10. MasterLead o como mejorar la conversión a ventas usando Big Data

Módulo 9. Visualización interactiva de los datos

9.1. Introducción al arte de hacer visible los datos
9.2. ¿Cómo hacer un Storytelling con datos?
9.3. Representaciones de datos
9.4. Escalabilidad de representaciones visuales
9.5. Visual Analytics vs. Information Visualization. Entendiendo que no es lo mismo
9.6. Proceso de análisis visual (Keim)
9.7. Reportes estratégicos, operativos y de dirección
9.8. Tipos de gráficos y su función.
9.9. Interpretación de reportes y gráficos. Jugando el rol del receptor
9.10. Evaluación de sistemas de Visual Analytics

Módulo 10. Herramientas de visualización

10.1. Introducción a las herramientas de visualización de datos
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data-Driven Documents I
10.6. Data-Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Manejarás las técnicas más innovadoras del Machine Learning para analizar grandes volúmenes de datos”