Узнайте о роли визуальной аналитики в современном социальном и технологическом контексте благодаря онлайн-программе, дополненной практическим периодом в престижной компании”

Необходимость применения больших данных для персонализации цифровых услуг для потребителей приносит не только индивидуальную выгоду пользователям, которые экономят время в интернете, но и экономические возможности для применения прямых продаж. Кроме того, анализ данных принес значительную пользу сектору здравоохранения, поскольку COVID позволил регистрировать положительные случаи по всему миру. Это позволило подсчитать количество пациентов по всему миру и, прежде всего, зафиксировать последствия вируса для заболевших. Последнее обстоятельство сыграло ключевую роль в разработке вакцины.

Эти примеры иллюстрируют многочисленные возможности использования больших данных и показывают, как их правильное применение может обеспечить решение сложных проблем. В этом смысле человеческие знания сливаются с информационными технологиями и приводят к появлению хранилищ данных. Поэтому очень важно, чтобы современные профессионалы владели глубокими знаниями о возможностях анализа клиентов, взаимодействия с данными, методах искусственного интеллекта, стратегическом управлении с использованием данных и многими другими навыками.

По этой причине TECH предлагает программу с теоретическими и практическими знаниями, предназначенную для выпускников в области компьютерных наук и других наук, чтобы расширить свои знания и спроектировать маркетинг организации, в которой они работают, с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, Очно-заочная магистратура в области визуальной аналитики и больших данных преподается группой экспертов в области информационных технологий, чтобы предоставить студентам знания в течение первого 100% онлайн периода этой программы. Цифровой режим предлагает, в свою очередь, индивидуальную адаптацию для каждого студента, который может следить за обучением в любое время и в любом месте, где есть подключение к интернету. Помимо этого, TECH имеет множество аудиовизуальных материалов, которые, благодаря мероприятиям и видео-конспектам, делают программу более динамичной.

Очно-заочная магистратура включает в себя период практики в престижных компаниях, занимающихся маркетингом. Этот этап обучения гарантирует правильное применение теоретических основ, ранее предоставленных студентам. К тому же, специалисты будут получать поддержку экспертов в области визуальной аналитики и больших данных как в процессе теоретического обучения, так и на практике. На втором этапе обучения у них будут наставники, которые подскажут, как действовать в практическом сценарии, и разрешат все сомнения на месте.

Получите более глубокое представление об использовании новых технологий благодаря таким инструментам, как 5G, IoT, Cloud и Edge Computing” 

Данная Очно-заочная магистратура в области визуальной аналитики и больших данных содержит наиболее полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор более 100 IT-кейсов, представленных экспертами в области анализа и интерпретации данных и преподавателями университетов с большим опытом работы в цифровом секторе
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и фактическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Стратегическая, оперативная и управленческая отчетность 
• Выявление сложных закономерностей данных с помощью машинного обучения
• Практика организации данных с помощью CRM
• Обработка, очистка и подготовка данных в различных форматах
• Использование Many Eyes, Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics или Microsoft Power Bi в качестве инструментов визуализации.
• Все вышеперечисленное дополнят теоретические занятия, вопросы к эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и индивидуальная работа по закреплению материала
• Доступ к учебным материалам с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет
• Кроме того, вы сможете пройти стажировку в одном из лучших рекламных агентств мира.

Пройдите практический период, который расширит ваши навыки в управлении, оценке и выборе методов анализа данных и искусственного интеллекта”

Предлагаемая магистерская программа профессионального характера и очно-заочного обучения направлена на повышение квалификации специалистов в области ИТ и маркетинга, работающих в рекламных агентствах и стратегическом управлении, которым требуется высокий уровень квалификации в области новых технологий. Содержание программы основано на анализе данных и ориентировано на дидактический подход для интеграции теоретических знаний в профессиональную практику.

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях. Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Эта магистратура даст вам ключи к выявлению сложных закономерностей данных с помощью машинного обучения и проведению точной статистики"

Расширьте свои навыки благодаря бизнес-практике, которую вы будете проходить в течение 3 недель в среде Data Science"

El contenido de este Очно-заочная магистратура en Визуальная аналитика и большие данные se ha pautado detalladamente por expertos versados en Big Data e informática. Su contribución ha desarrollado un programa completo y riguroso que ofrece todas las garantías para la proyección de la carrera profesional de los alumnos hacia las nuevas tendencias tecnológicas, como el 5G y el IoT. Desde el primer módulo, el alumnado obtendrá información didáctica de los dominios de los aspectos normativos de la atención hospitalaria, así como del funcionamiento de las teorías de anticipación aplicadas al Visual Analytics y la transformación digital. Se trata de una oportunidad teórico-práctica única con la que el especialista podrá experimentar en un escenario que ya se adaptado al entorno empresarial del futuro.  

Domina las tendencias sociales y culturales para que comprendas la evolución hacia la Data Society y sepas intervenir en ella”

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 Know-mads. 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 Monte Carlo 
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 

Conoce las últimas novedades en interpretación de reportes y gráficos y domina el rol del receptor”