Introductie
Prijs:Online: 12.000 euro 65% beurs -> 4.200 euro
Face-to-face: 17.000 euro 50% beurs -> 8.500 euro
Financiering zonder rente tot 12 maanden. Korting voor contante betaling.
Duur: 60 ECTS
Methodologie: online / presentieel
Graad behaald: Master door Nebrija University en Master door IMF Business School
Uitwisseling van werk en stagevereistenUniversitair diploma of geaccrediteerde professionele ervaring (raadpleeg voorwaarden)presentatieDe Master in Big Data en Business Analytics , mede ontwikkeld met de multinationale Indra- technologie, biedt een wereldwijde visie op Big Data-technologieën en het gebruik ervan, evenals een toegepaste en praktische training in bedrijfsanalysetechnieken ( Business Analytics ), dat wil zeggen, bij de toepassing van Data Science- technieken op bedrijfsproblemen.
De verlaging van de kosten van digitale informatieopslag en de generalisatie van virtualisatie- en cloud computing-technologieën hebben een buitengewone ontwikkeling mogelijk gemaakt van de mogelijkheden om waarde te halen uit gegevens in bedrijven en instellingen.
Deze context heeft geleid tot de opkomst van nieuwe professionele rollen zoals die van de Data Scientist en heeft geleid tot een herformulering van technologieën voor gegevensverwerking , omdat deze een update en heroriëntatie van ICT-professionals en andere bedrijfsgebieden vereisen.
Volgens een Spring Professional 2018 Wanted-rapport is het Big Data Architect-profiel het meest gewilde binnen de IT-sector.
Big Data University: dit programma maakt het mogelijk om een dubbele graad in bigdata te behalen aan de Nebrija University (Spanje).
Het programma speelt in op de behoefte om op een praktische en toegepaste manier het gebruik van technologieën en gegevensanalysemethoden te kennen.
Het hoofddoel van deze master in bigdata is dat studenten leren van de kennis en praktische ervaring van professionals (auteurs van het IMF trainingsprogramma) die een solide technische achtergrond combineren met de toepasbaarheid van technologieën, door het gebruik van technologie, met behulp van softwaretools die worden toegepast in professionele omgevingen om op een flexibele manier training te krijgen op het gebied van Business Analytics en Big Data.Begrijp de waarde van gegevens en de analyse ervan in organisaties en kan oplossingen voor gegevensanalyse bedenken en bedenken.
Weet en weet hoe de bedrijfswaarde van de belangrijkste technologieën voor parallelle verwerking en schaalbare gegevensopslag moet worden vermeld, en weet hoe het gebruik ervan voor specifieke doeleinden binnen de organisatie kan worden uitgelegd.
Technieken en methoden voor data-analyse kunnen toepassen op bedrijfsproblemen met behulp van statistische programmeertechnieken.
Pas machine learning- en text mining-technieken toe op de extractie van gegevenswaarde en de constructie van voorspellende modellen.
Zorg voor algemene training in de programmagebieden, zodat de student zich kan oriënteren op verschillende carrièremogelijkheden.
Zorg voor een grondige kennis van Data Science-technieken en -methoden in R en Python, evenals hun toepassing op verschillende bedrijfsgebieden.
Op een praktische manier de belangrijkste technologieën voor parallellisatie van gegevens begrijpen, voor batch- of streamingverwerking (realtime), en weten wanneer u de een of de ander moet gebruiken.
Heroriënteer of focus competenties in het beheer en de extractie van gegevenswaarde, vanuit verschillende perspectieven en voor verschillende profielen met verschillende inputkennis.
Leer door het gebruik van cases en praktische voorbeelden en verwerf daarom vaardigheden die direct van toepassing zijn op de professionele praktijk.Gerelateerde concepten: big data university, master data management, business intelligence master, big data Spain, master big data, master data science, machine learningagendaModule I - Fundamentals of data processing for Data Science
Module II - Statistische modellen en leren
Module III - Toegepaste machine learning
Module IV - Text Mining and Natural Language Processing (PLN)
Module V - Business Intelligence en Visualisatie
Module VI - Big Data-infrastructuur
Module VII - Opslag en gegevensintegratie
Module VIII - Waarde en context van Big Data Analytics
Module IX - Analytische toepassingen. Case studies
Module X - Masterproef
Complementos I - Aanvullende audiovisuele middelen
