Máster Big Data Analytics (antiguo)

Máster Big Data Analytics (antiguo)
Titulación Académica de PostgradoTitulación Académica de Postgrado
Programa de Ayudas al Estudio LimitadasPrograma de Ayudas al Estudio Limitadas
Conferencias Virtuales en DirectoConferencias Virtuales en Directo
Facilidades de pagos sin interesesFacilidades de pagos sin intereses
Escuela Nº 1 en formación online de PostgradoEscuela Nº 1 en formación online de Postgrado
Ficha del Programa
Área: Tecnología - Sistemas
Duración: 12 meses
Evaluación: Continua con casos prácticos
Precio Oficial: 7000 €
Precio con Ayuda Directa: 2450 €
Financiación: Pago en cuotas mensuales sin intereses
Precio Oficial: 7000
= 7000 €
Precio con Ayuda Directa: 2450
= 2450 €
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TITULO DE POSTGRADO ACADÉMICO
Máster Big Data Analytics, expedido por el Centro Europeo de Postgrado (Centro Oficial de la Asociación Española de Escuelas de Negocios)
60 ECTS

TÍTULOS / CERTIFICADOS PROFESIONALES
Professional Certificate - Big Data Analytics Expert

REQUISITOS DE ACCESO
Titulación Universitaria o experiencia profesional acreditada en el área

ACCESO A UN AÑO EN IDIOMAS
Como valor añadido al programa se le facilita la opción de un año de estudios en el aprendizaje de uno de los siguientes idiomas: inglés británico, inglés americano, francés, alemán, italiano, ruso y portugués (de Brasil)

SERVICIOS DE ORIENTACIÓN PROFESIONAL
Complementario al master se facilita la inmersión en un programa de networking y desarrollo profesional para potenciar la capacidad de incorporación laboral y crecimiento de la empresa

FORMA DE PAGO
Tarjeta bancaria / Pagos electrónicos / Flyware / Paypal / Transferencia bancaria
Descuento del 8% del coste en pagos al contado
Fraccionamiento del pago sin intereses ni intervención bancaria

ELIGE CÓMO QUIERES ESTUDIAR
modalidades de estudio

SOLICITA INFORMACION
Gustavo López
Gustavo López
Consultor Senior en Tecnología y Gamificación

Actualmente es fundador y socio director de GeoZate, S.L., empresa especializada en aplicaciones y juegos de Geolocalización.

Acostumbrado a trabajar en ambientes internacionales, posee amplia experiencia en sectores industriales, tales como colectividades, farmacéuticos, manufactura en general, vending y tecnológicos.

Con más de doce años de expertis en tecnologías de la información en puestos de responsabilidad del área de Sistemas, Implantador de ERP’s, experto en procesos de negocio, gestor del departamento de sistemas de información y lineamiento de los sistemas de información con el negocio.

Sara Andrés Caballero
Sara Andrés Caballero
Tutora CEUPE
LinkedIn

Sara estudió en la Universidad Carlos III logrando ser Ingeniera Biomédica. Posee un Master degree Computacional Biomedical Engineering por la Universidad Pompeu Fabra. Actualmente desempeña sus funciones como Power System Technical Specialist en IBM 

Cristina Gil
Cristina Gil
Tutor CEUPE
LinkedIn

Cristina posee la titulación conjunta de Ingeniería Informática y Administración de Empresas.

Actualmente trabaja como Product Manager en IBM Storage Systemspara España Portugal, Grecia e Israel con un fuerte enfoque en las ofertas de cargas de trabajo de IA y soluciones MultiCloud. Definir el proceso de lanzamiento de nuevos productos IBM Storage (hardware y SDS / cloud y on-premises) y coordinar las actividades necesarias para llevar todas nuestras soluciones, alineadas con las tendencias del mercado, a nuestros clientes.

Mario  Conejos
Mario Conejos
Tutor CEUPE
LinkedIn

Ingeniero de Visión Artificial, Deep Learning y Machine Learning en Pixelabs. Estudié Ingeniería Informática y ADE (Administración y Dirección de Empresas) en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid.

Actualmente trabaja en Pixelabs Preventa, desarrollo y gestión de proyectos de Visión Artificial y Deep Learning para diversos clientes.

