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Impulsa tu carrera como profesional con el Master en Big Data e Inteligencia Artificial y recibe tu titulación con 60 ECTS expedidos por la Universidad Católica de Murcia

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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4,6
Valoración del curso
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Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Aniano Rodríguez

MURCIA

Opinión sobre Máster en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica + 60 Créditos ECTS

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* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en big data e inteligencia artificial

MASTER EN BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master en big data e inteligencia artificial
Este Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica se presenta como una formación de gran relevancia en el contexto actual. Con el crecimiento exponencial de la cantidad de datos disponibles y el avance de las tecnologías de análisis, el Big Data y la Inteligencia Artificial se han convertido en herramientas clave para la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones. Este programa proporciona a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para aprovechar al máximo los datos y aplicar técnicas de IA en la gestión estratégica, permitiendo a las empresas obtener información valiosa, identificar patrones y tendencias, y mejorar su competitividad en un entorno empresarial cada vez más digitalizado y globalizado.
Objetivos
de Master en big data e inteligencia artificial
- Asimilar los fundamentos del Big Data. - Entender las aplicaciones del Data Analyst junto con el Data Mining y el Machine Learning. - Conocer los aspectos sobre derechos de propiedad e intelectuales relacionados con la IA en la industria. - Desarrollar habilidades en la Social Media y el posicionamiento Web.
Salidas profesionales
de Master en big data e inteligencia artificial
El Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica te proporciona un amplio abanico de salidas laborales en el campo de la gestión estratégica basada en datos. Podrás trabajar como analista y científico de datos, consultor estratégico, arquitecto de datos, gerente de proyectos de Big Data, entre otros roles relacionados.
Para qué te prepara
el Master en big data e inteligencia artificial
El Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica te prepara para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual, donde el análisis de datos y la inteligencia artificial son fundamentales. A través de este programa, adquirirás conocimientos en áreas como la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, la implementación de técnicas de IA y el desarrollo de modelos predictivos.
A quién va dirigido
el Master en big data e inteligencia artificial
El Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica está dirigido a profesionales y especialistas en áreas como la informática, la ingeniería, la administración de empresas, el marketing y disciplinas afines, que deseen adquirir conocimientos especializados en Big Data y AI para la toma de decisiones estratégicas.
Metodología
de Master en big data e inteligencia artificial
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en big data e inteligencia artificial

