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Master Business Intelligence y Big Data

Tipo: Máster | Modalidad: Presencial | Precio: 12950 | masters informatica

El Master en Business Intelligence y Big Data es presencial en Madrid. El Máster en Business Intelligence y Big Data de MBIT School tiene el […]

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El Master en Business Intelligence y Big Data es presencial en Madrid.

El Máster en Business Intelligence y Big Data de MBIT School tiene el objetivo de formar a perfiles de la más alta cualificación capaces de liderar grandes proyectos de Inteligencia de Negocio y Big Data en organizaciones de una gran variedad de sectores.

El desarrollo del máster se basa en clases teórico-prácticas de orientación tecnológica impartidas por reconocidos profesionales del sector, realizando ejercicios prácticos en entornos reales.

Las sesiones de formación se realizan presencialmente aplicando metodologías como learning by doing, que aseguran la adquisición de las competencias por parte de los alumnos. Asimismo, se emplea el método del caso para realizar prácticas en base a proyectos reales.

Con el Proyecto Fin de Máster el alumno integra de forma efectiva todas las competencias adquiridas durante el máster. Este proyecto se realiza con el apoyo de un tutor/director con una dilatada experiencia en el sector y empleando herramientas y conjuntos de datos de empresas colaboradoras.

INVERSIÓN

La inversión total en el master incluye: Participación en las clases presenciales, Prácticas en entornos reales, Asesoramiento y tutorías para la presentación del proyecto final, Asistencia gratuita seminarios a master clases, Ventajas y talleres de MBIT Placement durante 25 años y Carnet MBIT Club.
Inversión total: 12.950€ (posibilidad de financiación para pago mensual, con elección del importe de cada cuota por parte del alumno).

DESCUENTOS
Antiguos alumnos 10%, Matrícula anticipada 10%, Desempleados 10%, Empresas colaboradoras 15%. Estos descuentos no son acumulables.

Mucho más que una escuela
UN CENTRO DE ALTO RENDIMIENTO

Nuestros profesores, en su mayoría directivos de las empresas más innovadoras en el área de Business Intelligence, con demostradas aptitudes formativas y habilidades pedagógicas, son la pieza fundamental del equipo completo de profesionales que actúan como tutores, coaches personales y orientadores educativos y laborales, para garantizar el máximo aprovechamiento, y posterior rendimiento, de la formación recibida.

Todos los programas formativos de MBIT School están personalizados para los distintos perfiles de alumnos, basándonos en su formación anterior, experiencia  profesional y objetivos a alcanzar en cada uno de los cursos. Los grupos homogéneos facilitan un ritmo ágil de aprendizaje, evitando pérdidas de tiempo innecesarias, y permite utilizar  metodologías y técnicas formativas acordes a cada perfil.