Tecnologías empleadas: Redes Neuronales: Convolutional Neural Networks para detección, clasificación, segmentación y tracking de objetos, Long Short Term Memory. Desarrollos de Deep Learning para la detección y reconocimiento de texto. Machine Vision: Visión hiperespectral, perfilometría láser, uso industrial de cámaras lineales y matriciales, cámaras de profundidad, cámaras de tiempo de vuelo, fotometría estéreo. Visión Artificial "tradicional": OpenCV para tratamiento de imágenes y detección de elementos de interés mediante técnicas como SIFT, SURF, HOG, detección y tratamiento de contornos, transformaciones geométricas. Desarrollos en Python y C++ con CUDA en frameworks como Tensorflow y Pytorch.
Francisco José Ramírez Vicente
Francisco José Ramírez Vicente
Experto en Administrador de Sistemas
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Ingeniero en Informática de Sistemas, Técnico Superior en Electrónica Digital y Máster en Seguridad de las TIC, con más de 15 años de experiencia como administrador de sistemas, realizando múltiples proyectos internacionales en EEUU y Canadá.

Desde el año 2017, trabaja como investigador de seguridad informática en el equipo de Ideas Locas CDO de Telefónica y colabora con LUCA (Big Data y IA) y ElevenPaths (Seguridad Informática).

Fundador y escritor en el blog de temas geek www.cyberhades.com (nick: cybercaronte) sobre seguridad informática e historia de la informática. Coautor de los libros MicroHistorias: anécdotas y curiosidades de la Informática, Docker:SecDevOps y Machine Learning aplicado a la Seguridad.

Álvaro Nuñez Romero Casado
Álvaro Nuñez Romero Casado
Experto en Ciberseguridad
LinkedIn

Máster en Seguridad de Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones. Grado en Ingeniería de Sonido e Imagen. Innovación e investigación de seguridad en Eleven Paths (Telefónica Digital)

Trabaja en el laboratorio de la Unidad de Ciberseguridad de Telefónica, Eleven Paths. Ingeniero de Imagen y Sonido.

Instructor en hackersClub. Autor del libro “Arduino para Hackers: PoCs & Hacks just for Fun de la editorial 0xWord.

Entusiasta de la tecnología, la seguridad informática y el mundo maker. Ponente en diferentes congresos nacionales e internacionales como BlackHat Europe 2017 y 2018, Navaja Negra, Sh3llCON, EuskalHack, h-c0n, TomatinaCON, HoneyCON.

Alfieri Olcese
Alfieri Olcese
Big Data Business Consultant at PRAGSIS BIDOOP
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Ingeniero de Sistemas de la Universidad de Lima – Perú.  Master MBA en Dirección y Administración de Empresa en el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. Certificado Scrum Manager-Autoridad en Estratecno. 

Sólida experiencia en empresas multinacionales líderes en Outsourcing y Tecnologías de Información. Amplia experiencia en proyectos de gestión y desarrollo BIG DATA, Business Intelligence, logísticos y en Medios de Pago Transaccional en el sector bancario y sanitario, gestión de proyectos llave en mano de Services Desk, HelpDesk, contingencias y administración de Data Center. 

Actualmente Big Data Business Consultant en Pragsis Biddop (España) y  Coordinador de proyecto de formación elearning CEUPE-Formación Hadoop (España-latinoamerica), entre otras principales empresas que ha laborado: UNISYS DEL PERÚ, BANCO CITIBANK N.A. (Perú), GRUPO SANDOVAL – DINET (Perú) , IBM DEL PERU, Formación Integral y desarollo Empresarial - FIDE (Perú).

En la docencia destaca su experiencia en  centros de extensión de tecnología en la Universidad de Ingeniería (UNI-Perú) y la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM-Perú). 

Fernando Agudo Tarancón
Fernando Agudo Tarancón
Big Data Architect at Pragsis Bidoop & VP Product
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Fernando Agudo es diplomado en informática por la Universidad de Alicante especializado en las tecnologías Big Data. Hace más de 8 años empezó a trabajar como responsable técnico en el área de Big Data en una de las empresas pioneras de estas tecnologías en España: Pragsis.

Durante este periodo de tiempo se ha ido especializando en las diferentes distribuciones de Hadoop (Cloudera, Hortonworks, MapR) obteniendo múltiples certificaciones en el área de Big Data(Desarrollador Hadoop, Administrador Hadoop, Spark, etc…)

Actualmente su puesto es de “Big Data Architect at Pragsis-Bidoop” compaginando sus tareas de arquitecto con tareas de docencia: Es profesor certificado por Cloudera para impartir los cursos oficiales y ocupa el cargo de CEO en Formación Hadoop.

