Magíster Big Data Analytics online

La gestión de los grandes volúmenes de datos, su organización y el desarrollo de estrategias al respecto son cuestiones de gran complejidad. Hay toda una teoría sobre el tema, y también hay que tener en cuenta la legislación sobre protección de datos. Debido a que este tipo de trabajo es muy solicitado, existe una gran demanda de especialización en Big data.

Información básica del Magíster Big Data Analytics

El Magíster Big Data Analytics de CEUPE es un Título Profesional de Postgrado. Este dura un periodo de 12 meses y se imparte en modalidad online, que favorece al estudiante la armonía de su formación con su vida familiar y profesional.

CEUPE presenta facilidades de pagos a través de cuotas mensuales sin ningún tipo de interés. Además, los postulantes podrán solicitar una beca.

CEUPE se encuentra avalado y premiado en los principales rankins por las más importantes instituciones académicas a nivel internacional. Entre sus galardones, cuenta con el Sello Cum Laude de Emagister, entidad líder en formación online. Asimismo, la Asociación Española de Escuelas de Negocios ha premiado a la excelencia del profesorado de CEUPE y la calidad de sus magísteres.

Competencias a adquirir con este magíster

El equipo de profesores ha establecido cuatro objetivos centrales del Magíster en Big Data para que el alumno, cuando se gradúe, pueda dominar eficazmente:

1. Adquirir un conocimiento profundo de la arquitectura de Big data y de todas las herramientas necesarias para procesar y utilizar los datos.
2. Aprovechar la aplicación de Big data para conseguir los mejores resultados con Big data analytics y análisis de datos avanzados.
3. Aprenda a emplear todas las herramientas que se requieren para un Data Science.
4. Obtener los conocimientos indispensables para utilizar, analizar y explotar los datos.

Funciones que desempeñará el analista de Big Data

Las habilidades profesionales de los especialistas en Big Data comprenden:

• Navegar por las áreas para las que se realiza el análisis de datos.
• Conocer las técnicas de análisis estadístico y su aplicación.
• Saber utilizar algoritmos para construir modelos matemáticos en su trabajo.
• Facilidad para extraer y transformar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas.
• Tener la capacidad de programar en lenguaje Python y trabajar con la línea de comandos Bash.
• Conocer los marcos de trabajo y ser capaz de aplicarlos.
• Habilidad para trabajar con las lagunas de datos.
• Emplear técnicas de seguridad digital.
• Gestionar de datos.
• Aplicar los escenarios típicos de la transformación digital.
• Utilizar las tecnologías de Big Data en diversos ámbitos (casos de uso).

Además, un analista de Big Data necesita habilidades de trabajo en equipo que le ayuden a interactuar con colegas de campos relacionados.

A quién se dirige este magíster

El magíster está dirigido a las personas que quieren desarrollar o potenciar las competencias técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en business intelligence o big data.

También está dirigido a profesionales de ámbitos como el tecnológico, el empresarial, el cuantitativo o el analítico que necesiten conocer métodos y técnicas de business analytics para tomar mejores decisiones empresariales, tener una visión mucho más integral de la organización o crear innovación en grandes empresas.

Asimismo, para aquellas personas que, con algunas habilidades analíticas, quieran reforzar sus capacidades técnicas para hacer carrera en la industria del big data.

Temario del Magíster Big Data Analytics

El Magíster Big Data Analytics está estructurado en 7 módulos, donde se profundiza en los siguientes temas:

• Herramientas Analíticas y Nociones de Big Data
• Infraestructura Big Data
• Lenguajes de Programación de un Data Science
• Herramientas – Librerías
• Estudio y Modelado del Dato
• Diseño de UN Modelo Escalable
• Casos de uso

El Magíster en Big Data Analytics o Analítica de Datos Avanzada está diseñado y estructurado por profesionales en la materia con amplia experiencia en el sector. El plan de estudios está organizado de la siguiente manera:

Herramientas analíticas y conceptos básicos de big data: en esta etapa se dará una visión general de los conceptos de arquitectura de big data y analítica de datos avanzada. Se explicará el concepto de computación distribuida y los beneficios que ofrece y se presentarán las principales herramientas utilizadas para el procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos.

Infraestructura de big data y analítica avanzada de datos: en esta fase profundizaremos en la arquitectura del entorno de big data, conociendo cada una de las principales herramientas que nos ayudarán a poner en marcha un proyecto con las mayores garantías de éxito posibles, tanto a nivel de procesamiento como de analítica.

Análisis y modelado de datos: en este paso se explica cómo analizar los datos disponibles y su naturaleza desde un punto de vista morfológico, con el fin de realizar un modelado que permita aprovecharlos al máximo.

Diseño de modelos escalables: se centrará en comprender los modelos actuales y, mediante la comprensión de los datos que pueden alimentarlos, explorar cómo crear un nuevo modelo escalable destinado a obtener y mejorar los resultados actuales. También se explicará la diferencia entre el trabajo local y el distribuido.

Salidas profesionales del Magíster Big Data Analytics

Big Data Analytics tiene muchas salidas profesionales que actualmente se sitúan entre los perfiles profesionales más demandados por las empresas multinacionales. Un máster en el que perfiles técnicos como informáticos, programadores o ingenieros son los que interesan en este perfil académico de postgrado.

Las salidas profesionales que ofrece este máster una vez finalizado el programa serían las siguientes:

• Ingeniero de Big data
• Desarrollador de Big data
• Analista de Big data
• Arquitecto de Big data
• Analista de business intelligence
• Consultor de PNL o especialista en Big Data

El campo del Big data es una de las áreas de trabajo de las que hablan todas las empresas. Para muchos, es el futuro de la mejora y la rentabilidad de las empresas, por lo que el aprendizaje de estos temas puede ser clave para el ascenso de los propios estudiantes.