Ponte al día en el papel de las Visual Analytics en el contexto social y tecnológico actual, gracias a un programa online que se complementa con un periodo práctico en una empresa de prestigio” 

La necesidad de aplicar el Big Data para personalizar los servicios digitales de los consumidores, no es solo un beneficio individual sobre los usuarios a quienes les ahorra tiempo en la Red, sino que, además, supone una oportunidad económica para aplicar la venta directa. Asimismo, el análisis de datos también ha beneficiado notablemente al ámbito sanitario, pues con el COVID fue posible registrar los casos positivos en todo el mundo. Esto permitió poder contabilizar los pacientes a nivel global y, sobre todo, registrar los efectos del virus sobre los afectos. Este último punto fue clave para el desarrollo de la vacuna.  

Con estos ejemplos se ven reflejados los múltiples usos del Big Data y evidencia cómo su correcta aplicación puede dar solución a problemas complejos. En este sentido, el conocimiento humano se fusiona con la informática y da lugar al almacenamiento de datos. Por ello, es fundamental que los profesionales del presente cuenten con una actualización en profundidad de las oportunidades del análisis del cliente, de la interacción de datos, las técnicas en Inteligencia Artificial y la dirección estratégica con Dara, entre otras muchas competencias.  

Por esta razón, TECH ofrece un programa que cuenta con conocimientos teórico-prácticos destinados a egresados en Informática y otras ciencias, para ampliar sus conocimientos y proyectar el marketing de la organización para la que trabaje, mediante la IA. Además, el Máster Semipresencial en Visual Analytics y Big Data se imparte por un grupo de expertos en tecnologías de la información para dotar de conocimientos al alumnado durante el primer periodo 100% online de esta titulación. La modalidad digital ofrece, a su vez, una adaptación personalizada para cada alumno, pudiendo seguir el estudio en cualquier momento y lugar con conexión a internet.  Asimismo, TECH cuenta con múltiples contenidos audiovisuales que, mediante actividades y vídeo resúmenes, dinamizan el programa.  

Este Máster Semipresencial comprende un periodo práctico en empresas de prestigio dedicadas al marketing. Esta fase de capacitación garantiza una correcta aplicación de los fundamentos teóricos aportados previamente al alumnado. Además, los especialistas contarán con expertos en Visual Analytics y Big Data , tanto en su instrucción teórica, como en su capacitación práctica. En este segundo caso, dispondrán de tutores que guiarán los procedimientos de actuación en el escenario práctico y resolverán todas sus dudas in situ.  

Adéntrate en el uso de las nuevas tecnologías, gracias a herramientas como el 5G, IoT, Cloud y edge computing” 

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

• Desarrollo de más de 100 casos informáticos presentados por profesionales expertos en análisis e interpretación de datos y profesores universitarios de amplia experiencia en el sector digital 
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas médicas 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 uno de las mejores agencias de publicidad 

Experimenta un periodo práctico que ampliará tus habilidades en la gestión, la evaluación y la selección de métodos en análisis de datos e IA” 

En esta propuesta de Máster Semipresencial, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la informática y el marketing que desarrollan sus funciones en agencias de publicidad y dirección estratégica y que requieren un alto nivel de cualificación en nuevas tecnologías. Los contenidos están basados en el análisis de datos, 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 Máster Semipresencial te proporcionará las claves para identificar patrones complejos de datos a través de Machine Learning y realizar estadísticas precisas"

Amplía tus competencias, gracias a la práctica empresarial que realizarás a lo largo de 3 semanas en el entorno data science"

El contenido de este Máster Semipresencial en Visual Analytics y Big Data 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”