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Abril - Noviembre
Bienvenido a IMF Smart Education, donde podrás liderar el cambio mediante un impacto real en todos los niveles de la sociedad gracias a una formación profesionalizante desarrollada por las empresas líderes en cada ámbito.
Nuestra institución está creada por personas que fomentan la inclusión, la riqueza cultural y por eso apostamos por una oferta educativa accesible para todo tipo de estudiantes, siendo compatible con cualquier estilo de vida.
La Maestría en Big Data y Ciencia de Datos de UHE x IMF Smart Education, es un programa de cuarto nivel que dota al profesional de los conocimientos, competencias y herramientas precisas para manejar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información necesarios para alcanzar los objetivos de negocio, profesionales especializados que combinen la capacidad analítica y la visión estrategia.
Innovación
Desarrollamos un modelo educativo que rompe con la metodología estándar, acercando más a docentes y estudiantes, mejorando y modifi cando el temario en tiempo real, consiguiendo añadir el valor que demandan las empresas.
Accesibilidad
Ofrecemos una educación superior de calidad de origen Europeo como una alternativa accesible para todo tipo de personas, sin discriminar nivel de estudios, creando una comunidad diversa y
enriquecedora.
Flexibilidad
Creemos en la educación para todo tipo de personas, que sea realmente compatible con sus horarios, trabajo o necesidades. Una formación tecnológica accesible desde cualquier dispositivo en cualquier momento.
¿Por qué estudiar en la La Escuela de Inteligencia Artificial & Big Data?
Expertos en activo
Profesionales en activo de Indra y Minsait te enseñarán las skills y conocimientos que buscan para sus equipos
Diseña tu formación a medida
Nuestros programas se estructuran en torno a 2 ejes principales, tu perfil y experiencia profesional para que accedas al mercado profesional desde un perfil técnico (Hard tech) o de negocio (Soft Tech)
Learning by doing
Trabaja con las clouds de los principales players del sector,
ecosistemas y plataformas de código abierto que dan servicio a +500 millones de personas
Acceso a prácticas
IMF Smart Education cuenta con una bolsa de empleo y prácticas
con empresas de reconocido prestigio en el sector
Titulaciones
Completando cualquier programa obtendrás una triple titulación,
titulación por la Universidad Hemisferios, IMF Smart Education y
Certificación profesional de Indra
¿Por qué elegir IMF Smart Education?
- Satisfacción del 98%
2 de cada 3 alumnos afirman haber mejorado laboralmente en los siguientes 6 meses.
- 8.4/10 Emagister
reconoce la calidad de IMF con su aval Cum Laude a través de las opiniones de sus usuarios.
- 150 k Titulados
Titulados en IMF Smart Education desde hace más de 20 años, presentes en Europa y Latinoamérica.
- Empleabilidad del 99%
Empleabilidad de nuestros alumnos una vez han finalizado los estudios con nosotros.
- 109 Países
Alumnos con procedencia internacional.
¿Estamos preparados para afrontar este futuro?
La maestría permite profundizar en aspectos claves como las infraestructuras para el almacenamiento y procesamiento distribuido, minería de datos y analítica avanzada con Machine Learning y técnicas eficientes de visualización de la información, permitiendo que ingenieros, perfiles técnicos, matemáticos o estadísticos, junto con los gestores y otros profesionales de la organización, puedan identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos e impulsar la estrategia, la innovación y el valor de sus empresas
Unidad de titulación
La duración de la unidad de titulación será de 240 horas. Los estudiantes realizarán un examen de carácter complexivo. Esta opción se basa en una evaluación integral del componente teórico (examen teórico) y caso práctico (examen práctico) de los resultados de aprendizaje del programa de maestría.
