Master Executive en Advanced Analytics & Artificial Intelligence

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27 Ediciones de programas de Big Data y Analytics


El Master Executive en Advanced Analytics & Artificial Intelligence de MSMK es un programa en el que los alumnos aprenden practicando con la tecnología específica y más novedosa, adecuada a cada fase del proceso en la toma de decisiones estratégicas. Al final del programa el método de trabajo se ha fortalecido, se han logrado nuevas competencias y habilidades especializadas, y escuchando y compartiendo con el resto de alumnos y profesores se aprenderá de errores cometidos y se abrirán nuevas oportunidades.

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Datos Técnicos

Modalidad
Presencial
Fecha de Inicio
29 de Marzo 2019
Titulación
Título propio por MSMK
Horario
Viernes: 16:00 a 21:00
Sábados: 9:00 a 14:00
Ubicación
Príncipe Vergara, 43. Madrid
Ayudas Económicas
Consultar Condiciones Especiales
Bolsa de Empleo
Vitalicia especializada en Big Data
Bolsa de Prácticas
Accesos a todos los alumnos
Inscripción
Plazas Disponibles

Información

  • Programa de Estudio
  • Objetivos | ¿Qué Voy a Aprender?
  • Perfil del Alumno
  • Metodología
  • Proceso de Admisión
  • Tecnología
  • Bolsa de Empleo
  • Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
  • El Data Warehouse y el tratamiento de los datos – Big Data.
  • Modelo relacional – Modelo transaccional.
  • Del operacional al informacional: modelización de los datos (modelo en estrella, modelo en copo de nieve…).
  • Arquitectura del Data Warehouse: diferencia ente DWH y Datamart.
  • Explotación multidimensional de los datos: Cubos OLAP.
  • La importancia de la calidad de datos. Limpieza y enriquecimiento.
  • Procesos y subprocesos de ETL.
  • Interés empresarial del Business Intelligence.
  • Plataformas tecnológicas. Criterios de selección de una herramienta de BI.
  • Almacenamiento de datos estructurados. Bases de datos relacionales.
  • Introducción al big data. La obtención del valor de los datos.
  • Nuevos retos en la gestión de los datos.
  • Tendencias de big data. Evolución de las plataformas.
  • Arquitecturas de big data.
  • Ciclo de vida del SW de big data.
  • Ciclo de vida del SW de Machine Learning.
  • Taller tecnológico de SQL.
  • ¿Qué es Hadopp? HDFS y MapReduce.
  • El ecosistema de Hadopp: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie…
  • Taller tecnológico de Phyton. Introducción a la programación.
  • Plataformas big data. Tipos de analíticas y casos de uso.
  • Almacenamiento de datos. Introducción a bases de datos NoSQL (Riak, Mongo BD, Neoj4, Cassandra…).
  • Bases de datos NoSQL.
  • Tratamiento de datos por lotes y tratamiento de datos en tiempo real.
  • Taller tecnológico de SPARK.
  • Selección de herramientas para el tratamiento de datos en tiempo real (Stream processing).
  • Taller tecnológico de tratamiento de datos en tiempo real.
  • Visualización de datos con big data: Data Discovery.
  • La estadística: principales funciones y limitaciones.
  • Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos. Población y muestra. Tipos de muestreo.
  • Modelos de distribución de probabilidad para análisis de fenómenos económicos y sociales de tipo discreto y continuo.
  • Análisis estadístico desde el razonamiento inductivo (Clustering and profiling, árboles de decisión, ensamblado de modelos, regresión logística…). Métodos inferenciales: estimación y contrastación.
  • Test A/B.
  • Taller tecnológico de R.
  • Tipos de datos, estructuras y algoritmos.
  • Desarrollo de modelos de comportamiento y su aplicación práctica en la gestión de negocio.
  • La minería de datos como proceso de ayuda a la toma de decisiones.
  • Implementación de estructuras de datos y algoritmos.
  • Regresión.
  • Modelización de series temporales.
  • Medición de la efectividad de los datos seleccionados y los algoritmos desarrollados.
  • Análisis práctico: caso de datos.
El alumno adquirirá destreza en el ámbito de la inteligencia cognitiva con IBM Watson.
  • Introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Conceptos básicos relevantes d la IA y su relación con los nuevos modelos de negocio.
  • Principales tecnologías de IA. Tendencias.
  • Enfoque ‘Bottom-Up’ para los sistemas de IA (redes neuronales artificiales, computación evolutiva, inteligencia de enjambres).
  • Enfoque ‘Top-Down’ para los sistemas de IA (sistemas basados en el conocimiento, procesamiento de lenguaje natural, lógica difusa…).
  • Diseño, construcción e implantación de sistemas inteligentes.
  • Introducción a funciones, clases, librerías y/o paquetes que soportan las herramientas o los lenguajes de programación.
  • Inteligencia cognitiva aplicada:
    • Asistentes cognitivos.
    • Tratamiento del lenguaje natural.
    • Internet de las cosas (IoT).
    • Análisis de sentimiento en RRSS.
  • Computación cognitiva. Introducción a la nube, Dockers/Kubernetes y gestión de APIS.
  • Fundamentos de la visualización de los datos.
  • Visual Analytics.
  • Visualización gráfica con R (básica).
  • Introducción a Tableau.
  • Data discovery con Tableau.
  • Dashboard y story con Tableau.
Para ilustrar los objetivos en clase se van a usar también otras herramientas de reconocida relevancia en el mercado como: ArcGIS, Carto, Piktochart.
  • Organizaciones basadas en información.
  • Desarrollo de mapas estratégicos.
  • La gestión basada en KPI’s.
  • Desarrollo de cuadro de mando integral y cuadro de indicadores.
  • Desarrollo de proyectos con metodologías tradicionales.
  • Dirección y gestión con metodologías ágiles (Waterfall).
  • Gestión económica. Principales generadores de coste.
  • Gestión de riesgos.
  • Conceptos y fundamentos.
  • Ciberamenazas actuales.
  • Seguridad en redes y comunicaciones.
  • Seguridad en sistemas de información.
  • Seguridad en aplicaciones web.
  • Tecnologías de ciberseguridad.
  • Continuidad de negocio.
  • Organismos de ciberseguridad.
  • Normativas y certificaciones.
  • Legislación aplicable.

