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Temario

TRIMESTRE 1

TRIMESTRE 2

TRIMESTRE 3

TRIMESTRE 4

TRIMESTRE 5

TRIMESTRE 6

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
A través del Big Data las organizaciones pueden convertir grandes cantidades de datos en información relevante para crear nuevos productos, conocer los hábitos consumidores, optimizar procesos internos o solucionar problemas, por ejemplo. Con esta Maestría en Big Data podrás conocer y comprender todos los detalles y objetivos de un proyecto de Big Data y te otorgará la posibilidad de trabajar en proyectos donde se busca la mejor solución sin dejar de lado la escalabilidad de los datos y la seguridad de éstos. También te permitirá familiarizarte con las herramientas y técnicas más avanzadas del mercado, asegurando que puedas extraer información útil de manera eficiente, lo que te preparará para participar en proyectos donde se busque la mejor solución técnica.

Objetivos
- Aprender los principios del Big Data y el desarrollo de las fases de un proyecto de Big Data. - Conocer las herramientas existentes y su uso para analizar y explotar datos masivos. - Explotar datos y visualizar resultados a través de técnica de Data Science. - Comprender y utilizar la programación estadística con R y Python. - Conocer en qué consiste el Data Mining y aplicarlo correctamente. - Saber utilizar las analíticas web para Big Data y aplicarlas mediante Google Analytics. - Aplicar los conocimientos de Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure.
Salidas profesionales
Gracias a esta Maestría en Big Data el alumnado podrá trabajar en diversos puestos dentro del sector, como en consultoría/auditoría de sistemas Big Data, análisis de datos, arquitectura en soluciones Big Data, estrategias de desarrollo mediante Big Data, programación de aplicaciones en Python y R, o investigación en Big Data, entre muchas otras opciones.
Para qué te prepara
Con esta Maestría en Big Data podrás analizar grandes volúmenes de datos y poder aplicarlos a cualquier sector para poder adecuar el desarrollo empresarial de cualquier organización, haciendo posible la adaptación y mejora al mercado y su consecuente. También podrás explotar todo el volumen de datos a través de programación en R y en Python, y aprenderás a aplicar todos los conocimientos en Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure.

A quién va dirigido
Esta Maestría en Big Data puede aplicarse a muchos sectores y perfiles, por lo que es ideal para aquellas personas que quieran conocer en qué consiste el Big Data, como pueden aplicarlo en distintos ámbitos con el objetivo de mejorar su carrera profesional y con qué herramientas se puede llevar a cabo dichos análisis de procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de la maestría en big data

Título de Maestría en Big Data expedido por la Universidad Panamericana de Guatemala
UPANALOGO
Certificado UPANA + EOIE

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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