OBJETIVOS PRINCIPALES DEL MÁSTER EN data analytics
Data Analytics es un término general que hace referencia al conjunto de procesos, tecnologías y métodos que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. Los analistas de datos comprenden roles profesionales diversos, desde Ingenieros de Datos dedicados a la construcción y operación de soluciones de análisis de datos hasta el papel del data scientist pasando por diferentes roles profesionales de nivel técnico o más relacionados con dominios concretos de aplicación.
El énfasis del programa está en la práctica con herramientas concretas, y no solamente en la comprensión de conceptos teóricos, de modo que las habilidades adquiridas son de aplicación directa a tareas concretas en el entorno profesional.
El máster de data analytics cubre la creciente demanda por parte de la industria de profesionales con las habilidades y conocimientos necesarios para liderar y crear proyectos basados en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos en busca de una ventaja competitiva.
Los objetivos del máster en data analytics consisten en:
- Entender el caso de negocio de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.
- Saber utilizar entornos de trabajo de analítica de datos y lenguajes de data science como R y Python, para tareas de visualización y de análisis de datos, incluyendo un conocimiento práctico de las diferentes técnicas de aprendizaje automático aplicadas.
- Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde las tecnologías de data warehousing y las bases de datos analíticas a los nuevos modelos escalables NoSQL o formatos de datos binarios especializados y saber seleccionarlas y aplicarlas.
- Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop o Spark, e integrarlos con el resto de los componentes de la solución analítica.
- Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos y tratarlos en tiempo real.
- Saber adquirir datos externos e internos, transformarlos y aplicarlos como soporte a tareas analíticas.
- Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de presentación de análisis de datos.
PROGRAMA DEL MÁSTER EN data analytics
MÓDULO 0: NIVELACIÓN
MÓDULO I: GESTIÓN Y NEGOCIO BASADO EN DATOS
Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.
Data Science: el profesional, sus métodos y herramientas.
Medición y analítica para el negocio.
Aspectos legales, éticos y regulatorios.
Gestión de equipos ágiles.
MÓDULO II: HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
Entornos de data science (Python, R).
Gráficos estáticos y estadísticos.
Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
Limpieza y preparación de datos.
MÓDULO III: TÉCNICAS DE ANÁLISIS
Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
Inferencia estadística y análisis de correlación.
Modelos lineales.
Machine learning aplicado.
Técnicas de evaluación y selección de modelos.
Herramientas de visualización de datos.
MÓDULO IV: PARALELIZACIÓN DE DATOS
Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
Tipos de servicios en la nube.
Streaming y datos en tiempo real.
Servicios escalables de paralelización.
MÓDULO V: GESTIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
Modelos de base de datos NoSQL.
Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes.
Bases de datos analíticas y almacenes de datos.
Datos abiertos y obtención de datos externos.
MÓDULO VI: ANALÍTICA APLICADA Y PRESENTACIÓN DE DATOS
Business Analytics aplicado a diferentes dominios y áreas de negocio.
Presentaciones a la dirección.
Storytelling de datos.
MÓDULO VII: ANALÍTICA ESCALABLE
Machine learning escalable.
Paralelización de procesos de entrenamiento y evaluación.
Plataformas software de integración de la analítica en entornos empresariales.
MÓDULO VIII: SEMINARIOS
Innovaciones en analítica de datos.
Tecnologías emergentes en analítica de datos.
Casos aplicados.
TRABAJO FIN DE MÁSTER
El Temario del Máster está enunciado de forma indicativa, teniendo en cuenta las ediciones anteriores. Por ende, el Director del Estudio se reserva el derecho de realizar modificaciones y ajustes, con el objeto de mejorar la calidad del Programa de Formación.