Entre otras de sus muchas tareas destaca la de “VP Product Manager” de AnalyticMate.

Jose Antonio Rubio Blanco
Jose Antonio Rubio Blanco
Director Académico del Máster
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PhD Doctor Ingeniero en Ciberseguridad y Confianza Digital. Responsable de Seguridad de la Información y Privacidad, así como investigador en universidades.

Experto en Compliance y miembro de las Juntas Directivas en organizaciones como itSMF España e ISACA, miembro del Consejo Asesor de la revista Privacidad y Derecho Digital de RDU, Colaborador Honorífico en la Universidad, Miembro del Network and Information Security Platform y Evaluador Experto del Programa H2020 de la Comisión Europea.

Coordinador Nacional del ISO / IEC JTC 1 / SC 27 / WG 4 y WG 5
de AENOR, donde también es miembro de diversos Comités Técnicos de Normalización en materia de Gestión de Riesgos, Continuidad de Infraestructuras y Servicios, Sistemas de Gestión del Cumplimiento y Anticorrupción o Gestión y Buen Gobierno de las Tecnologías de la Información.

Miembro del Foro Nacional de Confianza Digital de la Secretaría de Estado de Telecomunicaciones y Sociedad de la Información, participante en las Comisiones de Gestión del Compliance, Calidad y Seguridad, y TI Digital de la Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información.

Colaborador de diversas Cátedras como la Cátedra de Servicios de Inteligencia y Sistemas Democráticos  y diversos Grupos de Trabajo de PESI (Plataforma Tecnológica Española de Seguridad Industrial). Asimismo, es Director del área de Responsabilidad Social y Tecnopolítica de la Fundación Ciencias de la Documentación, y miembro de foros globales como el Club de Roma.

Ponente en Universidades y Congresos Internacionales, profesor en el Centro Europeo de Postgrado - CEUPE y autor de diversas publicaciones en materia de Democracia y Gobierno Electrónico, Ciberseguridad, Privacidad, Gestión y Gobierno del Riesgo.

Francisco Javier Quintana
Francisco Javier Quintana
Experto en Sistemas de Gestión y Auditorias
LinkedIn

Auditor de Sistemas de Gestión (Auditor Jefe Calificado con más 300 días de auditorías).
Responsable de Sistemas de Gestión en más de una decena de empresas desde 1999 
Profesor / Ponente (Máster durante tres años y más de 30 cursos (más de 1000h horas de formación impartida).

Ocupando puestos de Auditor jefe en Sistemas y Auditorias legales de sistemas de prevención, auditor jefe en sistemas de gestión de la calidad y el medio ambiente.

Carlos Pezo
Carlos Pezo
Experto en Ciberseguridad

Titulaciones Académicas

El Centro Europeo de Postrado (CEUPE), líder en el desarrollo, organización y difusión de programas de Postgrado, destacado en el ámbito universitario europeo e internacional por su calidad y exhaustivos controles académicos. Por ello, la obtención del Título Máster está supeditado a la superación de todas las pruebas formativas de evaluación continua que se realizan.

Una vez aprobadas con éxito cada una de las partes del programa, el alumno recibirá por parte del Centro Europeo de Postgrado el título profesional, que acreditan haber superado todas las pruebas académicas. En el Título se detalla el nombre del Máster que se ha superado y el programa académico. Además, la titulación va acompañada de las firmas de las máximas autoridades académicas y responsables.

CEUPE - Centro Europeo de Postgrado ofrece a sus alumnos egresados con residencia fuera de España el servicio de gestión de la Apostilla de la Haya sobre todos sus Títulos. Este sello garantiza la validez de la firma del documento académico que se expide y es reconocido automáticamente en cualquier país que haya suscrito el Convenio de la Haya de 5 de octubre de 1961, sin necesidad de ninguna otra autenticación. Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos profesionales expedidos por CEUPE cuentan con el aval de la Asociación Española de Escuelas de Negocios - AEEN, así como Certificación Internacional de Excelencia Educativa - ICEEX

La solicitud de este servicio de gestión administrativa puede ser solicitado por el alumno al departamento académico en cualquier momento, dirigiéndose para ello a la siguiente dirección de correo electrónico: coordinacion.academica@ceupe.com o bien a través del número de teléfono 0034 918 295 892, previo pago de las tasas académicas correspondientes.

