Mestre em Big Data
IMF Smart Education
Informação chave
Localização do campus
Online Spain
línguas
Espanhol
Formato de estudo
Ensino à distância
Duração
24 meses
Ritmo
Tempo parcial
Propinas
EUR 850 / per year *
Prazo de inscrição
Solicite informações
Data de início mais cedo
Sep 2024
* Preço base: € 8.500
bolsas de estudo
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Introdução
O Mestrado em Big Data, co-desenvolvido com a multinacional tecnológica Indra, oferece uma visão geral das tecnologias Big Data e sua utilização, bem como formação aplicada e prática em técnicas analíticas para negócios (Business Analytics), ou seja, na aplicação de Técnicas de Ciência de Dados para problemas de negócios.
Assim, o programa responde à necessidade de conhecer de forma prática e aplicada a utilização de tecnologias e métodos de análise de dados. A compreensão do uso técnico complementa a visão empresarial, de modo que os egressos do programa serão capazes de raciocinar aprofundadamente sobre a aplicabilidade das tecnologias, bem como aplicar técnicas e ferramentas analíticas em situações específicas.
Por que estudar na School of Artificial Intelligence & Big Data?
especialistas ativos
Profissionais ativos da Indra e da Minsait ensinarão a você as habilidades e conhecimentos que buscam para suas equipes
Desenhe seu treinamento personalizado
Os nossos programas estão estruturados em torno de 2 eixos principais, o seu perfil e experiência profissional para que possa aceder ao mercado profissional a partir de um perfil técnico (Hard tech) ou empresarial (Soft Tech).
Aprender fazendo
Trabalha com as nuvens dos principais players do setor, ecossistemas e plataformas open source que atendem +500 milhões de pessoas
Acesso a práticas
Preferência de acesso a estágios profissionais com um número mínimo de estágios para cada programa
Graus
Ao concluir este programa você obterá um triplo grau de Mestrado em Big Data da IMF Smart Education , certificação profissional da Indra e Mestrado em Big Data da UCAV.
Grau triplo: FMI Smart Education + certificação profissional Indra + UCAV
Possibilidade de contratação de estágios e acesso preferencial a processos seletivos
Alunos ideais
O programa destina-se a profissionais e recém-licenciados de diferentes perfis que pretendam orientar ou reorientar a sua carreira profissional para uma das profissões emergentes relacionadas com a análise de dados. Os perfis podem ser de três tipos:
- Perfis TIC: cientistas da computação, ou engenheiros afins, ou profissionais que desenvolveram sua carreira em desenvolvimento de software ou administração de sistemas de TI.
- Perfis quantitativos: licenciados em carreiras com forte componente quantitativa, como estatística e matemática, que pretendam expandir as suas competências com técnicas de aquisição, armazenamento e gestão de dados, bem como adquirir novas competências analíticas.
- Perfis empresariais: licenciados e profissionais de diversas áreas de negócios e economia que queiram especializar-se em business analytics, adquirindo uma sólida formação no tratamento de linguagens estatísticas e na compreensão da tecnologia, não só a nível empresarial, mas também ao nível da sua área técnica. aplicativo
Admissões
Bolsas e Financiamento
Resultado do programa
- Compreender o valor dos dados e da sua análise nas organizações e ser capaz de idealizar e conceber soluções de análise de dados.
- Conhecer e saber afirmar o valor empresarial das principais tecnologias de processamento paralelo e armazenamento escalável de dados, bem como saber explicar a sua utilização para fins específicos dentro da organização.
- Ser capaz de aplicar técnicas e métodos de análise de dados a problemas de negócios usando técnicas de programação estatística.
- Aplique técnicas de aprendizado de máquina e mineração de texto para extrair valor dos dados e construir modelos preditivos.
- Conhecer e saber aplicar ferramentas de business intelligence e visualização para apoiar a análise e a tomada de decisão.
- Analista de dados (Analista de Big Data).
- Cientista de Dados.
- Profissionais de Inteligência de Negócios.
- Diretor de Dados (CDO).
- Arquiteto de Big Data.
- Engenheiro de Dados
- Professor em cursos de Business Intelligence
- Professor do curso de Análise de Dados
- Professor em questão Qlik
Oportunidades de carreira
O programa oferece a formação básica para orientar diferentes profissões na área de análise e gestão de dados; especificamente: Consultor de Transformação Digital
- Analistas de dados.
- Profissionais de Inteligência de Negócios.
- Cientistas de Dados.
