El Máster está diseñado para satisfacer las necesidades de profesionales de TI y tecnología, y estudiantes universitarios que buscan desarrollar habilidades avanzadas para entender cómo se desarrolla una estrategia del dato y se transforma una empresa en data driven, así como en la aplicación de técnicas de analítica avanzada e inteligencia artificial para la toma de decisiones.
Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración y dirección de empresas.
Te capacita para ser experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
Bloque I: Apertura e Introducción ciencia de datos
Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos
Aplicaciones en diferentes industrias
Selección y asignación de proyectos
Bloque II: Arquitectura de big data
Definición y característica Big Data
Plataformas y tecnologías de procesamiento
Proyecto Máster y creación entorno
Bloque III: Sistema de almacenamientos
Bases de datos relacionales: Diseño y estructura
Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso
Almacenamiento distribuido: HDFS
Almacenamiento en la nube: proveedores y servicios
Experto: Sesión con Oracle
Experto: Cloudera
Experto: Snowflake
TFM: revisión de las actividades
Bloque IV: Procesamiento del dato
Introducción al SQL: sintaxis basica
Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías
Introducción al R: Sintaxis básica
Mapreduce y Apache Hadoop
Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka
TFM: revisión de las actividades
Bloque V: Seguridad del dato
Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad
Amenazas y vulnerabilidades
Gestión identidades y encriptación de datos
Bloque VI: Cloud Computing
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft
Experto: Sesión con Google
Experto: Sesión Oracle
Experto: Sesión con AWS
Bloque VII: Modelo de datos
Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos
Modelos de datos no SQL (documentos, etc.,,,)
Sesión vendor: Denodo (virtualización)
Bloque VIII: Gobierno del Dato
Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos
Gestión del Cambio
Data Quality
Privacidad de los datos y GDPR
IA. Introducción normativa y Data Ethics
Herramientas de Gobierno del Dato
Gobierno de la IA
Sesión Vendor: IBM
Bloque IX: Visualización del Dato
Principios de diseño de información
Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos
Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik, ..
Usabilidad de la presentación: Story telling
Sesión Vendor: Qlik
Bloque X: Analitica de datos
Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc.
Maching Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado
Desarrollo de modelos y evaluación
Caso práctico de ML
Sesión Vendor: Google
Sesión Vendor: Adobe
Bloque XI: Experiencia de Cliente y Marketing
Experiencia de Clientes: Visión 360
Caso de usos de la industria: CaixaBank
Sesión Vendor: Saleforce
Bloque XII: Inteligencia Artificial
Definición y aplicaciones de IA.
Casos de la industria
Sesión Experto: Microsoft
TFM: revisión de las actividades
Bloque XIII: Recapitulación y cierre
Junto a este Máster, te preparamos para la certificación con Cambridge
El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge presenta como novedad en los programas de Másteres 23/24 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.
Preparación al examen de Certificación First Certificate (B2)
Preparación al examen de Certificación Advanced (C1) / Proficiency (C2)
* Preparación al examen de Certificación Preliminary (B1) para grados procedentes de otras lenguas.
Al finalizar el curso con éxito, el alumno obtendrá un diploma por parte del centro.
No son necesario requisitos de acceso
Información Adicional
Horario
Lunes a jueves 16.30 a 20.30 h. y en determinadas sesiones el horario es de 16.00h a 20.00h
Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos
horario de tarde
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