El título de Máster tiene el reconocimiento tanto académico como profesional de la institución y del programa, lo que significa una garantía y aval de que los estudios adquiridos con un alto prestigio en el actual mercado laboral. 

Título Académico
Institución Académica
Título Centro Europeo de Postgrado
Centro Europeo de Postgrado

Título del Centro Europeo de Postgrado - CEUPE

Máster Big Data Analytics

COMPLEMENTO DE IDIOMAS AL PROGRAMA MASTER

En un mundo tan globalizado como es el actual, las necesidades del mercado laboral demandan un profesional cada vez más competitivo. Por ello, desde CEUPE, hemos querido apostar plenamente por una formación  en la que nuestro programa de especialización impartido en español, vaya integrado de forma paralela en el aprendizaje del inglés de negocio para poder reforzar el perfil profesional de nuestros alumnos.

CEUPE cuenta con una de las herramientas de formación online de idiomas más innovadoras y potentes del mercado, posibilitando al alumno el acceso durante un año del estudio del idioma, prestando especial atención a la formación en el idioma seleccionado centrándonos en una perspectiva de estudio orientada hacia los negocios en las diferentes vertientes comercial, jurídico, en el ámbito del marketing, coloquial, profesional, etc. 

Una vez finalizado el curso de idiomas elegido, podrás obtener un Certificado que acredita las horas cursadas, las fechas de realización y los contenidos superados.

 

CURSO IDIOMAS 1 AÑO GRATIS

 

La metodología de aprendizaje, en el caso de seleccionar el idioma Inglés, permite la posibilidad de una vez finalizado los niveles, poder presentarse al acceso para obtener el certificado TOEIC, actualmente, la certificación empresarial más reconocido a nivel internacional.

Asimismo, es importante aprender un tercer idioma de lenguas consolidadas en el mundo profesional como francés, alemán, italiano, ruso y portugués (de Brasil). Para aquellas personas que ya dominen la lengua inglesa y deseen aprender otro idioma, desde CEUPE damos la posibilidad de acceder al estudio de esas otras lenguas citadas.

Para tener más información sobre la herramienta de estudio que vamos a ofrecerte con este  programa máster, te facilitamos este enlace que te ayudará bastante: VIDEO DEMOSTRACION

La contratación de este módulo es independiente al precio del curso, teniendo un coste de 180€.

HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

Comprometidos con la preparación integral de nuestros alumnos en el mercado laboral, CEUPE es la única Escuela de Negocios que apuesta por un nuevo servicio exclusivo, capaz de fortalecer el perfil profesional de cada estudiante. Desde el Departamento de Orientación Profesional, y en colaboración con las principales agencias de colocación y outplacement, consultoras de selección de personal y coaches especializados en la rama empresarial, se ha desarrollado una Herramienta con la que, a lo largo de su formación, el alumno podrá contar para mejorar su desarrollo profesional y empleabilidad.

CURSO HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

La Herramienta está pensada para la mejora y crecimiento profesional del alumno, con tres ejes conductores: 

  1. La búsqueda activa de empleo, donde el alumno dispondrá de las principales bases de datos de empleo del país, así como fuentes de reclutamiento internacionales. 
  2. Cambio profesional, con herramientas para elaborar una estrategia directa y efectiva que gire en torno a la preparación del CV, de la entrevista y de las dinámicas de grupo o networking.  
  3. Desarrollo de la carrera profesional, en la que podrá hacer uso de aprendizaje interactivo relacionado con el coaching profesional activo o employer branding, para perfiles con una experiencia profesional más amplia.

