Màster en Big Data i Project Management
1040 Persones estan visitant aquest curs
Preu 5.200 €
Sol·licita informació
Màster en Big Data i Project Management
Sol·licita informació
Informació del curs
Màster
Presencial
Barcelona
1 any
Preu 5.200 €
Descripció
L'analítica de dades s'ha convertit en un element clau per a la generació de valor en empreses i organitzacions de tota mena. Ens trobem en la transició cap a un nou model socioeconòmic en el qual les dades de tota mena ocupen el lloc central en els processos productius, i les empreses reclamen professionals que siguin capaços de dirigir i afrontar els reptes que suposa aquest nou context.
En aquest entorn, i des d'un enfocament completament pràctic, el temari de el curs cobreix les disciplines principals que conformen un projecte d'analítica de dades a l'escenari Big Data: la definició d'objectius i indicadors associats, la identificació, captura i pre-processament de dades heterogenis d'alt valor afegit, la implementació de models analítics en entorns distribuïts i altament escalables, la visualització de dades i incorpora els coneixements i tècniques de gestió necessàries per a la direcció d'aquest tipus de projectes.
En aquest entorn, i des d'un enfocament completament pràctic, el temari de el curs cobreix les disciplines principals que conformen un projecte d'analítica de dades a l'escenari Big Data: la definició d'objectius i indicadors associats, la identificació, captura i pre-processament de dades heterogenis d'alt valor afegit, la implementació de models analítics en entorns distribuïts i altament escalables, la visualització de dades i incorpora els coneixements i tècniques de gestió necessàries per a la direcció d'aquest tipus de projectes.
Temari
Àrea de Data Intelligence
• Anàlisi Descriptiu: Per a què volem analitzar les dades? Quines dades necessitem?
• Construcció de l'repositori d'anàlisi: Com guardem la informació?
• Definició, creació i representació gràfica de variables: Per on comencem a analitzar? Què i com mesurem resultats?
• Definició d'indicadors i validació de resultats: Quants dades analitzem?
• Mineria de Dades: Podem reduir el nombre de variables per a una anàlisi? Existeixen Relacions entre successos? Existeixen relacions ocultes? Podem agrupar usuaris i / o productes? Podem fer previsions de comportament?
• Casos Pràctics: Com apliquem els coneixements adquirits a un cas pràctic?
Àrea de Big Data
• Introducció a l'fenomen Big Data
o El fenomen Big Data en context. Què és Big Data? Per què ara?
o La dada com a element clau per a la generació de valor en l'empresa actual
• Estructura dels projectes
o Estructura dels projectes Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner ... perfils laborals d'èxit associats a l'Big Data
• Fonaments i eines del Big Data
o Fonaments tècnics del Big Data. L'ecosistema Big Data i la caixa d'eines de el Data Scientist. llibreries algorítmiques
• Contextualització de les dades
o El treball amb dades en el context Big Data. El cicle de vida de la dada. Fonts d'informació, tipologia i qualitat de la dada
• Captura i pre-processament de dades
o Nous models d'emmagatzematge de dades. Explotació de dades geoespacials
• Tecnologies de escalabilitat horitzontal de sistemes
o Computació distribuïda en clúster i frameworks de referència: Hadoop, Spark, Storm ...
• Explotació de dades
o Explotació multicanal de dades i tecnologies de visualització: dashboards, mapes, llibreries gràfiques
• Projecte final: Projecte de Big Data Analytics
Àrea de Project Manager
• La gestió de projectes: Les cinc etapes de la gestió de projectes, les nou àrees de coneixement en la gestió de projectes.
• Definició de l'abast de projectes: Scope Management
• Cronograma d'el Projecte: Time Management
• Cost i Finançament de Projectes: Cost Management
• Eines Informàtiques: Microsoft Project
• Anàlisi Descriptiu: Per a què volem analitzar les dades? Quines dades necessitem?
• Construcció de l'repositori d'anàlisi: Com guardem la informació?
• Definició, creació i representació gràfica de variables: Per on comencem a analitzar? Què i com mesurem resultats?
• Definició d'indicadors i validació de resultats: Quants dades analitzem?
• Mineria de Dades: Podem reduir el nombre de variables per a una anàlisi? Existeixen Relacions entre successos? Existeixen relacions ocultes? Podem agrupar usuaris i / o productes? Podem fer previsions de comportament?
• Casos Pràctics: Com apliquem els coneixements adquirits a un cas pràctic?
Àrea de Big Data
• Introducció a l'fenomen Big Data
o El fenomen Big Data en context. Què és Big Data? Per què ara?
o La dada com a element clau per a la generació de valor en l'empresa actual
• Estructura dels projectes
o Estructura dels projectes Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner ... perfils laborals d'èxit associats a l'Big Data
• Fonaments i eines del Big Data
o Fonaments tècnics del Big Data. L'ecosistema Big Data i la caixa d'eines de el Data Scientist. llibreries algorítmiques
• Contextualització de les dades
o El treball amb dades en el context Big Data. El cicle de vida de la dada. Fonts d'informació, tipologia i qualitat de la dada
• Captura i pre-processament de dades
o Nous models d'emmagatzematge de dades. Explotació de dades geoespacials
• Tecnologies de escalabilitat horitzontal de sistemes
o Computació distribuïda en clúster i frameworks de referència: Hadoop, Spark, Storm ...
• Explotació de dades
o Explotació multicanal de dades i tecnologies de visualització: dashboards, mapes, llibreries gràfiques
• Projecte final: Projecte de Big Data Analytics
Àrea de Project Manager
• La gestió de projectes: Les cinc etapes de la gestió de projectes, les nou àrees de coneixement en la gestió de projectes.
