Maestría en Big Data y Ciencia de Datos

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.

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.

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.

1. FUNDAMENTOS BIG DATA
2. BUSINESS INTELLIGENCE
3. ANALÍTICA DE DATOS Y MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO APLICADOS A BIG DATA
4. PROCESO DE MODELIZACIÓN MATEMÁTICA - PLN
5. PLAN DE TITULACIÓN
6. ANÁLISIS DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES EMPRESARIALES
7. ARQUITECTURA Y SOLUCIONES DE BIG DATA
8. BASES DE DATOS PARA ENTORNOS ANALÍTICOS
9. MODELAMIENTO Y EXPLOTACIÓN DE DATOS MEDIANTE BIG DATA
10. CASOS Y ÓPICOS DE BIG DATA
11. DEONTOLOGÍA PROFESIONAL

CURSOS
Iniciación a Python
Iniciación a R
Metodologías ágiles. Scrum

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)