Esta Herramienta de apoyo está integrada en el Campus Virtual, donde su uso es de fácil acceso para nuestros alumnos. Desarrollado y estructurado de forma muy intuitiva por el equipo equipo de Orientación Profesional, garantiza una formación en constante actualización, para un aprendizaje ágil y efectivo. En ella el alumno encontrará el apoyo de tutoriales, foros, vídeos, bases de datos, documentación digital e imprimible, conferencias online y grabadas, así como otros soportes de trabajo. VIDEO INFORMATIVO

Conoce nuestro Máster

El Máster en Big Data Analytics o analítica de datos avanzado está diseñado y estructurado por profesionales de la materia, con dilatada experiencia en el sector. El programa académico se encuentra estructurado de la siguiente manera:

  • Herramientas analíticas y nociones básicas de Big Data: en esta fase se dará una visión general de los conceptos de la arquitectura Big Data y Analítica avanzada de datos. Se explicará el concepto de computación distribuida así como las ventajas que ofrece y se introducirán las principales herramientas que se utilizan para procesar y analizar grandes cantidades de datos.
  • Infraestructura Big Data y analítica avanzada de datos: en esta fase se profundizará en la arquitectura de un entorno Big Data, conociendo cada una de las herramientas imprescindibles que nos ayudarán a afrontar un proyecto con las máximas garantías posibles de éxito, tanto en la parte de procesamiento como en la de analítica.
  • Estudio y modelado de los datos: en esta fase explicará cómo analizar los datos disponibles y su naturaleza desde el punto de vista morfológico, de cara a realizar un modelado que permita su explotación óptima.
  • Diseño de un modelo escalable: se centrará en comprender los modelos actuales y, habiendo comprendido el dato que los puede alimentar, aprender a generar un nuevo modelo escalable encaminado a obtener y mejorar los resultados actuales. Se explicará la diferencia entre trabajar de forma local y distribuida.

Como alumno del programa máster en Big data Analytics dispondrás de acceso 24 horas los 365 días del año a nuestro campus educativo virtual desde cualquier dispositivo de manera sencilla, descargar el temario académico para el estudio y acceder a las lecturas sugeridas, comunicaciones e información en la biblioteca virtual. Realizar los casos prácticos y ejercicios de auto evaluación. Y también dispondrás de foros, chats y debates para charlar con el resto de alumnos del Máster. De igual modo tendrás a tu disposición un equipo de profesores y asesores académicos que a través de tutorías personalizadas, grupales y conferencias en directo, te guiarán en el estudio para que todo sea sencillo, ágil y práctico. 

CEUPE-Centro Europeo de Postgrado es miembro oficial colaborador de la Asociación Española de Escuelas de Negocios - AEEN (Madrid)  El título profesional expedido por CEUPE no conduce a la obtención de un título con validez oficial, pero si profesional, para un sector el de big data, cada vez más enfocado al sector corporativo y empresarial. 

Este programa máster de Postgrado del Centro Europeo de Postgrado-CEUPE es un completo programa formativo online con titulaciones profesionales, cuyo plan de estudios (pensum), impartición y evaluación cumplen los criterios de calidad académica que marca el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que le concede 60 ECTS European Credit Transfer System y que goza de más de 12 ediciones.

Temario del Máster

HERRAMIENTAS ANALÍTICAS Y NOCIONES DE BIG DATA

¿Qué es el Big Data?
Contexto actual
Problemática Big Data
Análisis de datos
Concepto de ETL
Concepto de Data Lake
Concepto del gobierno del dato
Fases de un proyecto Big Data
Tipos de arquitecturas Big Data
¿Qué es el Hadoop? Introducción 

INFRAESTRUCTURA BIG DATA

Hadoop: Almacenamiento y procesamiento distribuido
Herramientas de obtención de datos: Sqoop y Flume
Motores de consulta SQL. Hive e Impala
Big Data Interfaces: Hue, Cloudera Manager y Ambari
Procesamiento de datos en memoria. Spark Core
Procesamiento de datos en Streaming
Bases de datos NOSQL. Hbase, Cassandra, Mongodb y Neo4J

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN DE UN DATA SCIENCE

  • Python: 
    • Principios, sintaxis y buenas prácticas. Casos típicos de utilización.
      • Tipos.
      • Declaración de variables.
      • Control de flujo (condicionales, bucles, etc.).
      • Input / Ouput (lectura y escritura de ficheros, salida por pantalla, etc.).
      • Funciones.
      • Orientación a objetos.
      • Distribución del código (módulos, paquetes y librerías).
  • Gestión de entornos: Anaconda, Virtualenv.
  • Notebooks analíticos: Jupyter (Notebook, Lab). ¿Por qué utilizarlos? Casos típicos de uso.
  • Entornos de desarrollo: PyCharm, Spyder. ¿Qué ofrece un entorno de desarrollo frente a un editor de texto?
  • R: 
    • Principios y sintaxis. Casos típicos de utilización.
    • IDE’s: RStudio.
  • Control de versiones con Git.
    • Fundamentos del control de versiones.
    • Conceptos básicos (Branch, Commit, Pull, Push, Merge).
    • Metodologías de versionado: Gitflow.

