Master en Big Data + 60 crédits ECTS

Institución Educativa
Mode En ligne
Durée 1500 heures
Crédits 60 ects
Langues Anglais
Gs. 26.513.000
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Plan de estudios

Résumé

L'importance des mégadonnées a augmenté ces dernières années à la suite de l'augmentation exponentielle de la quantité de données générées et d'histoire. Cela a été possédée en raison de la prolifération des appareils liés à Internet, aux réseaux sociaux, au commerce électronique, à l'automatisation des processus industriels et à d'autres sources de données numériques. Les mégadonnées sont caractérisées par le volume, la vitesse et la variété du processus informatique de données. Par conséquent, les mégadonnées offrent un grand potentiel pour améliorer la prise de décision, une efficacité accrue et personnaliser l'expérience client. Dans notre maîtrise en Big Data, nous nous plongerons dans l'utilisation, le traitement et l'analyse de grandes quantités de données pour générer de la valeur dans différents secteurs et entreprises.

Objectifs

- Pour examiner les principes fondamentaux du Big Data, ses principales caractéristiques et écosystème. - Pour introduire des bases de données, la science des données et les logiciels les plus couramment utilisés. - Pour établir le sens et l'application de Business Intelligence, tels que l'exploration de données et la maison de données. - pour apprendre à analyser les données avec Python et R. - pour programmer la visualisation des données analysées avec MatPletlib, Seaborn et GGPLOT2, entre autres. - Se plonger dans les concepts de l'intelligence artificielle, des robots de chat, des systèmes neuronaux et de la machine et de l'apprentissage en profondeur.

Sorties professionnelles

- Pour examiner les principes fondamentaux du Big Data, ses principales caractéristiques et écosystème. - Pour introduire des bases de données, la science des données et les logiciels les plus couramment utilisés. - Pour établir le sens et l'application de Business Intelligence, tels que l'exploration de données et la maison de données. - pour apprendre à analyser les données avec Python et R. - pour programmer la visualisation des données analysées avec MatPletlib, Seaborn et GGPLOT2, entre autres. - Se plonger dans les concepts de l'intelligence artificielle, des robots de chat, des systèmes neuronaux et de la machine et de l'apprentissage en profondeur.

Pour vous préparer

L'importance des mégadonnées a augmenté ces dernières années à la suite de l'augmentation exponentielle de la quantité de données générées et d'histoire. Cela a été possédée en raison de la prolifération des appareils liés à Internet, aux réseaux sociaux, au commerce électronique, à l'automatisation des processus industriels et à d'autres sources de données numériques. Les mégadonnées sont caractérisées par le volume, la vitesse et la variété du processus informatique de données. Par conséquent, les mégadonnées offrent un grand potentiel pour améliorer la prise de décision, une efficacité accrue et personnaliser l'expérience client. Dans notre maîtrise en Big Data, nous nous plongerons dans l'utilisation, le traitement et l'analyse de grandes quantités de données pour générer de la valeur dans différents secteurs et entreprises.

Qui est-il adressé

L'importance des mégadonnées a augmenté ces dernières années à la suite de l'augmentation exponentielle de la quantité de données générées et d'histoire. Cela a été possédée en raison de la prolifération des appareils liés à Internet, aux réseaux sociaux, au commerce électronique, à l'automatisation des processus industriels et à d'autres sources de données numériques. Les mégadonnées sont caractérisées par le volume, la vitesse et la variété du processus informatique de données. Par conséquent, les mégadonnées offrent un grand potentiel pour améliorer la prise de décision, une efficacité accrue et personnaliser l'expérience client. Dans notre maîtrise en Big Data, nous nous plongerons dans l'utilisation, le traitement et l'analyse de grandes quantités de données pour générer de la valeur dans différents secteurs et entreprises.

Méthodologie

Notre méthodologie combine la technologie, la pédagogie et l'empathie pour un apprentissage sur mesure.

Vous marquez le rythme, vous décidez de la voie et une intelligence artificielle vous accompagne pour mieux apprendre, avec sens et but.

Réalisé l'apprentissage personnalisé

Votre style, votre intérêt et votre niveau définissent l'itinéraire. Vous êtes le point de départ.

Constructivisme en action

Explorer, expérimenter et postuler. L'apprentissage signifie comprendre, ne pas mémoriser.

Celui qui vous accompagne, pas qui vous dirige

Phia, notre assistant d'intelligence artificielle vous guide sans limiter votre autonomie.

Évaluation sans pression

Rétroaction continue et adaptative. Parce que l'apprentissage est un processus, pas une figure.

Certificación

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Master en formation continue en big data (60 crédits ECTS) par l'Université Antonio de Nebrija

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