Universidad de Alcalá - Máster en Analítica de Negocio y Grandes Volúmenes de Datos


Máster en Analítica de Negocio y Grandes Volúmenes de Datos

La carrera Máster en Analítica de Negocio y Grandes Volúmenes de Datos es una de las Másteres de Ingeniería y Tecnología que dicta la Universidad de Alcalá

Duración 1 AÑOS

La carrera está compuesta por 15 materias.

El título de Máster en Analítica de Negocio y Grandes Volúmenes de Datos es el título que otorga la Universidad de Alcalá para la carrera de Máster en Ingeniería

COMPETENCIAS

- Capacidad para abordar problemas aplicados en todas las áreas de la organización, utilizando los datos y los modelos con criterios científicos para llegar a soluciones innovadoras.
- Capacidad para - estimar costes, beneficios, propiedades y compromisos en problema de diferentes tipos.
- Capacidad para dirigir equipos interdisciplinares de profesionales, incluyendo diferentes perfiles.
- Capacidad para identificar, valorar y utilizar diferentes fuentes de información e integrarlas para la solución de un problema.
- Capacidad para juzgar, valorar y analizar los aspectos legales, éticos y de negocio de una solución, un producto o un modelo.
- Capacidad para diseñar soluciones avanzadas a problemas de en las organizaciones, integrando técnicas y métodos diversos.
- Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
- Capacidad para concebir soluciones que ayuden a la toma de decisión en situaciones complejas.


El máster formará a los alumnos en aspectos relacionados con la tecnología Big Data y la analítica de negocio (business analytics) basada en la ciencia de los datos (data science). Se estudiarán, entre otros:

  • Análisis de redes sociales
  • Machine learning
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Inteligencia del negocio
  • Análisis estadístico
  • Bases de datos NoSQL
  • Paralelización de datos
  • Web de los datos y extractores
  • Escalabilidad y motores de indexación
  • Visualización de datos
  • Procesamiento de streams
  • Analítica por sectores
  • Integración de tecnologías Big Data



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