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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Caterina Nisi

LECCE

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Caterina Nisi, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

salidas profesionales

Caterina Nisi, ¿qué has aprendido en el Master Online?

mi è piaciuta l'organizzazione e tutti i contenuti che sono stati molto interessanti

Caterina Nisi, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

da questa azione formativa ho imparato molte tecniche e molte competenze interessanti

Caterina Nisi, ¿qué has echado en falta del Master Online?

molto eccellente e professionale

Elvira R.

CORDOBA

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Big data es un tema complejo a simple vista, pero, este máster te permite aprenderlo de forma experta y sin duda alguna. Añadiría más autoevaluaciones al final de cada tema.

Victor P.

BURGOS

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Me recomendaron este máster y estoy más que contento con el resultado. El temario es muy interesante y me ha aportado gran cantidad de nuevos conocimientos. 100% recomendable.

Alicia V.

MADRID

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Estoy muy contenta tras haber finalizado este master online. Ahora me sienta una experta en big data. Lo único que modificaría, serían los casos prácticos que son escuetos.

Pablo

SALAMANCA

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

El temario está acorde a la duración. Lo recomendaría a todo aquel que quiera completar su formación en lo referente a análisis y tratamiento de datos. Está bastante completo, no le hace falta nada más.

Angela M.

GRANADA

Opinión sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Una formación muy completa y actualizada. He aprendido sobre big data. Lo que más me ha gustado ha sido el trato de mi tutor, quién ha resuelto todos mis problemas en el menor tiempo posible.
* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.

Plan de estudios de Master big data y business strategy

MASTER BIG DATA Y BUSINESS STRATEGY. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral con este master business strategy, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master big data y business strategy
Este Master en Big Data proporciona una sólida formación en el campo del análisis y gestión de grandes volúmenes de datos, abordando los desafíos inherentes a la era de la información en la que vivimos. El crecimiento exponencial de los datos generados por diversas fuentes, como redes sociales, sensores, transacciones en línea y dispositivos conectados, ha creado la necesidad de profesionales altamente capacitados en el manejo de este flujo constante de información. En este master, adquirirás un profundo conocimiento de las técnicas y herramientas más avanzadas utilizadas en el procesamiento y análisis de datos masivos. Además, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
de Master big data y business strategy

- Comprender todo el ecosistema Big Data, sus diferentes herramientas, técnicas y aplicaciones.
- Dominar el uso de ggplot2 para crear visualizaciones atractivas y comprensibles de datos en R.
- Asimilar los fundamentos y la arquitectura de IoT y sistemas ciberfísicos.
- Explorar los conceptos clave de la Industria 4.0 y su impacto en los procesos industriales.
- Adquirir habilidades en visión artificial utilizando Python y OpenCV.
- Analizar y procesar imágenes utilizando algoritmos y herramientas de visión artificial.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático para el análisis de datos y la toma de decisiones.
Salidas profesionales
de Master big data y business strategy
Gracias a la realización de este Master en Big Data estarás preparado para desempeñar roles clave en el campo del Big Data, la visualización de datos y las tecnologías emergentes. Obtendrás un perfil muy cotizado y podrás trabajar como analista de datos, científico de datos, consultor de negocio, experto en IoT, especialista en visión artificial, entre otros.
Para qué te prepara
el Master big data y business strategy
El Master en Big Data te prepara para enfrentar los retos y oportunidades del análisis de datos en entornos complejos. Adquirirás habilidades prácticas en visualización de datos, uso de R y ggplot2, análisis de datos en el contexto de IoT y sistemas ciberfísicos, comprensión de la Industria 4.0, aplicación de técnicas de ciencias del comportamiento, big data e inteligencia artificial, además de visión artificial utilizando Python y OpenCV.
A quién va dirigido
el Master big data y business strategy
Este Master en Big Data está dirigido a profesionales y graduados en áreas relacionadas con la informática, la estadística, las ciencias de datos y disciplinas afines que deseen desarrollar habilidades avanzadas en el campo del Big Data y la visualización de datos. También es adecuado para aquellos interesados en IoT, Industria 4.0 o Inteligencia artificial.
Metodología
de Master big data y business strategy
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master big data y business strategy

MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0
  1. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
  2. Socialización de la Web
  3. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
  1. La transición digital del modelo de negocio tradicional
  2. Nuevos modelos de negocio
  3. Freemium
  4. Modelo Long Tail
  5. Modelo Nube y SaaS
  6. Modelo Suscripción
  7. Dropshipping
  8. Afiliación
  9. Infoproductos y E-Learning
  10. Otros
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. BBVA y la empresa inteligente
  2. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
  3. El Corte Inglés
  4. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
  1. La transformación digital de la cadena de valor
  2. La industria 4.0
  3. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
  4. Modelos de proceso de innovación
  5. Gestión de innovación
  6. Sistema de innovación
  7. Como reinventar las empresas innovando en procesos
  8. Innovación en Procesos a través de las TIC
  9. El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
  10. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
  11. Caso Helvex: el cambio continuo
  12. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA

