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ESEIT Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología

Especialización en Big Data y Analítica de Datos

ESEIT Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología - ESEIT

4 Trimestres

Presencial

La carrera Especialización en Big Data y Analítica de Datos es una de las especializaciones de ciencias de datos que imparte ESEIT Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología. El título de Especialización en Big Data y Analítica de Datos es el título que otorga ESEIT Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología para la carrera de Especialización en Informática.

Tabla de contenidos

Acerca de Especialización en Big Data y Analítica de Datos

El profesional conocerá una profesión de futuro, obtendrá las competencias para ser Data-Scientist o BigData-Engineer.
Con la Especialización en Big Data aumentará sus oportunidades de encontrar trabajo, en un sector que actualmente se encuentra en auge, especialmente en banca, marketing, medicina y telecomunicaciones.
La analítica de datos es actualmente una de las prioridades en las compañías.

El Big Data está en todas partes, puede ser cualquier empresa, de cualquier sector la que quiera analizar sus datos para obtener beneficios.

  • Contribuirá a los procesos de transformación digital de las empresas.
  • Conocerá las principales fuentes de datos y de qué forma se producen.
  • Obtendrá una visión global de la empresa al conocer de primera mano los datos que se generan y tratan en la misma.
  • Adoptará tecnologías que se encuentran en una rápida evolución y las empresas solicitan especialistas en estas tecnologías.
  • Asumirá nuevos retos, en muchas ocasiones no será una tarea fácil trabajar con diversas estructuras de datos.
  • Sabrá manejar las principales herramientas de analítica de datos.


Modalidad de Estudio

Modalidad: presencial 

Duración de la Especialización en Big Data

Duración: 4 trimestres 

Plan de Estudios 

Trimestre 1

Asignatura:

  • Matemática para Big Data
  • Lenguajes y herramientas Big Data
  • Data Wrangling

Trimestre 2

Asignatura:

  • Probabilidad y estadística para Análisis de datos
  • Data Mining
  • Machine Learning
  • Proyecto Aplicado I

Trimestre 3

Asignatura:

  • Inteligencia de Negocios
  • Tecnologías para la innovación
  • Gerencia de proyectos

Trimestre 4

Asignatura:

  • Herramientas de visualización
  • Electiva
  • Proyecto Aplicado II

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