Grand Master en Big Data y Blockchain
Magíster
Online
Descripción
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Tipología
Magíster
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Metodología
Online
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Horas lectivas
3000h
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Duración
2 Años
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
El desarrollo de la tecnología y los avances derivados de la evolución de la web han influido notoriamente en la producción de una gran cantidad de información que cada día es procesada, analizada y clasificada por numerosos y modernos programas informáticos. Estos procesos, recogidos dentro de las tareas que engloban el big data, han favorecido la aparición de técnicas como la blockchain, que permite proporcionar y compartir datos de manera inmediata y totalmente segura. Es por ello que miles de empresas demandan, cada día, la presencia en sus plantillas de especialistas que dominen ambos sectores, con el fin de aumentar su productividad, especializar su actividad y protegerse de los ataques. Por esta razón, TECH ha diseñado esta completísima titulación dirigida a profesionales de la informática, que ahonda en la importancia del análisis y la gestión de la información web y en la transferencia del valor activo sin intervención de terceros. Un programa exhaustivo y 100% online que aportará al egresado un conocimiento distintivo y altamente valorado en el mercado laboral.
Información importante
Documentación
- 191grand-master-bigdata-blockchain.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Objetivos generales
Ofrecer a los alumnos la inmersión en el nuevo contexto social y tecnológico en el cual se enmarcan las herramientas de visual analytics
Obtener y mejorar el pensamiento crítico basado en hechos para la toma de decisiones estratégicas
Comprender el valor del entorno cambiante y facilitar al alumno la conexión con el emprendimiento y las nuevas knowmadas de trabajo
Objetivos específicos
Módulo 1. Visual analytics en el contexto social y tecnológico
Conocer la nueva dinámica social, económica y empresarial mundial
Entender el valor de los nuevos entornos como oportunidad de emprendimiento
Desarrollar la capacidad de análisis en los entornos cambiantes
Módulo 2. Análisis e interpretación de datos
Conocer las diferentes teorías para el análisis e interpretación de datos
Identificar los descriptores más habituales para un conjunto de datos
Conocer y evaluar la aplicabilidad de los diferentes descriptores a un conjunto de datos existente
Módulo 3. Técnicas de análisis de datos e IA
Conocer las diferentes técnicas para el análisis de datos
Diseñar la estrategia conjunta de técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas descriptivos y predictivos aplicados a la realidad de un conjunto de datos
Dada la importancia que han tomado las blockchains y el big data en los últimos años, TECH tenía que diseñar una titulación que estuviese a la altura de las necesidades académicas de sus egresados. Es por ello que el objetivo de este Grand Master es ofrecerles las herramientas que les permitan ponerse al día e implementar a su praxis profesional los protocolos, estrategias y técnicas más novedosas. Así, dispondrán de toda la información que les servirá de baza para enfrentarse al mercado laboral y triunfar en este sector de la informática especializada.
Este Grand Master en Big Data y Blockchain contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Grand Master emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Grand Master, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Grand Master en Big Data y Blockchain
Nº Horas Oficiales: 3.000 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Gestión
- Datos
- Comunicación
- Estrategia
- Visual Analytics
- Big Data
Profesores
Luis Angel Galindo
Profesor
Sergio Torres Palomino
Arquitecto Blockchain. Telefónica
Temario
Módulo 1. Visual analytics en el contexto social y tecnológico
1.1. Las olas tecnológicas en las diferentes sociedades. Hacia una Data Society
1.2. La globalización. Contexto mundial geopolítico y social
1.3. Entorno VUCA. Viviendo siempre en el pasado
1.4. Conociendo las nuevas tecnologías: 5G e IoT
1.5. Conociendo las nuevas tecnologías: cloud y edge computing
1.6. Critical thinking en visual analytics
1.7. Los know-mads. Nómadas entre datos
1.8. Aprendiendo a emprender en visual analytics
1.9. Teorías de anticipación aplicadas al visual analytics
1.10. El nuevo entorno empresarial. La transformación digital
Módulo 2. Análisis e interpretación de datos
2.1. Introducción a la estadística
2.2. Medidas aplicables al tratamiento de información
2.3. Correlación estadística
2.4. Teoría de la Probabilidad Condicional
2.5. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
2.6. Inferencia bayesiana
2.7. Teoría de Muestras
2.8. Intervalos de confianza
2.9. Contrastes de hipótesis
2.10. Análisis de la regresión
Módulo 3. Técnicas de análisis de datos e IA
3.1. Analítica predictiva
3.2. Técnicas de evaluación y selección de modelos
3.3. Técnicas de optimización lineal
3.4. Simulaciones de Montecarlo
3.5. Análisis de escenarios
3.6. Técnicas de Machine Learning
3.7. Analítica web
3.8. Técnicas de Text Mining
3.9. Métodos en Procesamiento Lenguaje Natural (PNL)
3.10. Análisis de redes sociales
Módulo 4. Herramientas de análisis de datos
4.1. Entorno R de data science
4.2. Entorno Python de data science
4.3. Gráficos estáticos y estadísticos
4.4. Tratamiento de datos en diferentes formatos y diferentes fuentes
4.5. Limpieza y preparación de datos
4.6. Estudios exploratorios
4.7. Árboles de decisión
4.8. Reglas de clasificación y de asociación
4.9. Redes neuronales
4.10. Deep Learning
Módulo 5. Sistemas de gestión de bases de datos y paralelización de datos
5.1. Bases de datos convencionales
5.2. Bases de datos no convencionales
5.3. Cloud computing: gestión distribuida de datos
5.4. Herramientas de ingesta de grandes volúmenes de datos
5.5. Tipos de paralelismos
5.6. Procesamiento de datos en streaming y tiempo real
5.7. Procesamiento paralelo: Hadoop
5.8. Procesamiento paralelo: Spark
5.9. Apache Kafka
5.9.1. Introducción a Apache Kafka
5.9.2. Arquitectura
5.9.3. Estructura de datos
5.9.4. APIs Kafka
5.9.5. Casos de uso
5.10. Cloudera Impala
Módulo 6. Data-Driven soft skills en la dirección estratégica en visual analytics
6.1. Drive profile for Data-Driven
6.2. Habilidades gerenciales avanzadas en organizaciones Data-Driven
6.3. Usando los datos para mejorar el performance de la comunicación estratégica
6.4. Inteligencia emocional aplicada a la dirección en visual analytics
6.5. Presentaciones eficaces
6.6. Mejorando el performance mediante la gestión motivacional
6.7. Liderazgo en organizaciones Data-Driven
6.8. Talento digital en organizaciones Data-Driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II
Grand Master en Big Data y Blockchain