MÓDULO 2. BIG DATA ANALYTICS TOOLS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ECOSISTEMA HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PENTAHO
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE, DATAWAREHOUSE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TABLEAU
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 9. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 10. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 11. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. POWER BI
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 13. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 4. TALEND OPEN STUDIO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BPM
  1. ¿Qué es BPM?
  2. Efecto silo
  3. Ventajas flujo de trabajo
  4. ¿Qué es talend?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TALEND
  1. Introducción Talend
  2. ¿Qué es el proceso ETL?
  3. Instalación Talend
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TRABAJANDO CON TALEND
  1. Usando Talend Studio
  2. Leer un archivo
  3. Ordenar un archivo
UNIDAD DIDÁCTICA 4. USANDO MMETADATA Y EL COMPONENTE TMAP
  1. Crear y usar mMetadata
  2. Filtrar datos usando el componente tMap
  3. Unir dos fuentes de datos con el componente tMap
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNCIONES AVANZADAS TMAP
  1. Configurando uniones en tMap
  2. Añadir filtros basados en condiciones en tMap
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VARIABLES Y CLUSTERS
  1. Usar variables de contexto
  2. Crear metadatos de conexión de cluster
  3. Crear metadatos de conexión de cluster desde archivos de configuración
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TALEND STUDIO PARA BIG DATA
  1. Escribiendo y leyendo datos en HDFS
  2. Iniciando un trabajo en Spark
  3. Iniciando un trabajo en YARN

MÓDULO 5. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R
  1. Introducción a Gplot
  2. El paquete ggplot2
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES
  1. Cambiar títulos de eje
  2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
  4. Cambiar la estética del texto del eje
  5. Texto del eje de rotación
  6. Eliminar texto de eje y marcas
  7. Eliminar títulos de eje
  8. Límite del rango del eje
  9. Forzar el trazado para que comience en el origen
  10. Ejes con la misma escala
  11. Usar una función para modificar etiquetas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS
  1. Añade un título
  2. Ajustar la posición de los títulos
  3. Use una fuente no tradicional en su título
  4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS
  1. Trabajando con leyendas
  2. Apaga la leyenda
  3. Eliminar títulos de leyenda
  4. Cambiar la posición de la leyenda
  5. Cambiar la dirección de la leyenda
  6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
  7. Cambiar título de leyenda
  8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
  9. Cambiar etiquetas de leyenda
  10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
  12. Dejar una capa fuera de la leyenda
  13. Adición manual de elementos de leyenda
  14. Usar otros estilos de leyenda
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA
  1. Cambiar el color de fondo del panel
  2. Cambiar líneas de cuadrícula
  3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  4. Cambiar el color de fondo de la trama
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES
  1. Trabajar con márgenes
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES
  1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
  2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
  3. Permitir que los ejes deambulen libremente
  4. Uso facet_wrapcon dos variables
  5. Modificar el estilo de los textos de la tira
  6. Crear un panel de diferentes parcelas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES
  1. Trabajar con colores
  2. Especificar colores individuales
  3. Asignar colores a las variables
  4. Variables Cualitativas
  5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
  6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
  7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
  8. Variables Cuantitativas
  9. La paleta de colores Viridis
  10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
  11. Modificar paletas de colores después
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS
  1. Cambiar el estilo de trazado general
  2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  5. Crea tu propio tema
  6. Actualizar el tema actual
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS
  1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  2. Agregar una línea dentro de un gráfico
  3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico
UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS
  1. Alternativas a un diagrama de caja
  2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
  3. Crear una matriz de correlación
  4. Crear un gráfico de contorno
  5. Crear un mapa de calor
  6. Crear un diagrama de cresta
UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS
  1. Trabajar con gráficos interactivos

MÓDULO 7. IOT (INTERNET DE LAS COSAS) Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONCEPTOS Y EQUIPOS UTILIZADOS EN AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL
  1. Conceptos previos
  2. Objetivos de la automatización
  3. Grados de la automatización
  4. Clases de automatización
  5. Equipos para la automatización industrial
  6. Diálogo Hombre-máquina, HMI y SCADA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INDUSTRIA 4.0
  1. ¿Qué es la Industria 4.0?
  2. Sensores y captación de información
  3. Ciclo de vida de los productos en la Industria 4.0
  4. Modelos de negocio basados en la industria 4.0
  5. IoT industrial
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VIGILANCIA TECNOLÓGICA
  1. Tipos de vigilancia tecnológica
  2. Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  3. Búsqueda de información
  4. Implantación de la vigilancia tecnológica
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTUDIO DE LA TENDENCIA TEGNOLÓGICA
  1. Introducción
  2. Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  3. Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  4. Requisitos de implantación

