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Temario

MÓDULO 1. BIG DATA ANALYTICS TOOLS

MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE, DATAWAREHOUSE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

MÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R

MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

MÓDULO 6. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
La toma de decisiones dentro de una empresa en base a un análisis de datos estratégico y focalizado es clave para diferenciarte del resto de competidores y conseguir el éxito. Gracias a esta Maestría en Data Driven Decision Making desarrollarás estrategias de análisis de datos con fuentes de información masivas utilizando herramientas Big Data como Hadoop o Weka para una posterior visualización de datos en informes profesionales con herramientas como Tableau o PowerBI. También podrás analizar datos estadísticos con Python y R y aplicar modelos de inteligencia artificial para la creación de Chatbots inteligentes. Contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.

Objetivos
- Entender las posibilidades del Big Data y cuáles son las herramientas más utilizadas para el análisis de datos. - Conocer la arquitectura Big Data, sus principales tecnologías y sistemas de administración de información. - Saber cómo utilizar la información para el Business Intelligence y como crear Datamart y Datawarehouse. - Utilizar herramientas profesionales de visualización de datos como Tableau, PowerBI, Qlikview, Carto o Google Data. - Descubrir qué es Data Science y procesar modelos de datos con los lenguajes de programación estadística Python y R. - Emplear la Inteligencia artificial, el Machine learning y el Deep Learning para tomar decisiones estratégicas. - Crear chatbots inteligentes utilizando procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial.
Salidas profesionales
Todas las empresas quieren lograr el éxito en su nicho de mercado y, actualmente, para lograrlo es necesario establecer una estrategia profesional de toma de decisiones basada en datos. Gracias a este Master en Data Driven Decision Making optarás a puestos como CIO (Chief Information Officer), Big Data Developer, Analista de datos, Data Scientist o IA Engineer.
Para qué te prepara
Gracias a esta Maestría en Data Driven Decision Making desarrollarás estrategias de análisis de datos con fuentes de información masivas utilizando herramientas Big Data como Hadoop o Weka para una posterior visualización de datos en informes profesionales con herramientas como Tableau o PowerBI. También podrás analizar datos estadísticos con Python y R y aplicar modelos de inteligencia artificial para la creación de Chatbots inteligentes.

A quién va dirigido
Esta Maestría en Data Driven Decision Making está orientada principalmente a profesionales con un perfil técnico, a estudiantes en informática o incluso a empresarios con ciertos conocimientos que quieran aprender cómo, a través de modelos programados para analizar información masiva es posible crear visualizaciones de datos que permitan tomar decisiones estratégicas.

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 data driven decision making unor

Título Universitario de Maestría en Data Driven Decision Making con 1500 horas expedido por Universidad del Norte
UNORESIBE
UNOR_DIPLOMA

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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Maestría en Data Driven Decision Making UNOR

Entendemos por Big Data aquel conjunto de datos de gran variedad, volumen y velocidad, por lo cual suelen ser más complicados de tratar, por lo que no pueden ser gestionados por los software convencionales. Estas características se conocen como “las 3 V del Big Data”, y, de forma más específica, hacen referencia a:

  • Volumen. El big data recoge una gran cantidad de datos no estructurado, lo que suele suponer una gran cantidad de espacio para las empresas.
  • Velocidad. Hace referencia al ritmo en el que se reciben y se realizan las distintas acciones con ellos.
  • Variedad. Se trata de la diversidad de tipología de datos que se recoge, como textos, audios, videos, etc.

¿Quieres impulsar tu carrera como un auténtico profesional? ¿Deseas adquirir conocimientos en Data Science? Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova con la Maestría en Data Driven Decision Making UNOR e impulsa tu carrera laboral con la empresa líder en formación. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda. 

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Maestría en data driven decision making UNOR

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Data Science o la ciencia de datos es una de las doctrinas de la ciencia que se centra en el examen de grandes fuentes de informaciones con el objetivo de recopilar datos e informaciones que contribuyan a entender la realidad y descubrir factores para la toma de decisiones.  

Para lograr transformar las informaciones en contenidos con valor, esta doctrina anexiona tanto herramientas matemáticas como estadísticas, etc. Par que todas estas estén encaminadas a cumplir una serie de metas que ayuden a la toma de las decisiones.  

Su objetivo principal se basa en dotar de sentido a las informaciones de carácter bruto. Las tecnologías se emplean para la asistencia y a la ayuda de la toma de decisiones en las diferentes compañías. Gracias a esto permite la automatización de diversos sectores profesionales que requieren de una instrucción concreta.

Big Data y la Ciencia de Datos  

La ciencia de datos y el Big Data suelen tener relación. La ciencia de datos extrae la información del Big Data. De esta forma, la ciencia de datos permite el examen de los datos y las informaciones y analizar la agrupación de informaciones e incrementar la toma de las decisiones sobre los bienes o las labores.  

Te contamos cuáles son los beneficios de data Science en la empresa 

El beneficio más destacable para la organización es la ayuda que se tuene para la toma de las decisiones. Estas decisiones basadas y tomadas de los datos pueden conseguirse grandes beneficios y mayor rentabilidad.  

Asimismo, por otro lado, la ciencia de datos ayuda y contribuye al reclutamiento. Pueden ayudar a los departamentos de los RRHH para seleccionar de forma más veloz al personal durante los procesos de contrataciones. 

Los beneficios concretos fluctúan y varían atendiendo a una serie de premisas de la empresa y del sector al que pertenezcan. Los sectores y los departamentos de ventas pueden extraer las informaciones para la mejora o la creación de campañas de marketing.  

Asimismo, podemos decir que es una herramienta de inteligencia artificial que automatiza una serie de procesos de la ciencia de dato. Asimismo, se insertan algoritmos avanzados que no requieren de un previo entrenamiento y pueden procesarse en cuantías masivas de datos, se disminuye el tiempo que le toma a los seres humanos. 

Una vez que se ha hecho la recopilación y se han procesado los textos, se interpretan y se transforman los datos para servir como útiles en la empresa.

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