Completando este programa obtendrás las siguientes titulaciones:
- Maestría en Big Data y Ciencia de Datos por la Universidad Hemisferios
(Posgradro autorizado por el CES y reconocido por SENESCYT)
- Máster en Big Data y Business Analytics por IMF Smart Education
- Certificación profesional por INDRA
- Curso de Metodologías Ágiles: Scrum Máster por IMF Smart Education
La realización del programa le dará la oportunidad al alumno de dirigirse a las siguientes salidas profesionales, dependiendo de su formación previa:
- Ingeniero de datos (Data Engineer)
- Arquitecto de datos (Data Architect)
- Científico de datos (Data Scientist)
- Analista de datos (Big Data Analyst)
- Director de gobierno de datos (CDO, Chief Data Officer)
Garantizamos oportunidad de prácticas
Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posibilidad de realizar prácticas y entrar en su bolsa de empleo. Indra ha recibido la certificación Top Employer 2019 por ofrecer un buen entorno laboral sus trabajadores e incorporar las prácticas de rrhh más actuales.
Los sectores que demandan más fuertemente a los profesionales con formación en bigdata son los siguientes: banca y finanzas, seguros, telecomunicaciones, retail, distribución, industria, seguridad, sanidad, utilities, publicidad y marketing y transporte. El análisis de datos es demandado por empresas de todos los perfiles, desde startups a grandes empresas.
Organizaciones con las que IMF Smart Education mantiene acuerdos de cooperación educativa para la formación en puestos de trabajo.
Estudia una Maestría en Big Data y Ciencia de Datos en el mejor sitio para hacerlo: la primera escuela 100% especializada y creada por expertos del área en activo.
- La metodología es 100% en línea, permitiendo interacciones en tiempo real entre docentes y estudiantes.
- A través del Campus Virtual el alumno accede de forma sencilla, amigable e intuitiva, a todos los recursos y contenidos necesarios para alcanzar el desarrollo de las competencias y destrezas necesarias. Recursos didácticos que por su diseño optimizan el tiempo y así permiten alcanzar una experiencia de aprendizaje eficaz.
- Siguiendo el diseño y la secuencia didáctica el alumno determina la carga y ritmo de trabajo, pudiendo en todo momento a través de la plataforma solicitar la guía y apoyo de los profesores y tutores.
- El modelo se completa con tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales en tiempo real, interaccionando el alumno con el profesor para desarrollar o profundizar aspectos prácticos y relevantes del contenido de la materia.
- La maestría organiza las diez materias que la componen, en dos periodos académicos ordinarios de 18 semanas de duración, por lo que el alumno dispone de cinco semanas para alcanzar los objetivos de aprendizaje de cada materia.
- Las tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales síncronas (en tiempo real) se imparten en jueves, viernes tarde y fin de semana.
Dirigido a
Ingenieros de las tecnologías de la información, ingenieros de otras áreas, licenciados en administración y negocios
con experiencia en gestión del dato, economistas, matemáticos, sociólogos, licenciados en servicios de transporte, y cuales quiera otros profesionales que hayan desarrollados labores relacionadas con la gestión o analítica de grandes volúmenes de datos.
El objetivo principal de esta maestría es que el alumno pueda de manera flexible:
- Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
- Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
- Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de data analytics a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
- Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales. Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
- Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
- Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
- Aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.
Maestría diseñada por un comité de expertos compuesto por doctores y profesionales en activo de una empresa líder en el ámbito del Big Data y la Ciencia de Datos como es Indra. Su experiencia avala la idoneidad de los estudios y las competencias que se adquieren, ya sea para la incorporación al mundo laboral o para la mejora profesional en el sector.
Este equipo de expertos, además de participar en el comité de diseño de programas formativos, colabora en la tutorización e impartición de las sesiones de la maestría.
