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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
12 meses - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
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sin intereses
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formación online

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.
Alumnos

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

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el temario en PDF
  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
  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
  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
  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
  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
  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
  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
  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
  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
  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)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open 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
  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
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  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
  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
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  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
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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
  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
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  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
  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
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  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
  1. ¿Qué es BPM?
  2. Efecto silo
  3. Ventajas flujo de trabajo
  4. ¿Qué es talend?
  1. Introducción Talend
  2. ¿Qué es el proceso ETL?
  3. Instalación Talend
  1. Usando Talend Studio
  2. Leer un archivo
  3. Ordenar un archivo
  1. Crear y usar mMetadata
  2. Filtrar datos usando el componente tMap
  3. Unir dos fuentes de datos con el componente tMap
  1. Configurando uniones en tMap
  2. Añadir filtros basados en condiciones en tMap
  1. Usar variables de contexto
  2. Crear metadatos de conexión de cluster
  3. Crear metadatos de conexión de cluster desde archivos de configuración
  1. Escribiendo y leyendo datos en HDFS
  2. Iniciando un trabajo en Spark
  3. Iniciando un trabajo en YARN
  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
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  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
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  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
  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
  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
  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
  1. Trabajar con márgenes
  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
  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
  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
  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
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
  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
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
  1. Trabajar con gráficos interactivos
  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
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras
  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
  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
  1. Tipos de vigilancia tecnológica
  2. Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  3. Búsqueda de información
  4. Implantación de la vigilancia tecnológica
  1. Introducción
  2. Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  3. Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  4. Requisitos de implantación
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  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
  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
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  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
  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
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

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.
Master Big Data OnlineMaster Big Data Online
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

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Master Big Data y Business Strategy

¿Te gustaría impulsar tu carrera con habilidades y conocimientos que se encuentran en alza hoy en día? ¿Querrías mejorar la calidad de tu empresa y de tu negocio? Si quieres cumplir cualquiera de tus objetivos, este Master Big Data y Business Strategy es la oportunidad perfecta para conseguirlo. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova, podrás adquirir conocimientos de gran calidad de la manera más flexible y cómoda. 

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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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