MÓDULO 8. CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO, BIG DATA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INTERNET OF BEHAVIORS (IOB)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MARKETING, MERCHANDISING Y PUBLICIDAD EN IOB
  1. Internet of Behavior
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIENCIAS COGNITIVAS DEL COMPORTAMIENTO
  1. Ciencia cognitiva
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NEUROPSICOLOGÍA Y CÓMO CAPTAR LA ATENCIÓN DE UN USUARIO
  1. Neuropsicología
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRODUCTOS Y CONTENIDOS PERSONALIZADOS GRACIAS AL INTERNET OF BEHAVIORS (IOB)
  1. Personalización IOB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VISIÓN POR COMPUTADORA Y ANÁLISIS FACIAL
  1. La visión Artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PROCESAMIENTO AUTOMÁTICO DE IDIOMAS
  1. Procesamiento del lenguaje natural
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTO Y SEGURIDAD OPERACIONAL
  1. Análisis de comportamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS
  1. Análisis de opinión

MÓDULO 9. VISIÓN ARTIFICIAL EN INDUSTRIA 4.0 CON PYTHON Y OPENCV

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRATAMIENTO DE IMÁGENES
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
UNIDAD DIDÁCTICA 9. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
UNIDAD DIDÁCTICA 11. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Titulación de Master big data y business strategy

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Big Data con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

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Claustro docente de Master big data y business strategy

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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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¿En qué consiste Big Data y Business Strategy y por qué hacer un Master sobre ello?

Según el analista industrial Doug Laney, se pueden definir los datos Big Data con las tres V: Variedad, Volumen y Velocidad. En cuanto a la variedad, los big data se caracterizan por salirse de los formatos convencionales, de este modo son bases de datos de todos los tipos, podemos encontrarlos en documentos de texto, audios o incluso vídeos, transacciones financieras. El volumen en singular porque, gracias a plataformas digitales como los data lakes o la herramienta de cloud computing, podemos almacenar, gestionar y administrar un sinfín de datos relevantes para una entidad concreta, sean del tamaño que sean. Finalmente, lo que hace especial al Big Data es la velocidad. Internet ha conseguido que cualquier dato se traspase de un lugar a otro, de una empresa a otra, de un individuo a otro, de manera instantánea, esto puede suponer una ventaja, pero también un peligro, ya que nuestros datos navegan a una velocidad de vértigo en cualquier dirección, sin ningún tipo de restricción, con lo cual, es necesario contar con medidores inteligentes, que garanticen el uso adecuado de los mismos. 

Después de definir y analizar Big Data, debemos hacer hincapié en la enorme importancia que tiene. La demanda de profesionales que manejen este tipo de conocimientos no es ningún tipo de casualidad, las empresas, compañías y otras entidades conocen de primera mano la multitud de beneficios que supone contar con un personal cualificado en diferentes herramientas como Tableai D3, Power BI y R con ggplot2 o Python, entre otros. Gracias al dominio de estos conocimientos se pueden proporcionar datos valiosos sobre el comportamiento del consumidor, de modo que se pueden modificar las estrategias de Marketing para conseguir una situación más adecuada. Incluso se pueden observar las tendencias de mercado o analizar las operaciones internas. 

Por lo tanto, desde Euroinnova entendemos la creciente demanda de estos profesionales en las empresas de todo el mundo y por ello, ha creado este Master que se ciñe a transmitir todos los conocimientos necesarios para poner en práctica los beneficios de los que hablamos. Además, también se desarrollarán estrategias de SEO y SEM para aumentar la visibilidad y la efectividad de los sitios web. El alumno aprenderá a utilizar las redes sociales como fuente de análisis y tomar decisiones basadas en datos. A su vez, sabrá gestionar y desarrollar proyectos de analítica web, desde la planificación hasta la presentación de informes. 

En definitiva, el Master Big Data y Business Strategy es un acierto en todos los sentidos, puesto que, no solo estaremos respondiendo a la necesidad imperante del mercado laboral, sino que estaremos creando un currículum mucho más atractivo para las empresas. Y de nuevo, gracias al contenido del Master, podremos desempeñarnos de manera exitosa en diferentes roles de la empresa, al haber adquirido habilidades del campo de Big Data, Business Intelligence y Analítica Web.

 

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