Titulación universitaria
La mayor escuela de negocios del mundo”
¿Por qué estudiar en TECH?
Analiza las condiciones que debe cumplir tu equipo de trabajo para optimizar la utilización y calidad del dato, convirtiéndote en el líder que necesita tu organización”
¿Por qué estudiar en TECH?
TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.
TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”
En TECH Universidad Tecnológica
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Innovación |
La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.
“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo.
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Máxima exigencia |
El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...
95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
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Networking |
En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro.
+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
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Empowerment |
El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.
+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
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Talento |
Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.
TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
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Contexto multicultural |
Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.
Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.
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Aprende con los mejores |
El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.
Profesores de 20 nacionalidades diferentes.
TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:
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Análisis |
En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.
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Excelencia académica |
En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.
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Economía de escala |
TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad.
En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico”
Estructura y contenido
Esta Especialización se caracteriza por contar con un programa actualizado en las exigencias de un mercado que demanda la excelencia en los directivos de un departamento de tecnología. Gracias a su modalidad 100% online, los estudiantes disponen de la información desde cualquier parte del mundo. La duración de esta titulación es de 6 meses y supondrá una experiencia única y estimulante que garantizará el éxito de los graduados.
Es momento de favorecer el cambio que necesita tu sector, aprovechando al máximo la información extraída de los datos de tu organización para tomar decisiones acertada y objetivas”
Plan de estudios
La Especialización en Aprovechamiento de Información para Data Science de TECH Universidad Tecnológica se convertirá en una experiencia única para los ingenieros informáticos que buscan afrontar nuevos retos laborales.
Pensando en potenciar las habilidades teorías y gerenciales de los estudiantes, el contenido del programa los capacitará para gestionar una estructura de datos, centrándose en la tipología y ciclo de vida de estos.
A lo largo de 450 horas de capacitación, el estudiante comprenderá la importancia de las IoT (Internet of Thing), las cuales se han convertido en una revolución en el sector por ser la solución tecnológica para las empresas que buscan crear un ecosistema que posibilite soluciones industriales. Por tanto, se trata de una auténtica inmersión de situaciones reales de negocio en el aula académica.
Avanzando en el temario, se abordará las tecnologías y herramientas del mercado, examinando los principios de los componentes más importantes en un sistema que tiene que ser diseñado para hacer frente al reto de los macrodatos. El conocer esta información es valiosa para el estudiante, ya que favorecerá sus posibilidades de aspirar a un cargo gerencial de importancia dentro de su equipo de trabajo.
Esta Especialización se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos:
Módulo 1. Gestión, manipulación de datos e información para Ciencia de Datos
Módulo 2. Dispositivos y plataformas IoT como base para la Ciencia de Datos
Módulo 3. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos
¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?
TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Aprovechamiento de Información para Data Science de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.
Módulo 1. Gestión, manipulación de datos e información para Ciencia de Datos
1.1. Estadística. Variables, índices y ratios
1.1.1. La estadística
1.1.2. Dimensiones estadísticas
1.1.3. Variables, índices y ratios
1.2. Tipología del dato
1.2.1. Cualitativos
1.2.2. Cuantitativos
1.2.3. Caracterización y categorías
1.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas
1.3.1. Medidas de centralización
1.3.2. Medidas de dispersión
1.3.3. Correlación
1.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos
1.4.1. Visualización según el tipo de dato
1.4.2. Interpretación de información gráfica
1.4.3. Customización de gráficos con R
1.5. Probabilidad
1.5.1. Probabilidad
1.5.2. Función de probabilidad
1.5.3. Distribuciones
1.6. Recolección de datos
1.6.1. Metodología de recolección
1.6.2. Herramientas de recolección
1.6.3. Canales de recolección
1.7. Limpieza del dato
1.7.1. Fases de la limpieza de datos
