Máster en Big Data Analytics de IEBS

TEMARIO

La estructura y materias del Máster en Big Data y Análisis de Datos está organizado de la siguiente manera:Módulo

- Descripción del análisis de datos Toma de decisiones basadas en datos.
Fundamentos de la analítica tradicionalIntroducción al Big Data.
Big Data VS Business IntelligenceEl rol del Analista de Datos y el Data Scientist.

Proyectos analíticosProyectoMódulo

- Data Strategy Empresas Data DrivenData Strategy IData Strategy IIProyectoMódulo

- Proceso de ETL. Del dato a la información Procesos ETLFase de ExtracciónFases de Transformación y CargaProyectoMódulo

- Business Intelligence Gestión e implementación de proyectos BIModelos de datos BIIntroducción herramienta Power BIProyectoMódulo

- Orígenes de datos Orígenes de datos internos y externosComo los datos externos aportan valor analítico a la organizaciónConexiones a orígenes de datosProyectoMódulo

- Customer Analytics Estrategia customer centricSegmentación de clientesGestión de valor del clienteProyectoMódulo

- Analítica descriptiva y predictivaBusiness Case en operaciones y procesosBusiness Case en finanzasBusiness Case en People AnalyticsProyectoMódulo

- Visualización de datos y reporting con Qlik Introducción a la visualización de datos en QlikVisualización avanzadaReporting e informesProyectoMódulo

- Introducción a los lenguajes de programación Fundamentos de PythonPython avanzadoFundamentos RProyectoMódulo

- Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos Matemática analíticaEstadística descriptivaEstadística inferencialProyectoMódulo

- Sistemas y servicios de almacenamientoBases de Datos Relacionales.
Fundamentos de SQL y Queries.Bases de Datos NOSQLSistemas de almacenamiento en la nube pública.

Reporting ServicesProyectoMódulo

- Entornos Datawarehouse Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data LakeFundamentos de Azure.

Azure DataFundamentos de AWSProyectoMódulo

- Entorno distribuido para Big DataFundamentos y herramientas del ecosistema HadoopEl modelo MapReduce de procesamientoSistema de ficheros distribuidos HDFSProyectoMódulo

- Arquitecturas distribuidas Big Data Arquitectura Batch y Streaming.
Arquitectura LambdaGestión de recursos: YARNHerramientas del ecosistema Hadoop: HiveProyectoMódulo

- Procesamiento de datos a gran escala: Spark Configuración y MapReduce en SparkPySpark: Creación BD, SparkContext, Spark streamingPYSpark: Programando con RDDsProyectoMódulo

- Otras acciones de procesamiento de datos Web ScrappingText mining: limpieza texto, TF-Idf, wordcloudVisualización de datosProyectoProyecto de Fin de MásterEl temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.