1 Fundamentos Big Data
1. Uso de máquinas virtuales y shell de comandos
2. Fundamentos de programación en Python
3. Fundamentos de bases de datos relacionales
4. Fundamentos de tecnologías de internet
5. Compartir datos, código y recursos en repositorios
6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python
2 Business Intelligence
1. Introducción a la inteligencia de negocio
2. Almacenes de datos y bases de datos analíticas
3. Herramientas de extracción y carga
4. Aplicaciones de inteligencia de negocio
5. Análisis de datos masivos aplicados al negocio
6. Inteligencia de cliente (CRM)
3 Analítica de datos y modelos de aprendizaje automático aplicados a Big Data
1. Introducción al aprendizaje automático
2. Modelos supervisados
3. Modelos no supervisados
4. Ingeniería de características y selección de modelos
5. Modelos conexionistas
6. Reglas de asociación y market basket analysis
4 Proceso de modelización matemática- PLN
1. Introducción histórica y tecnológica
2. Herramientas PLN I: NLTK
3. Herramientas PLN II: INCEpTION y Gate
4. Text mining
5. Otras aplicaciones y técnicas PLN
5 Plan de Titulación
1. Diseño e implementación de proyectos con componentes de investigación aplicada y/o de desarrollo.
2. Diseño y redacción de artículos profesionales de alto nivel.
3. Análisis de modelos prácticos para el desarrollo del examen de carácter complexivo.
6 Análisis de datos para la toma de decisiones empresariales
1. Introducción al business intelligence
2. BI vs. reporting tradicional
3. Fundamentos tecnológicos para el tratamiento y análisis de datos
4. Fundamentos de visualización de datos
5. Visualización avanzada de datos
6. Herramientas de visualización
7 Arquitectura y soluciones de Big Data
1. Procesamiento de datos con Hadoop
2. Herramientas del ecosistema Hadoop
3. Procesamiento de datos con Spar
4. Arquitecturas de streaming
5. Componentes de arquitecturas en streaming
6. Plataformas y API en la nube
8 Bases de datos para entornos analíticos
1. Bases de datos no convencionales
2. Modelos de base de datos basados en documentos
3. Modelos de base de datos orientados a columnas
4. Modelos de base de datos orientados a grafos
5. Modelos de bases de datos clave-valor
6. Adquisición de datos
9 Modelamiento y explotación de datos mediante Big Data
1. El business case de big data
2. Proyectos de big data
3. Aplicaciones analíticas por sectores
4. Tecnologías emergentes en analítica
5. Gestión de equipos y métodos ágiles
6. Aspectos regulatorios del tratamiento de datos
10 Casos y Tópicos de Big Data
1. Caso de analítica escalable. Análisis con tecnologías de computación paralela y escalable
2. Caso de estudio de analítica en redes sociales
3. Caso de estudio en internet of things
4. Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas)
5. Caso de estudio en analítica de clientes: location analytics
6. Caso de estudio de técnicas de recuperación de información
11 Deontología profesional
1. Visión humanista del uso de la Ciencia de Datos.
2. Ética y servicio al bien común.
3. Responsabilidad profesional.
CURSOS
Iniciación a Python
1. Introducción a Python
2. Condicionales en Python
3. Estructuras repetitivas en Python
4. Colecciones. Listas
5. Funciones de cadenas
6. Colecciones. Diccionarios
7. Funciones
8. Manejo de ficheros
9. Orientación a objetos
Iniciación a R
1. Introducción a R
2. Vectores
3. Matrices
4. Listas
5. Data Frames
6. Estructuras de
control
7. Funciones
Metodologías ágiles. Scrum
1. Qué es Scrum y cómo aplicarlo
2. El marco Scrum
3. Equipos autoorganizados
4. El papel de clientes y stakeholder
5. Gestión ágil de productos y proyectos
6. Desarrollo e integración continua
7. Cómo evolucionar hacia una organización ágil
El Máster en Máster en Big Data & Analytics está diseñado para formar profesionales en el área de las nuevas tecnologías de la información y Business Intelligence , siempre con la visión de cumplir con lo que demandan las empresas e instituciones en cada momento. Para ello, ofrece una sine...
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El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masi...
Estudios recientes indican que en los últimos años se han generado el 90% de los datos a nivel mundial, además, se estima que crecerán 44 veces durante la siguiente década. Sin embargo, según una encuesta de IBM, más de la mitad de las empresas líderes reconocieron que no tienen acceso a información relevante para realizar su t...
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% d...
La transformación digital ha llegado para quedarse y ha hecho aparecer oportunidades laborales en torno a tecnologías como Inteligencia artificial, IOT o Realidad Aumentada, entre otras. Por supuesto, los grandes beneficiados de este movimiento son los profesionales del Big Data, la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos...