No caso dos perfis com experiência anterior em liderança e gestão de equipes, o programa irá capacitá-los para cargos como Chief Data Officer (CDO). Por fim, para profissionais que possuem perfis de informática, servirá de base para oportunidades profissionais como arquiteto de Big Data ou engenheiro de dados.
Currículo
Mestrado elaborado por um comitê de especialistas formado por médicos e profissionais atuantes de empresas líderes na área de Inteligência Artificial e Big Data como Indra e Minsait. A sua experiência garante a adequação dos estudos e das competências adquiridas, seja para o ingresso no mundo do trabalho, seja para o aperfeiçoamento profissional no setor. Esta equipe de especialistas, além de participar da comissão de elaboração do programa de treinamento, colabora na tutoria e ministração das sessões de mestrado.
Fundamentos de processamento de dados para ciência de dados
- Usando máquinas virtuais e shell de comando
- Fundamentos de programação Python
- Fundamentos de banco de dados relacional
- Fundamentos das tecnologias da Internet
- Compartilhe dados, códigos e recursos em repositórios
- Fundamentos do processamento de dados com a pilha científica Python
Business Intelligence
- Introdução à inteligência de negócios
- Armazéns de dados e bancos de dados analíticos
- Ferramentas de remoção e carregamento
- Aplicativos de inteligência de negócios
- Análise de big data aplicada aos negócios
- Inteligência do cliente (CRM)
Aprendizado de Máquina Aplicado
- Introdução ao aprendizado de máquina
- Modelos supervisionados
- Modelos não supervisionados
- Engenharia de recursos e seleção de modelo
- Modelos conexionistas
- Regras de associação e análise de cesta de compras
Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural (PNL)
- Introdução histórica e tecnológica
- Ferramentas de PNL I: NLTK
- Ferramentas de PNL II: Brat e Gate
- mineração de texto
- Outras aplicações e técnicas de PNL
Inteligência de negócios e visualização
- Introdução à inteligência de negócios
- BI vs. reportagem tradicional
- Fundamentos tecnológicos para processamento e análise de dados
- Fundamentos da visualização de dados
- Visualização avançada de dados
- Ferramentas de visualização
Infraestrutura de big data
- Processamento de dados com Hadoop
- Ferramentas do ecossistema Hadoop
- Processamento de dados com Spark
- Arquiteturas de streaming
- Componentes de arquiteturas de streaming
- Plataformas em nuvem e APIs
Armazenamento e integração de dados
- Bancos de dados não convencionais
- Modelos de banco de dados baseados em documentos
- Modelos de banco de dados orientados a colunas
- Modelos de banco de dados orientados a gráficos
- Modelos de banco de dados de valor-chave
- Aquisição de dados
Valor e contexto da análise de Big Data
- O caso de negócios de big data
- Projetos de big data
- Aplicações analíticas por setores
- Tecnologias emergentes em análise
- Gestão de equipes e métodos ágeis
- Aspectos regulatórios do processamento de dados
Aplicações Analíticas. Casos práticos
- Análise escalável: Análise com tecnologias de computação paralelas e escaláveis
- Análise de mídia social
- Internet das coisas (IoT)
- Análise financeira (classificação da empresa)
- Análise do cliente: análise de localização
- Técnicas de recuperação de informações
Dissertação de mestrado (TFM)
Curso de Metodologias Ágeis
- O que é Scrum e como aplicá-lo
- A Estrutura Scrum
- Equipes auto-organizadas
- O papel dos clientes e partes interessadas
- Gerenciamento ágil de produtos e projetos
- Desenvolvimento e integração contínua
- Como evoluir para uma organização ágil
Curso introdutório de Python
- Introdução ao Python
- Condicionais em Python
- Estruturas repetitivas em Python
- Coleções. Listas
- Funções de string
- Coleções. Dicionários
- funções
- Gerenciamento de arquivos
- orientação a objetos
Curso de introdução ao R
- Introdução ao R
- Vetores
- Matrizes
- Listas
- Quadros de dados
- Estruturas de controle
- funções
Curso de inglês
- Básico, Pré-intermediário, Intermediário ou Avançado
- O aluno pode escolher um dos quatro níveis.
Taxa de matrícula do programa
Acreditações
Galeria
Sobre a Escola
Perguntas
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Curso central
- Online
MBA - Business Analytics
- Scranton, Estados Unidos da América
PG Dip Business and Management (Business Analytics)
- Online United Kingdom