HERRAMIENTAS - LIBRERÍAS

Librerías para Machine Learning

  • Scikit-Learn
  • XGboost
  • LightGBM
  • Catboost
  • Spark ML
  • TensorFlow
  • Keras
  • Fbprophet
  • H2O
  • Caret

Librerías para interactuar con entornos Big Data

  • Impyla: cliente python para implementaciones de HiveServer2 con motores de búsqueda distribuida como Impala o Hive.
  • Apache Arrow: API para múltiples lenguajes (C++, Python, Ruby…) para almacenamiento de datos representados de forma columnar. 
  • HdfsCLI: API de WebHDFS para Python.
  • Ibis: toolbox para conectar Python con distintos componentes de Hadoop como HDFS.
  • PySpark: API de Python para manejo de Spark.

Librerías para tratamiento de datos en memoria y cálculo numérico

  • NumPy
  • Pandas
  • Dask
  • Dplyr
  • TidyR

Visualización

  • Matplotlib
  • Folium
  • Seaborn
  • Basadas en D3: Bokeh, Plotly. Visualización general. Gráficos interactivos usando Javascript.
  • Para Big Data: Datashader.

Orquestación

  • Oozie
  • Airflow
  • Luigi

ESTUDIO Y MODELADO DEL DATO

Análisis inicial del dato

  • Análisis exploratorio.
  • Localización de dato atípico y métodos de detección de outliers.
  • Realización de estadísticos descriptivos.
  • Evaluación de la calidad del dato.
  • Tipologías de datos: categóricos, numéricos, ordinales, temporales (fechas).

El modelo de datos en tres capas.

  • Capa Raw.
  • Capa Master.
  • Capa de consumo.
  • Caso Práctico: Construir un modelo en tres capas a partir del análisis anterior.

Explotación eficiente del dato mediante herramientas de BI y Data Discovery.

  • Cómo explotar un modelo de datos sin sobrecargar el sistema.
  • Herramientas de reporting. (Spotfire, PBI).

DISEÑO DE UN MODELO ESCALABLE

Prototipado de modelos

  • Preprocesamiento
  • Feature selection
  • Prototipado en local

Elección del juego de algoritmos óptimo

  • Aprendizaje supervisado:
    • Modelos lineales:
      • Regresión lineal.
      • Regresión logística.
      • Máquinas de Soporte Vectorial.
    • Modelos basados en árboles:
      • Árbol de decisión.
      • Random Forest.
      • Gradient Boosting.
    • Redes neuronales:
      • Principio de funcionamiento. Perceptrón.
      • Aprendizaje profundo. Se explicaría muy por encima.
    • Regresión vs. Clasificación.
  • Aprendizaje no supervisado:
    • Clusterización.
      • Jerárquica.
    • Detección de anomalías.
  • Técnicas de reducción de la dimensionalidad:
    • T-SNE.
  • Análisis de series temporales.
  • Entrenamiento:
    • Nociones básicas para entrenar un modelo correctamente:
      • División en conjunto de entrenamiento, validación y test. Concepto de Data Leakage.
      • Bias, Variance y Overfitting. Cómo detectarlos y prevenirlos. Curvas de entrenamiento.
      • Validación cruzada.
    • Optimización automática de hiperparámetros:
      • Grid Search.
      • Random Search.
      • Basados en gradiente.
    • Elección óptima del algoritmo:
      • Según la tipología de los datos.
      • Según el número de observaciones.

 

CASOS DE USO

En este apartado se verán proyectos/aplicaciones de casos de usos reales implementados a través de tecnologías Big Data de cara a ayudar al alumno en la decisión de la implementación del TFM.

TRABAJO FIN DE MASTER

En el TFM el alumno deberá proponer un caso de uso a solventar con los conocimientos vistos a lo largo de todo el Máster. Una vez validado por el tutor, el alumno dispone de 3 meses para el desarrollo. Una vez finalizado se procederá a la defensa del TFM.