PROXIMAS FECHAS DE COMIENZO Octubre de 2014 y Octubre de 2015 HORARIOS Grupo A: Lunes a jueves 9.00 a 14.00h    Grupo B: Lunes a jueves 16.00 a 21.00h
El Máster Executive está dirigido a recién titulados en Informática, Telecumunicaciones, u otras carreras técnicas con sólida base tecnológica. Este programa capacita a los alumnos que lo superen para ocupar los siguientes puestos y responsabilidades: -Director de Business Intelligence (Director de BI). -Director de Proyectos BI/Big Data. -Director de Datawarehousing. -Ingeniero de Soluciones BI/Big Data. -Consultor de Business Intelligence. -Consultor/Analista Big Data. -Arquitecto de Soluciones BI/Big Data. Experimentados profesionales del ámbito empresarial y académico, que ya han puesto en marcha innovadores sistemas de BI en las empresas más representativas del mundo, son los responsables de compartir sus conocimientos del mundo real con los alumnos de MBIT School. 
El Máster en Business Intelligence y Big Data de MBIT School tiene el objetivo de formar a perfiles de la más alta cualificación capaces de liderar grandes proyectos de Inteligencia de Negocio y Big Data en organizaciones de una gran variedad de sectores. 
Módulo 0. Almacenamiento, Ficheros y Bases de Datos. Introducción al tratamiento de la información y el almacenamiento de datos. Sistemas de codificación. Soportes de almacenamiento.     - Estructuras físicas.     - Estructuras lógicas. Operaciones con ficheros. Acceso avanzado a ficheros: concurrencia. Bases de Datos y Sistemas Gestores de Bases de Datos. Tipos de bases de datos. Diseño conceptual Entidad-Relación. Diseño lógico: el modelo relacional y la integridad referencial. Álgebra relacional y SQL. Sistemas Gestores de Bases de Datos. Diseño avanzado de bases de datos. Bases de datos distribuidas. Alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Procesamiento de transacciones. Control de concurrencia. Sistemas avanzados de codificación. Administración de Bases de Datos. Buenas prácticas del BDA. Fail-over y alta disponibilidad. Optimización y Tuning. Bases de Datos No Relacionales. Bases de Datos orientadas a objetos. Bases de Datos de Clave/Valor. Bases de Datos Documentales. Bases de Datos orientadas a columnas. Bases de Datos orientadas a grafos. Módulo 1. El entorno de la Inteligencia de Negocio (BI) y el Big Data. El Business Intelligence  y el Big Data en las organizaciones. BI/BA y su entorno tecnológico. La cadena de valor de los datos. La Minería de Datos y la Ciencia de Datos. Small Data vs. Big Data. De los datos al conocimiento. Del conocimiento a la estrategia de negocio. Herramientas de BI: Sistemas de Información para Directivos (EIS), Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones (DSS), Cuadros de Mando Integral (BSC), Sistemas Analíticos, etc. Más allá del conocimiento: el análisis predictivo. Función estratégica del BI en las diferentes divisiones de la organización. Marketing, Comunicación y Ventas. Finanzas y Contabilidad. Logística y Gestión de la Cadena de Suministro. Aplicación sectorial de soluciones BI. Casos por sector (Banca, Telco, Retail, Energía, Sector Público y Sanidad). Principales herramientas y proveedores de soluciones BI y Big Data. Ecosistemas BI (operacional e informacional, on premise y cloud). Modelos de entrega de servicios (IaaS, PaaS, SaaS, etc.). Soluciones propietarias y soluciones open source. Normativa legal en el tratamiento de datos. Entorno regulatorio. Ley Orgánica de Protección de Datos. Módulo 2. Arquitecturas BI y Big Data. Arquitecturas de Sistemas de Información. Necesidades informacionales de las organizaciones. Necesidades analíticas y de soporte a la decisión. Sistemas transaccionales y sistemas informacionales. Requisitos de seguridad de la información. Modelado multidimensional. ETL (Extracción, Transformación y Carga de Datos): conceptos y herramientas. Calidad de datos.   Arquitecturas informacionales para BI. Ciclo de vida del dato: desde la operación hasta la visualización. Herramientas de gestión, integración y almacenamiento del dato. Bases de datos, datawarehouse y data mart. Herramientas OLAP/OLTP. Arquitecturas Big Data. Ecosistema Hadoop. HDFS. MapReduce. Pig/Hive. Bases de datos NoSQL. Documentales (CouchDB). De grafos (Neo4j). De tablas (HBase). De clave/valor (Cassandra). Arquitecturas Lambda. Procesamiento en streaming y tiempo real Storm/Spark Big Data en la Nube: Caso: Amazon Elastic MapReduce. Integración de Arquitecturas tradicionales BI con Big Data. Definición arquitectura clásica de sistemas informacionales. Definición arquitectura sistemas informacionales ncorporando nueva tecnología: HPBD, BI on demand and self service. Módulo 3. Implantación de Soluciones BI y Big Data. Procesos de Iniciación de proyectos BI/Big Data Promoción interna del proyecto. Motivación, objetivos y Retorno de la Inversión. Identificación de stakeholders. Project Charter. Reporte ejecutivo. Autorización y kick-off del proyecto. Análisis, toma de requisitos y planificación. Ingeniería de Requisitos en soluciones BI/Big Data. Scope of Work. Presupuesto. Ejecución de proyectos BI/Big Data. Metodologías de proyecto: Agile y Lean. Procesos de planificación. Gestión de equipos: misiones y perfiles. Procesos de control de proyecto. Control de riesgos.                                                 Explotación y Mejora Continua en BI/Big Data Operación, Mantenimiento y monitorización. Técnicas de optimización en tratamiento de grandes volúmenes de datos. Mejora continua y gestión del cambio. Módulo 4. Análisis de la información y extracción de conocimiento Paradigmas de análisis de la información y extracción de conocimiento Modelos analíticos. Simulación. Predicción. What if. Optimización. Modelado de los datos (E-R, RDF, etc.). Ontologías y estandarización semántica. Minería de Datos (Data Mining). Técnicas estadísticas de análisis de datos. Introducción al aprendizaje automático. Business Analytics. Business Discovery. Crawling, integración de diferentes fuentes de datos estructurados y no estructurados, internos y externos, correlación y visualización: Endeca Information Discovery, Radian Six y Brandchats. Extracción de conocimiento. Análisis de información estructurada. BI tradicional con herramientas OLAP. Análisis de información no estructurada. Captura y gestión de datos no estructurados. Herramientas Big Data Analytics (PDI, R, IPython, etc.). Text and Voice Analytics. Introducción al procesamiento del lenguaje natural. Casos Big Data Analytics Análisis de reputación online, Control del churn, control de gestión, etc.   Módulo 5. Visualización y reporting. Visualización y generación de informes avanzados. Metodologías de visualización y reporting ejecutivo. Herramientas (Pentaho Report Designer, D3.js, etc.). BI Mobile.   Módulo 6. Proyecto de integración de conocimientos y competencias. Realización del Proyecto Fin de Master.
Temática: masters informatica. Etiquetas: Máster bases de datos y Máster Business intelligence. Tipo: Máster. Modalidad: Presencial. País: España. Estado: Cursos disponibles.

¿Quién lo imparte?

MBIT School

MBIT School

Provincia: Madrid.
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