Duración Master Big Data & Data Intelligence
Fecha Inicio: 21 Octubre 2014
Precio: 3100 (600 + 2500)
Idioma: Español
Modalidad: Presencial
Lugar: Barcelona
Horarios / Grupos: Martes y Viernes de 19h a 21:30h
El Master en Big Data & Data Intelligence es presencial en Barcelona.
La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.
SALIDAS PROFESIONALES
INSA ofrece la posibilidad de realizar prácticas en empresas durante el periodo de impartición del Máster
Objetivos Master Big Data & Data Intelligence
Sistema de evaluación y acreditación académica
El sistema de evaluación del programa está compuesto por la asistencia a las sesiones, una evaluación parcial a mitad del curso y la elaboración y presentación del proyecto final.
Tras haber superado con éxito las pruebas de evaluación del programa y siempre y cuando se cuente con la asistencia mínima requerida, el alumno/a obtendrá el título de Master en Big Data & Data Intelligence de INSA Business, Marketing & Communication School.
Destinatarios Master Big Data & Data Intelligence
a) Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus horizontes laborales.
b) Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento.
c) Empresas que busquen especialización de su personal.
d) Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral.
MÓDULO 1
Análisis Descriptivo ¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?
MÓDULO 2
Construcción del repositorio de análisis. Cómo guardar la información.
MÓDULO 3
Definición y creación de variables. Por dónde comenzar a analizar.
MÓDULO 4
Representación gráfica de variables. Qué y cómo medir resultados.
MÓDULO 5
Definición de indicadores y validación de resultados. Cantidad de datos para analizar.
MÓDULO 6
Minería de Datos. ¿Podemos reducir el número de variables para análisis? Relaciones entre sucesos/ relaciones ocultas. Agrupación de usuarios y/o productos. Previsiones de comportamiento. Aplicación de Análisis al entorno 2.0.
MÓDULO 7
Big Data. Gestión estratégica de flujo de datos. Generación de valor económico a través de la captura y análisis de datos. Vida útil de los datos. Mejora competitiva y Customer Service. Rendimiento, segmentación y automatización.
MÓDULO 8
Caso Práctico. Cómo aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico.
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Masters y Postgrados
Presencial ( Barcelona )
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