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el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de infraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Introducción teórica al concepto de know-how
  2. Entorno de Innovación Abierta
  3. Política de Gestión de Propiedad Intelectual e Industrial
  4. Gestión de Propiedad Intelectual e Industrial en Proyectos de I+D+I
  5. Patent Box
  1. Jurisdicción Europea Y Española
  2. Relevancia del secreto
  3. Requisitos del secreto empresarial
  1. Gestión de la protección
  2. Protección de la Propiedad Intelectual e Industrial en la era digital
  3. Gestión de la Propiedad Intelectual e Industrial en explotación y defensa
  4. Non Disclosure Agreement (NDA)
  1. Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y Ley de Propiedad Intelectual: una doble perspectiva
  2. Derechos de propiedad intelectual sobre las páginas web
  3. Acceso a contenidos desde la perspectiva de la LSSI
  4. La Ley Sinde: Ley 5. Impacto de la Reforma
  5. Reforma del TRLGDCU impacto en los negocios online
  1. Requisitos de una patente
  2. Clases de patentes
  3. Procedimiento de registro de patentes
  4. Diseños industriales
  5. Modelos de utilidad
  1. Marco normativo La Ley 2. Concepto de marca
  2. Clases de marcas
  3. Concepto de nombre comercial
  4. Prohibiciones absolutas de registro
  5. Prohibiciones relativas de registro
  6. Marca notoria y marca renombrada
  7. Marcas colectivas y de garantía
  1. Clases de nombres de dominio
  2. Conflictos en nombres de dominio
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
  1. Rol de la IA en la investigación y regulación de la competencia
  2. Propiedad intelectual digital: IA y NFTs
  3. Transmisibilidad de las creaciones de la IA
  4. Protección internacional de los desarrollos de IA
  5. Contratación internacional sobre desarrollos de IA
  6. Clasificación automatizada de patentes y marcas
  7. Inteligencia artificial en búsquedas, examen y comprobación de requisitos de patente
  8. Implicaciones de la IA sobre el Derecho de autor
  9. Policías algorítmicos y el control de contenido en línea
  1. Importancia del SEO
  2. Funcionamiento de los buscadores
  3. Google: algoritmos y actualizaciones
  4. Cómo salir de una penalización en Google
  5. Estrategia SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos de SEM
  3. Sistema de pujas y calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios de calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Qué es un CMS
  2. Ventajas e inconvenientes de los CMS
  3. Wordpress y Woocommerce
  4. Prestashop y Magento
  1. Concepto y evolución del Social Media
  2. Tipos de redes sociales
  3. La importancia actual del social media
  4. Prosumer
  5. Contenido de valor
  6. Marketing viral
  7. La figura del Community Manager
  8. Social Media Plan
  9. Reputación Online
  1. Primero pasos con Facebook
  2. Facebook para empresas
  3. Configuración de la Fanpage
  4. Configuración de mensajes: Facebook Messenger
  5. Tipo de publicaciones
  6. Creación de eventos
  7. Facebook Marketplace
  8. Administración de la página
  9. Facebook Insights
  10. Centro de cuentas, Facebook Business Suite, Facebook Business Manager
  1. Introducción a Instagram
  2. Instagram para empresas
  3. Creación de contenido
  4. Uso de Hashtags
  5. Instagram Stories
  6. Herramientas creativas
  7. Colaboración con influencers
  8. Principales estadísticas
  9. Actualiaciones de instagram
  10. Funcionalidades de la versión de pago
  1. Introducción a X Corp.
  2. Elementos básicos de X Corp.
  3. X Corp para empresas
  4. Servicio de atención al cliente a través de X Corp.
  5. Contenidos
  6. Uso de Hashtags y Trending Topic
  7. X Corp. Analytics
  8. TweetDeck
  9. Audiense
  10. Hootsuite
  11. 11. Funcionalidades de la versión premium
  1. Introducción a LinkedIn
  2. LinkedIn para empresas
  3. Creación de perfil y optimización
  4. Grupos
  5. SEO para LinkedIn
  6. Analítica en LinkedIn
  7. LinkedIn Recruiter
  1. Introducción a Youtube
  2. Vídeo Marketing
  3. Crear una canal de empresa
  4. Optimización del canal
  5. Creación de contenidos
  6. Gestión de comentarios
  7. Youtube Analytics
  8. Youtube vs Vimeo
  9. Keyword Tool
  10. Youtube Trends
  1. Introducción a Twitch
  2. El éxito de Twitch
  3. Generar suscriptores en Twitch
  4. Contenidos y recomendaciones
  5. Twitch e influencers
  6. Streamlabs
  7. Publicidad en Twitch
  8. Seguimiento y medición de resultados
  1. ¿Qué es y cómo funciona Tiktok?
  2. Creación de contenido en TikTok
  3. Estrategias para ganar seguidores (hashtags, likes, challenges…)
  4. El papel del marketing en Tiktok
  5. Tiktok e influencers
  6. Tiktok Ads
  1. Introducción a Facebook Ads
  2. Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
  3. Segmentación: públicos
  4. Presupuesto
  5. Formatos de anuncios
  6. Ubicaciones
  7. Administrador de anuncios
  8. Seguimiento y optimización de anuncios
  9. Pixel de Facebook
  10. Cómo gestionar publicidad de Instagram desde el administrador de anuncios de Facebook
  1. Objetivos publicitarios
  2. Audiencias en X Corp
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Creación de campañas y optimización
  6. X Corp. Cards
  7. Instalación código de seguimiento
  8. Listas de remarketing
  1. Introducción a LinkedIn Ads
  2. Formatos de anuncios
  3. Objetivos publicitarios
  4. Creación de campañas
  5. Segmentación
  6. Presupuesto
  7. Seguimiento y medición de resultados
  1. Ventajas de la publicidad en Youtube
  2. Youtube y Google Adwords
  3. Tipos de anuncios en Youtube
  4. Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
  5. Creación de anuncios desde Youtube
  1. Introducción a TikTok Ads Manager
  2. Creación de una campaña de publicidad en TikTok
  3. Tipos de contenidos y herramientas clave
  4. Seguimiento y monitorización de los resultados
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes

Titulación de Master en big data e inteligencia artificial

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Big Data Inteligencia ArtificialMaster Big Data Inteligencia Artificial
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Big Data es uno de los conceptos que se encargan de describir los volúmenes de datos y de informaciones, independientemente de que estén o no estén estructurados. Lo importante que poseen las empresas son los grandes datos, si no más bien qué se hacen con esos datos. Es importante que las empresas analicen estos datos obteniendo una serie de ideas que contribuyan y conduzcan a óptimas decisiones y estrategias de negocio beneficiosas. Big Data es uno de los términos tiene que ver con grandes cantidades de informaciones complejas que con las herramientas tradicionales no pueden llevarse a cabo y requieren de herramientas potenciales

Estas nuevas tecnología se han convertido es una de las grandes vías de negocio, ya que facilitan a las empresas conocer a los clientes y consumidores; además, pueden profundizar en atención a sus necesidades y cómo actuar en lo que respecta a los bienes y a los servicios. Todas las empresas, independientemente del sector en el que trabajen, emplean estas nuevas técnicas. El Big Data es empleado por la mayoría de las industrias para atender a los patrones y las diferencias tendencias dentro del mercado y aplicar las pautas necesarias para beneficiar al mercado y a la empresa

El análisis de datos es importante en la actividad empresarial de la actualidad. El crecimiento de la empresa viene a veces determinado por el impulso de las nuevas tecnologías dentro de la misma, gracias a este Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial de Euroinnova aprenderás los conocimientos necesarios en el análisis de datos. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda.

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Big Data contribuye a los procesos de la empresa al manejo de grandes datos e informaciones casi en tiempo real. Gracias a las herramientas y a sus análisis se puede atender a las necesidades de los consumidores y aplicar las medidas publicitarias necesarias para impulsar la actividad de la empresa. Estos perfiles profesionales se han convertido en uno de los más demandados por parte de las empresas, son cada vez más requeridos y los puestos han ido aumentando en grandes pasos. 

Con el paso de la transformación digital, muchas de las empresas se ven obligadas a analizar las informaciones que obtienen de las transacciones de los clientes y consumidores para poder seguir la producción de la empresa. Es importante cada vez más para las empresas analizar los datos de las operaciones de los clientes.  

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