Llega pronto a lo que muchos llegarán tarde.
Llegas en el momento perfecto para convertirte en experto en Data Analytics.
Conoce las herramientas, recoge los datos adecuados, aprende a analizarlos y extrae conclusiones que te permitan tomar decisiones que realmente cambien comportamientos.
Graduados con perfiles de negocio (finanzas, gestión, marketing y economía) que quieren entender conceptos técnicos en data con el objetivo de mejorar el rendimiento de las organizaciones en base a estrategias de datos.
Titulados STEM. Estudiantes con formación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, amantes de la analítica y la tecnología que quieran convertirse en agentes del cambio y empezar a sacar el máximo partido a los datos y aportar el máximo valor en sus futuras empresas.
Profesionales con feeling por el dato. Equipos o integrantes de un equipo con poder de decisión estratégica que quieran reorientar su carrera hacia el dato y convertir su empresa data-driven que toma decisiones en base a indicadores.
– Linux
– Github
– Containers
– Docker
– Notebooks
– Programación básica con Python
– Programación estadística en Python
– Origen del dato
– Fuentes: Tipos y procesamiento
– Bases de datos relacionales
– Ingestión
– SQL, ETL
– Herramientas: Cassandra
– Gobierno del dato
– Herramientas: Nifi
– Herramientas: Kafka
– Herramientas: Spark
– Herramientas: Hadoop
– ELK
– Streaming
– Calidad del dato
– Ética del dato
– Inteligencia Artificial aplicada
– Machine Learning
– Herramientas: Knime
– De Knime a Python
– Modelos de Machine Learning: regresión lineal, logística y SVM
– Modelos de Machine Learning: árboles de decisión, random forest y XGBoost
– Kaggle master / Digital fashion & NFT´s in metaverse
– LSTM + Sistemas Recomendadores
– Time Series + RNN
– Chatbots + NLP
– RNN
– Computer vision – Use cases
– Segmentation + Landmark Detection
– Generative Adversial Networks
– Deployment
– Integración de los datos con la toma de decisiones
– Visualización y Consulta: Modelos y Herramientas de Reporting
– Visualización y Consulta: Dashboards
– Visualización y Consulta: Consulta, Monitorización y Alertas
– Casos reales de aplicación
– Gestión del Cambio
– Blockchain
– Location Intelligence
– IoT Sensorización
– Computación Cuántica
– Trabajo en equipo
– Metodologías Ágiles
– Liderazgo
– Creatividad
– Comunicación
Puede ser complicado ver la aplicación directa de algunos conceptos más técnicos pero al terminar el master serás capaz de extraer y plasmar los datos más importantes de una empresa en un dashboard que te ayudará a detectar y crear oportunidades de negocio súper valiosas.
Las empresas están prestando cada vez más atención al big data como vía para mejorar su productividad y su eficiencia. Ven al big data analytics como un activo de negocio cada vez más evidente, pero muchas de ellas no saben cómo empezar.
No es un requisito indispensable. El proceso de selección determinará la valía de cada candidato.
Es recomendable tener algunas nociones en algunas temáticas como por ejemplo de programación. Puedes consultar estas a detalle durante el proceso de inscripción.
Sí es compatible por horario pero debes tener en cuenta que el master lleva bastante carga de trabajo y por tanto ser consciente del tiempo de dedicación que requerirá por tu parte.
Como profesional del data, podrás ocupar puestos como Chief Data Officer, Business Analyst, Data Manager, Business Consultant o Product Manager.
Así es, tras tu aprendizaje en el máster big data analytics, trabajarás en grupo en un Business Challenge, un caso real que te planteará una empresa. Juntos trabajaréis como una consultora tecnológica del entorno de data analytics.
Este formulario te acerca un paso más al siguiente paso en tu carrera.