1.7.2. Calidad del dato
1.7.3. Manipulación de datos (con R)
1.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados
1.8.1. Medidas estadísticas
1.8.2. Índices de relación
1.8.3. Minería de datos
1.9. Almacén del dato (Data Warehouse)
1.9.1. Elementos
1.9.2. Diseño
1.10. Disponibilidad del dato
1.10.1. Acceso
1.10.2. Utilidad
1.10.3. Seguridad
Módulo 2. Dispositivos y plataformas IOT como base para la Ciencia de Datos
2.1. Internet of Things
2.1.1. Internet del futuro, Internet of Things
2.1.2. El consorcio de internet industrial
2.2. Arquitectura de referencia
2.2.1. La arquitectura de referencia
2.2.2. Capas
2.2.3. Componentes
2.3. Sensores y dispositivos IoT
2.3.1. Componentes principales
2.3.2. Sensores y actuadores
2.4. Comunicaciones y protocolos
2.4.1. Protocolos. Modelo osi
2.4.2. Tecnologías de comunicación
2.5. Plataformas cloud para IoT e IIoT
2.5.1. Plataformas de propósito general
2.5.2. Plataformas industriales
2.5.3. Plataformas de código abierto
2.6. Gestión de datos en plataformas IoT
2.6.1. Mecanismos de gestión de datos. Datos abiertos
2.6.2. Intercambio de datos y visualización
2.7. Seguridad en IoT
2.7.1. Requisitos y áreas de seguridad
2.7.2. Estrategias de seguridad en IIoT
2.8. Aplicaciones de IoT
2.8.1. Ciudades inteligentes
2.8.2. Salud y condición física
2.8.3. Hogar inteligente
2.8.4. Otras aplicaciones
2.9. Aplicaciones de IIoT
2.9.1. Fabricación
2.9.2. Transporte
2.9.3. Energía
2.9.4. Agricultura y ganadería
2.9.5. Otros sectores
2.10. Industria 4.0
2.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
2.10.2. Fabricación aditiva 3D
2.10.3. Big Data Analytics
Módulo 3. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos
3.1. Requisitos no funcionales. Pilares de las aplicaciones de datos masivos
3.1.1. Fiabilidad
3.1.2. Adaptabilidad
3.1.3. Mantenibilidad
3.2. Modelos de datos
3.2.1. Modelo relacional
3.2.2. Modelo documental
3.2.3. Modelo de datos tipo grafo
3.3. Bases de datos. Gestión del almacenamiento y recuperación de datos
3.3.1. Índices hash
3.3.2. Almacenamiento estructurado en Log
3.3.3. Árboles B
3.4. Formatos de codificación de datos
3.4.1. Formatos específicos del lenguaje
3.4.2. Formatos estandarizados
3.4.3. Formatos de codificación binarios
3.4.4. Flujo de datos entre procesos
3.5. Replicación
3.5.1. Objetivos de la replicación
3.5.2. Modelos de replicación
3.5.3. Problemas con la replicación
3.6. Transacciones distribuidas
3.6.1. Transacción
3.6.2. Protocolos para transacciones distribuidas
3.6.3. Transacciones serializables
3.7. Particionado
3.7.1. Formas de particionado
3.7.2. Interacción de índice secundarios y particionado
3.7.3. Rebalanceo de particiones
3.8. Procesamiento de datos offline
3.8.1. Procesamiento por lotes
3.8.2. Sistemas de ficheros distribuidos
3.8.3. MapReduce
3.9. Procesamiento de datos en tiempo real
3.9.1. Tipos de Broker de mensajes
3.9.2. Representación de bases de datos como flujos de datos
3.9.3. Procesamiento de flujos de datos
3.10. Aplicaciones prácticas en la empresa
3.10.1. Consistencia en lecturas
3.10.2. Enfoque holístico de datos
3.10.3. Escalado de un servicio distribuido
Este programa se convertirá en una experiencia inmersiva en el negocio gracias a sus casos prácticos presentados por expertos”
Experto Universitario en Aprovechamiento de Información para Data Science.
El aprovechamiento de información para Data Science se refiere a la utilización de diversas fuentes de información, tanto internas como externas, para obtener los datos necesarios que permitan el análisis y la toma de decisiones basadas en datos. En este proceso de aprovechamiento de información, se puede incluir la recolección de datos en tiempo real a partir de sensores, bases de datos históricas, redes sociales, archivos y otros recursos, con el fin de realizar un procesamiento derecho que nos permita obtener los datos más relevantes y valiosos. Los datos recopilados se pueden aplicar a diversas aplicaciones de Data Science, como la exploración de datos, el análisis de tendencias, la predicción de futuros eventos, y la toma de decisiones basadas en datos. Algunas de las herramientas utilizadas para el aprovechamiento de información para Data Science incluyen software de recuperación de datos, algoritmos de análisis, minería de datos, herramientas de visualización y análisis de datos.
El aprovechamiento de información para Data Science se ha vuelto crucial en una amplia gama de industrias, incluyendo mercadotecnia, finanzas, atención médica, manufactura y gobierno, debido a los grandes volúmenes de datos que se generan en la actualidad y la capacidad de los científicos de datos para procesarlos y analizarlos de manera eficiente para obtener conocimientos valiosos y mejorar la toma de decisiones. TECH Universidad Tecnológica tiene un programa académico diseñado para proporcionar a los estudiantes, conocimientos y habilidades en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, desde la recolección y gestión, hasta la visualización y presentación de resultados para la toma de decisiones en diversos campos. Los estudiantes aprenderán a utilizar lenguajes de programación y herramientas como Python, R, SQL, entre otros, para la recolección y procesamiento de datos, y técnicas de análisis de datos que incluyen aprendizaje automático y estadística. Este programa está diseñado para estudiantes y profesionales que deseen desarrollar habilidades en data science y trabajar en campos como finanzas, marketing, investigación científica, salud, entre otros.