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Realiza esta Maestría en Data Driven Decisión Making que te ofrece Euroinnova, destaca con tu formación y obtén una titulación expedida por la Escuela Iberoamericana de Posgrado (ESIBE)

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Acompañamiento
Personalizado

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Alumnos

Plan de estudios de la Maestría data driven decisión making

MAESTRÍA DATA DRIVEN DECISION MAKING: ¿Te apasiona el Big Data o el Data Minning? Euroinnova, empresa de vanguardia en formación Online te ofrece esta Maestría para que puedas formarte y puedas trabajar profesionalmente de tu vocación. Estudia desde casa nuestra metodología E-learning y no pongas límites a tu formación.

Resumen salidas profesionales
de la Maestría data driven decisión making
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
de la Maestría data driven decisión making
- 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
de la Maestría data driven decisión making
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
la Maestría data driven decisión making
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
la Maestría data driven decisión making
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
de la Maestría data driven decisión making
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de la Maestría data driven decisión making

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el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

Titulación de la Maestría data driven decisión making

Titulación de Maestría en Data Driven Decision Making con 1500 horas expedida por ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO). Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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EUROINNOVA - ESIB - ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO)

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Maestría en Data Driven Decisión Making

Fórmate en Data Driven con la escuela líder en formación online 

La toma de decisiones basada en las informaciones y los datos se define como aquella que emplea los datos, análisis y programas informáticos optimizados para direccionar cada una de las decisiones de la empresa estratégicas. Para que este método sea de completo éxito es necesario que las fuentes de información estén a disposición de las personas de la organización para que estas puedan tomar decisiones óptimas en todo momento. La toma de las decisiones basadas en los datos se define como el empleo de actividades, métricas y de informaciones para direccionar cada una de las actividades del negocio, teniendo relación con las metas, los objetivos y lo que quiere una compañía. 

Las empresas trabajan con miles y millones de datos diarios, por ello, es importante su óptima gestión, no es importante contar con miles de datos e informaciones, lo importante es qué se hacen con estos datos, es importante aprovechar al máximo el valor de estos. En muchas ocasiones, los datos de las empresas son complejos, por ello, las organizaciones se encuentran dificultosas a la hora de analizar sus datos. Muchas empresas desarrollan diferentes funcionalidades para la transformación de la empresa y su toma de decisiones, es importante incorporar los datos y exámenes en a toma de las decisiones. La incorporación de datos y de exámenes en la toma de las decisiones es la forma de conseguir un mayor impacto de las empresas, este nivel de cambio requiere de una adaptabilidad para el desarrollo del programa de análisis. 

Es importante que las empresas empleen las herramientas en el análisis de datos y conocer las arquitecturas de datos para la mejora de la toma de las decisiones dentro de la actividad de la empresa. Con esta Maestría Online en Data Driven Decisión Making que te ofrece Euroinnova adquirirás las competencias necesarias en análisis de datos. 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 Decisión Making

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¿Qué voy a aprender con la Maestría en Data Driven Decisión Making?

Hoy en día, las empresas y las organizaciones disponen de grandes cantidades de informaciones, las recopilaciones son más grandes y más complejas. Las organizaciones tienen dificultades a la ahora de administrar y de analizar los datos y las informaciones. El objetivo se basa en establecer los usos de los datos, muchas de las entidades han desarrollado tres funciones centrales: competencias, velocidad en el análisis y la comunidad. El cambio de la empresa sobre la toma de decisiones no es una tarea sencilla, pero adherir fuentes de información y datos contribuye a la toma de las decisiones y a conseguir un impacto positivo en la empresa. La toma de decisiones teniendo en cuenta análisis de datos y la interpretación de estos puede traducirse en grandes beneficios de la organización, por ello, cada vez son más las empresas que buscan profesionales que posean conocimientos dentro de esta disciplina. 

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