Realizando el Master Executive en Advanced Analytics & Artificial Intelligence adquirirás las siguientes competencias y habilidades profesionales:

  • Desarrollo de la función de Business Intelligence.
  • Manejo y gestión de datos: Data Warehouse.
  • Técnicas de visualización de datos.
  • Analítica avanzada para el tratamiento de la información de clientes.
  • Minería de datos.
  • Arquitecturas de big data: principales componentes.
  • Marketing intelligence y análisis de redes sociales.
  • Aplicaciones cognitivas.
  • Cuadro de mando integral y reporting.
  • Gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

En MSMK seleccionamos perfiles profesionales proactivos, con estudios superiores y con méritos tanto profesionales como académicos, los cuales estén dispuestos a desarrollar sus capacidades y habilidades, con los objetivos fundamentales de impulsar su carrera profesional hacia posiciones directivas, y su vez generar un networking profesional.

Actualmente, el perfil del alumno del Master en Advanced Analytics & Artificial Intelligence con una media de edad de 30 años, está compuesto por:

MEDIA DE EDAD DE LOS ALUMNOS:

 

FORMACIÓN DE NUESTROS ALUMNOS:

El riguroso proceso de admisión, unido a los niveles de formación o experiencia solicitados por el Comité de Admisiones, permite a MSMK contar con un perfil formativo previo muy marcado:

   

SECTOR PROFESIONAL:

Los Alumnos de MSMK proceden de una amplia diversidad de sectores profesionales, lo que permite enriquecer la convivencia y el debate en todas las sesiones presenciales. La distribución de nuestros alumnos por sector profesional es la siguiente:

 

Desarrollarás tus Professional Skills con nuestra Metodología

“LEARNING IN ACTION”

 

El modelo pedagógico de MSMK está sustentado en el principio metodológico Learning in Action’.

Este principio se traslada a la práctica docente a través de una Metodología Activa basada en el Paradigma de Aprendizaje Constructivo, a través del cual se consigue la adquisición de competencias profesionales.

Para su implementación en las aulas, uno de los métodos fundamentales que se utiliza es el Aprendizaje por Proyectos – PBL (Project based learning). Este método permite a los alumnos construir conocimientos y desarrollar competencias clave mediante la elaboración de proyectos que dan respuesta a problemas del día a día del contexto profesional.

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El protagonista de nuestro modelo ‘Learning in Action’ es el alumno: construye su conocimiento y desarrolla su autonomía y responsabilidad a través de un aprendizaje significativo guiado por el faculty, que incorporan el día a día empresarial a la escuela y que adquieren el rol de facilitador estratégico. Es el alumno el encargado de planificar, estructurar el trabajo y elaborar el producto para resolver la situación planteada.

La metodología activa ‘Learning in Action’ es clave para el buen desarrollo del programa. Para ello, en las diferentes sesiones del programa se verán reflejadas actividades como:

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El Comité de Admisiones de MSMK tiene como principal objetivo formar los grupos de participantes de los diferentes Másters y Programas especializados. Al trabajar siempre con grupos reducidos, seleccionamos alumnos con perfiles homogéneos, donde no solo se evalúa su experiencia profesional y académica, sino también sus logros, habilidades y competencias profesionales.

