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UNIR Universidad Internacional de La Rioja

Maestría en Visual Analytics y Big Data

UNIR Universidad Internacional de La Rioja - UNIR

1 Año

En línea

Materias: 9

La carrera Maestría en Visual Analytics y Big Data es una de las maestrías de big data que imparte UNIR Universidad Internacional de La Rioja. El título de Maestría en Visual Analytics y Big Data es el título que otorga UNIR Universidad Internacional de La Rioja para la carrera de Maestría en Informática.

Tabla de contenidos

Acerca de Maestría en Visual Analytics y Big Data

Descripción del Programa


El Máster en Big Data a distancia te formará como un profesional del Big Data con un alto dominio en cuatro aspectos clave como son las infraestructuras para el almacenamiento y procesamiento distribuido del dato, minería de datos para aplicar métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y estadística sobre grandes volúmenes de datos, visualización interactiva de datos con el fin de mostrar resultados y aplicaciones en empresas con nociones sobre el gobierno del dato y la toma de decisiones.

Un claustro profesional experto te guiará en tu formación y te ayudará a especializarte en el uso de las herramientas y lenguajes más demandados por el mercado, tales como Python, R, Spark, Hadoop, MongoDB, Cassandra, Neo4J, Redis, Power BI, Qlik Sense, Tableau, entre otros.

Perfil Profesional


Para puestos de "Data Scientist" y "Business Intelligence", las empresas e instituciones buscan profesionales dinámicos que combinen conocimientos de Empresa, manejo de tecnologías Big Data y avanzadas aptitudes de análisis. Solo un perfil de estas características puede identificar, recoger, analizar, interpretar y transformar los datos en información relevante.Algunas salidas profesionales de este máster son: 
  • Ingeniero de datos, data engineer
    • El ingeniero de datos es principalmente un desarrollador especializado en el mundo de los datos. Por tanto, sabe desenvolverse en las tecnologías y e infraestructuras adecuadas para la minería de datos y el machine learning a pequeña y gran escala. Un ingeniero de datos, por ejemplo, es capaz de desplegar y ejecutar un análisis de datos dado en diferentes entornos y situaciones.
  • Arquitecto de datos, data architect
    • El arquitecto de datos tiene conocimiento de cómo las diferentes infraestructuras y tecnologías encajan entre sí. Aunque dispone de los conocimientos de un ingeniero de datos, su trabajo se centra más en el diseño y despliegue de infraestructuras para la resolución de problemas de datos y no tanto en la ejecución de técnicas concretas de análisis.
 
  • Científico de datos, data scientist
    • El científico de datos dispone de los conocimientos propios de los ingenieros de datos y de los arquitectos de datos, de forma que es capaz de aplicar este conocimiento a la resolución de problemas específicos en un contexto de aplicación no ingenieril. Dicho de otra forma, el científico de datos es capaz de entender el dominio de aplicación en el que se realiza el análisis (que puede ser tan diverso como el estudio de los pétalos de flor, o el diseño de campañas de marketing en grandes multinacionales) y proponer técnicas de análisis de datos apropiadas para dicho contexto.
 
  • CDO, Chief Data Officer
    • El Chief Data Officer es una figura clave que lidera el gobierno del dato y asegura que se está llevando a cabo de una manera satisfactoria. Se trata de un cargo principalmente de gestión, ya que su función es la de coordinar departamentos entre sí, conseguir presupuestos para el despliegue de tecnologías, alinear la estrategia de la empresa con la estrategia del gobierno del dato, fomentar la toma de decisiones basadas en datos, entre otras funciones.

Perfil de egreso


Tras completar el máster en Visual Analytics y Big Data, los alumnos serán capaces de:
  • Identificar las diferentes fases que requiere la elaboración de una buena visualización: recogida de datos, procesado y representación.
  • Diseñar un método de recogida de datos que consiga mapear en datos concretos una actividad, tarea o proceso.
  • Usar las técnicas y herramientas existentes de minería de datos, estadísticas y de visualización de la información.
  • Diseñar y desarrollar visualizacionesinteractivas, usables y elocuentes.
  • Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.

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