• Definició de l'abast de projectes: Scope Management
• Cronograma d'el Projecte: Time Management
• Cost i Finançament de Projectes: Cost Management
• Eines Informàtiques: Microsoft Project
Destinataris
Professionals de el sector tecnològic, professionals de qualsevol àmbit que volen enfocar la seva carrera cap al treball amb dades:
• Nous llicenciats i professionals que vulguin ampliar els seus coneixements en l'àrea de l'Big Data Project Management.
• Professionals amb experiència que vulguin assumir noves competències i responsabilitats, així com tenir un reconeixement.
• Empreses que busquin especialització del seu personal.
• Titulats en Formació Professional Grau Mitjà o de Grau Superior que busquen una preparació pràctica per entrar al món laboral.
• Nous llicenciats i professionals que vulguin ampliar els seus coneixements en l'àrea de l'Big Data Project Management.
• Professionals amb experiència que vulguin assumir noves competències i responsabilitats, així com tenir un reconeixement.
• Empreses que busquin especialització del seu personal.
• Titulats en Formació Professional Grau Mitjà o de Grau Superior que busquen una preparació pràctica per entrar al món laboral.
Necessites informació sobre cursos? Truca'ns al 900 293 573
Trucada gratuïta de dilluns a divendres de 9h a 20h
Idiomes en els quals s'imparteix
Espanyol
Durada
Inici: Octubre 2020. Durada: fins juliol 2021.
Objectius
L'objectiu és que l'estudiant obtingui un coneixement concret i aplicat que li permeti emprendre amb seguretat un projecte d'analítica de dades en entorns Big Data:
• Conèixer el model socioeconòmic que defineix el fenomen Big Data.
• Conèixer l'ecosistema de dades actual i definir estratègies de valorització de dades.
• Definir un projecte d'analítica de dades amb un enfocament de negoci (objectius, indicadors, impacte).
• Capacitar en totes les àrees de gestió mitjançant una visió transversal de l'empresa.
• Conèixer les fases de treball i activitats en què es divideix un projecte Big Data Analytics.
• Conèixer els principals conceptes i eines per a la direcció, planificació, gestió i programació de qualsevol tipus de projecte.
• Identificar les tipologies de dades i les seves característiques, les principals fonts de dades existents i les tècniques de consum i pre-processat de dades per a cadascuna d'elles.
• Conèixer els conceptes bàsics de l'estadística, el Data Mining i el Machine Learning i ser capaç de definir models analítics que els utilitzin.
• Conèixer els principis de l'arquitectura distribuïda i els principals components tecnològics que conformen un sistema Big Data Analytics.
• Conèixer els conceptes clau de la visualització d'informació heterogènia (numèrica, geoespacial ...).
• Conèixer i practicar amb les principals eines que s'utilitzen per a cadascuna de les activitats definides.
• Completar un projecte pilot de Big Data Analytics que permeti exercitar les capacitats adquirides en el curs.
• Conèixer el model socioeconòmic que defineix el fenomen Big Data.
• Conèixer l'ecosistema de dades actual i definir estratègies de valorització de dades.
• Definir un projecte d'analítica de dades amb un enfocament de negoci (objectius, indicadors, impacte).
• Capacitar en totes les àrees de gestió mitjançant una visió transversal de l'empresa.
• Conèixer les fases de treball i activitats en què es divideix un projecte Big Data Analytics.
• Conèixer els principals conceptes i eines per a la direcció, planificació, gestió i programació de qualsevol tipus de projecte.
• Identificar les tipologies de dades i les seves característiques, les principals fonts de dades existents i les tècniques de consum i pre-processat de dades per a cadascuna d'elles.
• Conèixer els conceptes bàsics de l'estadística, el Data Mining i el Machine Learning i ser capaç de definir models analítics que els utilitzin.
• Conèixer els principis de l'arquitectura distribuïda i els principals components tecnològics que conformen un sistema Big Data Analytics.
• Conèixer els conceptes clau de la visualització d'informació heterogènia (numèrica, geoespacial ...).
• Conèixer i practicar amb les principals eines que s'utilitzen per a cadascuna de les activitats definides.
• Completar un projecte pilot de Big Data Analytics que permeti exercitar les capacitats adquirides en el curs.
Titulació obtinguda
Després d'haver superat amb èxit les proves d'avaluació de el programa i sempre que es compti amb l'assistència mínima requerida, l'alumne / a obtindrà el títol de Màster en Big Data & Data Intelligence de INSA Business, Marketing & Communication School.
Pràctiques
INSA ofereix la possibilitat de realitzar pràctiques en empreses durant el període d'impartició del Màster.
Perspectives laborals
Data Management Data Project Manager Director estratègic Analista de dades Data Scientist Data Engineer
Avantatges del curs
Més de 500 ofertes de treball i de pràctiques a l'any en les diferents àrees en què es formen professionals. Estar en contacte amb el món laboral i oferir la possibilitat que els alumnes posin en pràctica els coneixements que van adquirint és un dels nostres factors diferencials.
Tipus d'avaluació
El sistema d'avaluació del programa està compost per l'assistència a les sessions, una avaluació parcial a meitat de curs i l'elaboració i presentació de el projecte final.
Horari
Dimarts a divendres 19:00 a 21:30.
Màster en Big Data i Project Management
INSA Business, Marketing & Communication School
Campus i seus: INSA Business, Marketing & Communication School
INSA Business, Marketing & Communication School
Torrent de l'Olla 208
08012
Barcelona