Debido a la demanda y dado el limitado número de plazas, es recomendable iniciar el proceso de admisión con varios meses de anticipación e incluso con un año.

El proceso de admisión de MSMK es riguroso y exigente y cuenta con las siguientes fases:

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El Proceso de Admisión se pone en marcha cuando la persona solicita información sobre un Máster o Programa de una de las áreas de especialización.

Con el objetivo de proporcionar la mayor información posible, nuestro equipo de Asesores Académicos le ayudará a elegir el programa que mejor se adecue a sus necesidades formativas, competencias y habilidades profesionales, garantizando así el éxito de su especialización.

En esta primera fase se especifican los requisitos de acceso para poder iniciar el proceso, se facilita al futuro alumno las solicitudes de admisión que tendrá que cumplimentar  y se estudian sus logros académicos y profesionales, experiencia laboral y habilidades, así como sus inquietudes y aspiraciones.

En la entrevista personal se analiza de forma más pormenorizada la información obtenida en el proceso de solicitud. De este modo, se comprueba si el candidato cuenta con el perfil adecuado para el Máster solicitado y el área de especialización.

Esta entrevista puede ser presencial, en las instalaciones de MSMK, o bien por teléfono o vía Skype, en el caso de no encontrarse la persona en Madrid.

Una vez presentada la documentación y superada con éxito la entrevista personal, el candidato realizará una prueba de acceso, donde se ponen a prueba todos los conocimientos, capacidades y habilidades, tanto profesionales como académicas, adquiridas por el futuro alumno de MSMK a lo largo de su vida.

El Comité de Admisiones evalúa toda la documentación, informes y prueba de acceso,  que conforman la candidatura del futuro Alumno MSMK,  realizadas por el candidato y generadas por su asesor académico en las fases previas.

Una vez evaluado, dará una respuesta positiva o negativa al Asesor Académico que realizó la entrevista al candidato, que será la persona encargada de comunicar la decisión final al candidato.

Una vez admitido por el Comité de Admisiones y previamente comunicado por su Asesor Académico, el alumno solo tendrá que realizar la matriculación para convertirse en nuevo Alumno MSMK.

Los alumnos aprenderán herramientas tecnológicas avanzadas con el fin de adquirir los conocimientos y las habilidades necesarias para:

  • Analizar información de forma eficaz y ágil,
  • Visualizar datos e informes.
  • Manejo de indicadores y cuadros de mando.

CERTIFICACIÓN: SAS ENTERPRISE MINER

Análisis aplicado con SAS Enterprise Miner.

El programa de certificación SAS reconoce a los usuarios de software SAS que pueden demostrar un conocimiento en profundidad del software SAS. Las Certificaciones SAS son desarrolladas según normas internacionales definidas y basadas en los resultados de las encuestas y comentarios de nuestros usuarios.

El Alumno aprenderá a:

  • Definir un proyecto de SAS Enterprise Miner y analizar datos gráficos.
  • Modificar datos para mejorar los resultados del análisis.
  • Crear y comprender modelos predictivos, como árboles de decisión y modelos de regresión.
  • Comparar y explicar modelos complejos.
  • Generar y usar códigos de score.
  • Aplicar asociaciones y búsquedas por secuencias a los datos transaccionales.
  • Utilizar otras soluciones para la creación de modelos, como la regla de inducción, mejora del gradiente y máquinas de soporte vectorial.

MANEJO DE LAS SIGUIENTES HERRAMIENTAS

Durante el desarrollo del Máster, los alumnos utilizarán las siguientes herramientas:  

 

Bolsa de Empleo Vitalicia

Bolsa de Prácticas Especializada

Uno de los claros objetivos de MSMK es el desarrollo de la carrera profesional y la incorporación al mundo empresarial de los alumnos. Para ello contamos con una bolsa de empleo vitalicia y una bolsa de prácticas especializada con más de 700 convenios con empresas nacionales e internacionales, que abarcan todos los sectores que conforman el mapa empresarial.

A través del departamento de carreras profesionales ponemos a disposición de los alumnos, los servicios de la bolsa de empleo vitalicia destinada a establecer oportunidades para mejorar la trayectoria profesional de nuestros alumnos y antiguos alumnos.

A través de la bolsa de prácticas especializada ofrecemos un programa de prácticas empresariales opcionales, destinado a establecer oportunidades de acceso al mercado laboral, para que los perfiles junior puedan completar su formación dual.

Por otro lado,  ofrecemos al alumno un servicio de orientación y asesoramiento personalizado para asegurar la adecuación de su perfil a la vacante profesional, para así satisfacer las necesidades de personal cualificado demandado por las empresas.

La bolsa de empleo y prácticas cuenta con las empresas de mayor relevancia dentro del ámbito económico, entre las que destacamos:

CARRERAS_PROFESIONALES_masters

Faculty

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