Leia a Descrição Oficial

Leve seu Mestrado em Big Data online na UNIR

O Mestre em Big Data on-line irá treiná-lo como profissional da BIG DATA, uma das profissões mais exigidas em 2018, de acordo com o Procurado do Grupo Adecco , capaz de projetar e implementar sistemas que monitoram um processo, extrair informações relevantes e comunicá-lo de forma eloquente e eficiente.

Este mestrado em Visual Analytics e Big Data investiga as tecnologias mais avançadas de Big Data e Machine Learning :

  • Captura e armazenamento de dados: Gerenciamento e processamento de dados com o MongoDB.
  • Técnicas de Inteligência Artificial: técnicas de agrupamento e projeto de sistemas especialistas capazes de inferir novos conhecimentos.
  • Engenharia para o Processamento Massivo de Dados (Aprendizado de Máquina): Ferramentas Hadoop e Análise de Dados e mineração de texto com R.
  • Ferramentas de visualização: Gráficos do Google, plug-ins da JQuery para visualizações e D3.js

Graças a este mestre oficial em Big Data on-line, você vai lidar perfeitamente com as três principais técnicas: captura e armazenamento de informações, mineração de dados para análise inteligente e visualização de informações .

Ele também inclui assuntos que permitem contextualizar o Analytics no ambiente de negócios: um dos ambientes de aplicativos reais mais recorrentes.

Com este Master Oficial em Big Data você pode treinar e se especializar com as ferramentas e linguagens mais atuais utilizadas no mercado, como o MongoDB, R, Weka, Spark ou Tableau.


Informações gerais

  • Créditos: 60 ECTS
  • Duração: 1 ano letivo
  • Início: 8 de novembro de 2018
  • Metodologia: 100% de ensino on-line com exames presenciais
  • Exames: Presença no final de cada semestre
  • Práticas: práticas externas obrigatórias e presenciais (6 ECTS). Válido por experiência profissional.
  • Acesso de Doutorado: Este mestrado oficial permite a incorporação aos programas oficiais de doutorado e melhora a sua pontuação, desde que corresponda à mesma área do conhecimento, na escala dos exames, listas provisórias, competições de transferência e trocas de emprego. Verifique as bases da oferta pública.


Plano de estudos

Primeiro Semestre 30 ECTS

  • Métodos de captura e armazenamento de informações
  • Privacidade e Proteção de Dados
  • Análise e Interpretação de Dados
  • Técnicas de Inteligência Artificial
  • Engenharia para o processamento maciço de dados
  • Visualização interativa de informações

Segundo semestre 30 ECTS

  • Ferramentas de exibição
  • Marketing Estratégico e Análise de Clientes
  • Business Intelligence para tomada de decisão
  • Experiência de trabalho
  • Dissertação de Mestrado

metodologia

O método de estudo da UNIR é flexível, personalizado e eficaz. A metodologia é baseada em aulas ao vivo online e tutor pessoal para oferecer o melhor treinamento.

O modelo pedagógico da UNIR é eficaz porque se baseia em uma metodologia totalmente online para que cada aluno possa estudar em seu próprio ritmo:

  • Aulas on-line ao vivo: Há aulas programadas todos os dias da semana, de manhã e à tarde, para que você possa assistir às aulas quando for melhor para você.
  • Aulas on-line em diferido: Se você não pôde assistir a uma aula ou ficou com perguntas, você pode acessar todas as suas aulas em diferido. Você pode vê-los sempre que quiser e quantas vezes precisar.
  • Tutor pessoal: No primeiro dia, você receberá um tutor pessoal. Você entrará em contato com ele por fone e email. Ele irá apoiá-lo no seu dia a dia e resolver quaisquer dúvidas que possam surgir.
  • Campus Virtual: Tudo o que você precisa para estudar na UNIR é no campus: aulas, professores, colegas, biblioteca, recursos de ensino, horários, bate-papo, fóruns e muito mais.
  • Recursos de ensino: Você terá acesso a diferentes recursos de aprendizagem para concluir seu treinamento: leituras complementares, diagramas com ideias-chave, teste de auto-avaliação, etc.


Sistema de avaliação

Para conhecer o nível de realização dos objetivos gerais e específicos definidos no mestrado on-line, é necessário avaliar as competências adquiridas durante o estudo das mesmas.

A avaliação da aprendizagem é realizada tendo em conta a qualificação obtida nos seguintes pontos:

  • Avaliação contínua: 40% (testes de avaliação, participação e envolvimento do aluno em fóruns, debates e outros meios de colaboração e resolução de casos práticos).
  • Exame final face a face: 60%.
  • Dissertação de Mestrado


oportunidades de carreira

Para posições de "Data Scientist" e "Business Intelligence", empresas e instituições buscam profissionais dinâmicos que combinam o conhecimento da empresa, o gerenciamento de tecnologias de Big Data e habilidades avançadas de análise. Apenas um perfil dessas características pode identificar, coletar, analisar, interpretar e transformar os dados em informações relevantes.

Algumas saídas profissionais deste mestre:

  • Gerente de Inteligência de Negócios
  • Analista Sênior
  • Consultor de BI
  • Analista de Big Data
  • Técnico de Business Intelligence
  • Consultor Sênior de BI
  • Gerente de Projetos de Big Data


perfil de pós-graduação

Depois de concluir o mestrado, os alunos serão capazes de:

  • Identificar as diferentes fases necessárias para a preparação de uma boa visualização: coleta, processamento e representação de dados.
  • Projete um método de coleta de dados que consiga mapear uma atividade, tarefa ou processo em dados concretos.
  • Use técnicas e ferramentas existentes para mineração de dados, estatísticas e visualização de informações.
  • Projetar e desenvolver visualizações interativas, utilizáveis ​​e eloqüentes.
  • Desenhar e desenvolver um sistema de apoio à tomada de decisão, contemplando todo o processo: coleta, processamento e visualização de dados.
Programa ministrado em:
Espanhol
UNIR

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Última atualização August 10, 2018
Este curso é Online
Data de início
Nov. 2019
Duration
1 ano
Meio Período
Preço
7,800 EUR
Por local
Por data
Data de início
Nov. 2019
Data de término
Out. 31, 2019
Prazo para inscrição

Nov. 2019

Location
Prazo para inscrição
Data de término
Out. 31, 2019