Gracias a este Máster Título Propio, 100% online, dominarás las técnicas de Visual Analytics y Big Data más modernas para facilitar la toma de decisiones estratégicas”

El análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental en el mundo empresarial, ya que de él dependen múltiples procesos estratégicos, operativos y de gestión. A ello se suma que la digitalización ha impulsado la necesidad de contar con profesionales que dominen herramientas avanzadas de Big Data y Visual Analytics para optimizar la toma de decisiones y mejorar la competitividad de las compañías. Por eso, es fundamental que los especialistas adquieran una ventaja competitiva que les diferencie del resto de los candidatos.

Con esta idea en mente, TECH Máster Título Propio en Visual Analytics y Big Data. Ideado por verdaderas referencias en este sector, el itinerario académico profundizará en áreas que van desde los fundamentos del análisis de grandes volúmenes de datos o el uso de técnicas de vanguardia como las simulaciones de Monte Carlo hasta el manejo de software de última generación como Squid. De este modo, los alumnos obtendrán habilidades avanzadas para interpretar y visualizar datos complejos, facilitando la toma de decisiones estratégicas informadas en entornos empresariales altamente dinámicos o complejos.

Cabe destacar que el enfoque de este programa universitario refuerza su carácter innovador. Y es que TECH ofrece un entorno académico totalmente online, adaptado a las necesidades de los profesionales ocupados que quieren experimentar un notable salto de calidad en sus carreras. profesionales A través de la disruptiva metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje, se combina la flexibilidad con un enfoque pedagógico elevadamente robusto. Por otro lado, lo único que requerirán los egresados es un dispositivo electrónico con conexión a internet para adentrarse en el Campus Virtual. Allí disfrutarán del acceso a una biblioteca atestada de recursos multimedia de apoyo como vídeos explicativos, lecturas especializadas, ejercicios prácticos y resúmenes interactivos.

Adicionalmente, un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá 10 exclusivas Masterclasses.

Un prestigioso Director Invitado Internacional impartirá 10 intensivas Masterclasses sobre los últimos avances en Visual Analytics y Big Data”

Este Máster Título Propio en Visual Analytics y Big Data contiene el programa educativo 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 la dirección de industrias audiovisuales
• 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

Adquirirás competencias avanzadas para el procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos empleando técnicas de Machine Learning”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito del 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.

Manejarás software de última generación como Microsoft Power BI, lo que te permitirá generar informes interactivos minuciosos”

Por medio del disruptivo sistema al Relearning de TECH, asimilarás los conceptos esenciales de una forma rápida, natural y rigurosa"

Los contenidos didácticos de este Máster Título Propio han sido elaborados por expertos de renombre en Visual Analytics y Big Data. Gracias a esto, el itinerario académico profundizará en áreas que abarcan desde técnicas avanzadas de análisis predictivo o utilización de sistemas de gestión de bases de datos hasta el manejo de software de última generación como Microsoft Power Bi. Así pues, los alumnos serán capaces de aplicar metodologías de análisis de datos para extraer insights estratégicos, optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa en entornos empresariales.

Gestionarás arquitecturas de almacenamiento de datos, garantizando la escalibilidad y seguridad de las informaciones en todo momento”

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 knowmads. 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 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

Tendrás a tu disposición una gran cantidad de material audiovisual de apoyo; incluyendo resúmenes interactivos, ejercicios prácticos y lecturas complementarias”