Objetivos del Máster

Cuatro son los objetivos principales que el equipo de profesores se han marcado en el máster Big Data para que el alumno, una vez se gradúe, domine con eficacia:

  • Conocer en profundidad una arquitectura Big Data así como todas las herramientas necesarias para el procesamiento/explotación de los datos.

  • Utilizar el valor de aplicar Big Data para obtener los mejores resultados a través del “Big Data Analytics” y analítica avanzada de datos

  • Aprender a utilizar todas las herramientas necesarias de un Data Science.

  • Adquirir conocimientos necesarios sobre el uso, análisis y la explotación de los datos.
Salidas Profesionales del Máster

Salidas profesionales del Master Big Data Analytics

Muchas son las salidas profesionales que tienen el Big Data Analytics, encontrándose actualmente en el ranking de los perfiles profesionales más solicitados por las empresas multinacionales. Un máster en el que perfiles técnicos como informáticos, programadores o ingenieros son los que copan el interés en este perfil de postgrado académico. 

Las salidas profesionales que este máster ofrece una vez finalices el programa serían: big data engineer, big data developer, big data analyst, big data architect, business inteligent analyst, NLP Consultant o Big Data Scientist. 

Destinatarios del Máster

Destinatarios del Máster en Big Data y analítica de datos avanzada:

  • El Máster está enfocado a aquellas personas que quieran desarrollar o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en Analítica de Negocio o Big Data.

  • Igualmente está dirigido a profesionales en áreas como Tecnología, Negocio o departamentos cuantitativos o analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para tomar mejores decisiones de negocio, tener una visión más global de la organización o crear innovación en grandes compañías.

  • También para aquellas personas que, teniendo parte de esas capacidades analíticas, deseen fortalecer sus capacidades técnicas para poder desarrollar una carrera en la industria del Big Data.
Ayudas al Estudio

Realizar un Programa de Postgrado de alto nivel como es el Máster en Big Data Analytics del Centro Europeo de Postgrado, supone un compromiso económico que a veces puede ser difícil de asumir.

CEUPE – Centro Europeo de Posgrado dota una gran parte de sus recursos financieros a fin de:

  • Ofrecer a sus alumnos Programas de Ayudas Económicas a las que pueden optar si reúnen los requisitos exigidos.
  • Facilitar flexibilidad en los pagos que el alumno debe afrontar, ofreciendo la posibilidad de fraccionarlos sin intereses.
  • Los Programas Masters cuentan con una financiación interna a través de la cual no cobran al alumno ningún tipo de interés ni existe intermediación bancaria.
  • Todos sus programas contemplan su abono en cómodos plazos para que el alumno no tenga que realizar importantes desembolsos. Es importante consultar al orientador académico que informará con detalle sobre las condiciones del programa seleccionado.

PROGRAMAS INTERNACIONALES DE AYUDAS DIRECTAS AL ESTUDIO

CEUPE, como miembro oficial de la UNITED NATIONS GLOBAL COMPACT, defiende que la formación de calidad es un Derecho Humano Fundamental, piedra angular de la sociedad del conocimiento y elemento estratégico para el desarrollo Sostenible y la inclusión social.

Por ello dota una gran parte de sus recursos financieros a fin de ofrecer a sus alumnos Programas Internacionales de Ayudas Económicas a las que pueden optar si reúnen los requisitos exigidos, por ejemplo el PROGRAMA GLOBAL LEARNING que ofrece Ayudas Económicas sobre todos los Másteres y cubre hasta el 65% de su coste.

PAGO EN CUOTAS SIN INTERESES 

CEUPE ofrece a sus alumnos flexibilidad en los pagos que deben afrontar, ofreciendo la posibilidad de fraccionarlos sin intereses y sin intermediación bancaria. Es importante consultar con el orientador académico que informará con detalle de las ayudas dependiendo del programa formativo que se seleccione.

 

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ESCUELA INTERNACIONAL

Proyección Internacional, con alumnos y antiguos alumnos residentes en más de 38 países y sedes en América Latina

AYUDAS DIRECTAS AL ESTUDIO

Plan Internacional de Ayudas Global Learning con una dotación anual superior al millón de euros repartidas entre 1.000 alumnos

PROFESORADO UNIVERSITARIO Y DIRECTIVO

Contamos con un claustro de profesores de alto nivel académico y directivo, con más de 15 años de experiencia docente y profesional