Gracias a este Máster Título Propio 100% online, adquirirás dominio en técnicas avanzadas de Visual Analytics y Big Data”

En la actualidad, el análisis visual de datos ha adquirido un papel protagónico en los procesos estratégicos de instituciones y organizaciones. De hecho, su integración con el Big Data permite extraer conocimiento valioso a partir de grandes volúmenes de información, facilitando la toma de decisiones basadas en evidencias. Por lo tanto, esta capacidad de visualizar y explorar datos en tiempo real ha revolucionado sectores como el marketing, la salud y la economía, permitiendo detectar patrones, anticipar tendencias y optimizar recursos con mayor precisión. Gracias a esta sinergia, se generan soluciones adaptadas a contextos cambiantes.

Con base en esta realidad, este programa universitario profundizará en aspectos fundamentales como la interpretación de datos, los sistemas de gestión de bases de datos y los modelos de paralelización. A través de un enfoque práctico y riguroso, se abordarán distintas formas de representación y tratamiento de la información, así como los procesos que permiten optimizar el manejo de grandes conjuntos de datos distribuidos. Además, se examinará cómo la arquitectura de datos puede contribuir al desarrollo de soluciones tecnológicas eficientes.

Posteriormente, esta titulación universitaria proporcionará a los profesionales competencias especializadas para liderar proyectos de análisis de datos en entornos altamente digitalizados. Por lo tanto, no solo se exploran herramientas innovadoras, sino que también se impulsa el desarrollo de pensamiento crítico frente a la complejidad informativa contemporánea. De esta manera, se abren nuevas posibilidades de actuación en áreas clave como la consultoría tecnológica, la analítica política o la gestión estratégica de datos.

Gracias a la metodología Relearning, TECH Global University (España) garantizará un entorno flexible, continuo y adaptado a las necesidades actuales. A su vez, esta modalidad 100 % online, accesible las 24 horas del día, los 7 días de la semana y desde cualquier dispositivo con conexión a internet, facilitará la asimilación progresiva de conocimientos mediante la reiteración inteligente de contenidos clave. Además, un prestigioso Director Invitado Internacional ofrecerá 10 exclusivas Masterclasses.

Un reputado Director Invitado Internacional brindará 10 intensivas Masterclasses sobre las innovaciones más recientes en el ámbito del Visual Analytics y Big Data” 

Este Máster Título Propio en Visual Analytics y Big Data contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Visual Analytics y Big Data
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en el análisis visual de datos
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Profundizarás en las herramientas más modernas del Big Data, desde la recolección y almacenamiento de datos masivos hasta su procesamiento distribuido”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Visual Analytics y Big Data, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Diseñarás dashboards interactivos y sistemas de visualización avanzados, que respalden la toma de decisiones estratégicas"

Adquirirás habilidades para interpretar, sintetizar y presentar información compleja, transformando grandes volúmenes de datos en conocimiento útil"

Entre los aspectos más relevantes de este itinerario académico, destacará el desarrollo de competencias vinculadas con la dirección estratégica en Visual Analytics y Big Data, esenciales para liderar procesos de transformación digital en entornos organizacionales complejos. Asimismo, el profesional profundizará en la visualización interactiva de datos, elemento clave para facilitar la interpretación de información en tiempo real y optimizar la toma de decisiones. Además, ahondará en herramientas especializadas como Many Eyes y Google Charts, las cuales perfeccionarán la capacidad de representar datos de manera intuitiva y eficaz.

Manejarás herramientas especializadas como Many Eyes mediante estrategias avanzadas de visualización”

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 Monte Carlo
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 Organizations
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

Módulo 7. Dirección estratégica de proyectos de Visual Analytics y Big Data

7.1. Introducción a la dirección estratégica de proyectos
7.2. Best Practices en la descripción de procesos de Big Data (PMI)
7.3. Metodología Kimball
7.4. Metodología SQuID
7.5. Introducción a la metodología SQuID para abordar proyectos de Big Data

7.5.1. Fase I. Sources
7.5.2. Fase II. Data Quality
7.5.3. Fase III. Impossible Questions
7.5.4. Fase IV. Discovering
7.5.5. Best Pratices en la aplicación de SQuID a proyectos de Big Data

7.6. Aspectos legales del mundo de los datos
7.7. Privacidad en Big Data
7.8. Ciberseguridad en Big Data
7.9. La identificación y de desidentificación con grandes volúmenes de datos
7.10. Ética de los datos I
7.11. Ética de los datos II

Módulo 8. Análisis del cliente. Aplicando la inteligencia de los datos al marketing

8.1. Conceptos del marketing. Marketing estratégico
8.2. Marketing relacional
8.3. El CRM como centro de la organización para el análisis del cliente
8.4. Tecnologías de la web
8.5. Fuentes de datos web
8.6. Adquisición de datos web
8.7. Herramientas para la Extracción de datos de la web
8.8. Web semántica
8.9. OSINT: Inteligencia de fuente abierta
8.10. MasterLead o como mejorar la conversión a ventas usando Big Data

Módulo 9. Visualización interactiva de los datos

9.1. Introducción al arte de hacer visible los datos
9.2. ¿Cómo hacer un storytelling con datos?
9.3. Representaciones de datos
9.4. Escalabilidad de representaciones visuales
9.5. Visual Analytics vs. Information Visualization. Entendiendo que no es lo mismo
9.6. Proceso de análisis visual (Keim)
9.7. Reportes estratégicos, operativos y de dirección
9.8. Tipos de gráficos y su función
9.9. Interpretación de reportes y gráficos. Jugando el rol del receptor
9.10. Evaluación de sistemas de Visual Analytics

Módulo 10. Herramientas de visualización

10.1. Introducción a las herramientas de visualización de datos
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data - Driven Documents I
10.6. Data - Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Forjarás presentaciones impactantes mediante la construcción estratégica de storytelling con datos, articulando información compleja en narrativas comprensibles”