Big Data & Machine Learning

Master intensivo

Descubre en nuestro programa de inmersión el plan de estudios de vanguardia de la mano de instructores expertos.

Presentación

Las buenas decisiones siempre se basan en los datos

Con salarios que llegan hasta los 120 mil al año, el Big Data y el Machine Learning son, compreensiblemete, las asignaturas mas buscadas por los nuevos profesionales. Y, asi como la internet, han venido para quedarse. Entretanto, la vasta mayoría de los profesionales en el mercado no poseen una visión transversal de este, limitandose a la programación, administración de sistemas, ingestas, gestión de equipos, etc. Entretanto, el perfil que el mercado mas demanda y el que posee el mas alto nivel salarial es de  la persona con conocimiento técnico suficiente para entender lo que el equipo técnico está afirmando, y con conocimiento de mercado suficiente para usar de hecho las herramientas para mejora de procesos, captura de mercado, soporte al cliente, etc.

Obtén resultados reales

El Master fue diseñado para proveer de conocimientos técnicos y de negocio suficientes para cualquier profesional, de manera que este conozca  las técnicas y herramientas y pueda liderar equipos. Se persigue un triple objetivo que maximiza el aprovechamiento del alumno ejecutivo y la incorporación del Big Data y Machine  Learning como verdadera ventaja competitiva, fomentando la colaboración cross-functional.

  1. Pensar dentro de un contexto Data Driven
  2. Decidir basado en Datos
  3. Liderar la transformación analítica de una organización

Programa

El Master está montado encima de 4 grandes ejes: Data Science, Infraestructuras, Herramientas, y Machine Learning. Con eso, se consigue formar profesionales transversales, que consiguen llevar proyectos en todas sus dimensiones y obtener resultados reales a las empresas.

Claustro

El Master está montado por profesionales de amplio reconocimiento en el mercado y con dilatada experiencia, permitiendo con eso ofrecer ejemplos y casos de mercado muy semejantes a los que el profesional se encontrará en su carrera.

Pre-requisitos

El presente Master se destina a profesionales de nivel universitario de cualquier origen. Así, no es necesario conocimientos profundos técnicos ni de gestión para acompañar los temas.

Detalles

Detalles del Cursos

Modalidad

Part-Time

Duración

16 Semanas

Campus

Barcelona

Inicio

Septiembre 2019

Conceptos, plataformas y técnicas en el curso.

  • Data Science
  • Infraestructuras
  • Herramientas de Big Data
  • Machine Learning
  • Laboratorios de datos.
  • Proyecto Final

Director del Programa

Alvaro Costa

CEO de Synthetic Data

Alvaro Costa es CEO de Synthetic Data, consultora británica líder en Big Data con clientes como Banco Santander, Telefónica, Mercedes-Benz, etc. Autor de 4 libros sobre Big Data y tecnología, posee Master en Ingeniería de Sistemas por la University of South Florida y es llamado con frecuencia a hablar sobre Big Data, AI y tecnología en general.

5900
Plazas Limitadas

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Contenido del Curso

Data Science

En este módulo, iremos ver lo que es el Big Data y como este está siendo implementado en las empresas, con ejemplos reales de empresas líderes como BBVA y Mercedes Benz. Además, veremos como el Big Data irá reemplazar el dinero como lo conocemos.

  • 1.1 – Introducción al Big Data
  • 1.2 – 8 pasos para el Big Data
  • 1.3 – Big Data – Ejemplos de empresas
  • 1.4 – Corrupción de datos – prevención y mitigación
  • 1.5 – Los datos como la nueva forma de dinero
  • 1.6 – Datalakes y Big Data
  • 1.7 – El Big Data y el Machine Learning
  • 1.8 – Modelos de negocios basados en Big Data
  • 1.9 – Ejemplo implementación – BBVA
  • 1.10 – Ejemplo implementación – Mercedes Benz
  • 1.11 – Ejemplo machine learning – Sistema identificación de residuos

Infraestructuras

En este módulo, iremos estudiar las infraestructuras que son empleadas para almacenar y procesar datos. Esto es fundamental para formar profesionales transversales, que realmente saben lo que está pasando en un sistema y son capaces de identificar el origen del problema y, con eso, marcar un diferencial en la empresa.

  • 2.1 – Protocolos de transmisión – TCP/IP, X25, RS232
  • 2.2 – Servidores
  • 2.3 – Cloud – Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud
  • 2.4 – Seguridad de datos
  • 2.5 – Bases de Datos
  • 2.6 – Blockchain

Herramientas de Big Data

Actualmente existen mas de 200 herramientas usadas en Big Data y Machine Learning.y ese numero no para de crecer. Entretanto, la compreensión de las principales permite saber su función y como se integran en un sistema a fin de poder gestionar equipos que las implemente y administre.

  • 3.1 – Distribuciones – Cloudera, Hortonworks, MapR
  • 3.2 – Ingesta – Kafka, Sqoop, Flume
  • 3.3 – Acceso de datos – Impala, Hive, Pig
  • 3.4 – Almacenamiento – HDFS, Kudu, Alluxio
  • 3.5 – Bases de Datos – HBase, MongoDB, Cassandra
  • 3.6 – Procesamiento – Hadoop, Spark, Flink
  • 3.7 – Búsqueda – Elastic, Lucene, Solr
  • 3.8 – Visualización – Microstrategy, Qlik, Grafana
  • 3.9 – Machine Learning – H2O, TensorFlow, MLib, FlinkML
  • 3.10 – Programación – Python, Java , Scala, R

Machine Learning

Finalmente, en este módulo iremos aprender las técnicas empleadas en el mercado para obtener de hecho información relevante. Para eso, se usan técnicas estadísticas y matemáticas que, a partir de los datos acumulados, permite obtener previsiones y clasificaciones de mercado.

  • 4.1 – Estadística y Matemática
  • 4.2 – Modelos Predictivos
  • 4.3 – Modelos Clasificativos
  • 4.4 – Modelos de Clustering
  • 4.5 – Redes Neurales
  • 4.6 – Entrenamiento: supervised, unsupervised, reinforced

Para 2020, se ha estimado de 1 millón de nuevos empleos digitales y tecnológicos en Europa.

El perfil de data Science será uno de los más relevantes para la productividad de las empresas, dando la información necesaria a estas para poder tener ventaja sobre los competidores.

Calendario

Lunes

18:30 – 21:30

Miércoles

18:30 – 21:30

Viernes

18:30 – 21:30

Sábado

08:30 – 13:30

Aprender haciendo
Construye, crea, experimenta! Las personas aprenden mejor a través de hacer y hacer activamente.

Colaboración
La colaboración es la competencia central moderna en un mundo de complejidad y cambio constante.

Listo para el mundo real
Desarrollamos el aprendizaje en torno a ejemplos y tareas reales para que sea inmediatamente relevante y útil.

Red global de expertos.
Trabajamos con expertos líderes en la industria a nivel mundial para proporcionar el contenido más avanzado.