Titulación Oficial   
Calidad Europea   

Universidad Internacional del Talento: Licenciaturas y Maestrías SEP, Diplomados y Maestrías con Doble Titulación Oficial y Europea. ¡Aplica para tu Beca!

Máster Big Data Analytics

Máster Big Data Analytics
Titulación Europea + Titulación propiaTitulación Europea + Titulación propia
Becas al estudioBecas al estudio
MasterclassMasterclass
Pagos congeladosPagos congelados
Clasificaciones internacionalesClasificaciones internacionales
Ficha del Programa
Área: Tecnología - Sistemas
Duración: 12 meses
Evaluación: Frecuente análisis de casos prácticos
Financiación: Pago en cuotas mensuales sin intereses
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VALORACIÓN ACADÉMICA
Hoy en día, CESUMA es un centro muy prestigioso de estudios de postgrado, lo que se refleja en la firma de convenios académicos con universidades españolas y con instituciones profesionales de notable valor profesional. En el apartado de Títulación, conocerás las titulaciones que podrías obtener como alumno de un determinado programa académico. 

REQUISITOS DE ACCESO  
Titulo Universitario

ACCESO A UN AÑO EN IDIOMAS
Un beneficio adicional del programa es que tienes la posibilidad de estudiar un año de alguno de los siguientes idiomas: portugués (de Brasil), francés, inglés americano, inglés británico, alemán, italiano y ruso 

SERVICIOS DE ORIENTACIÓN PROFESIONAL
Además de un título de máster, te ofrecemos la inmersión en un programa de networking y desarrollo profesional para mejorar tus oportunidades de participación en el ámbito laboral y en el crecimiento de la empresa en la que te desarrolles

FORMA DE PAGO
Al realizar tu pago al contado, obtendrás un descuento del 8%. 
Pagos a plazo sin intereses ni intervención bancaria

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Conoce nuestra Maestría

El propósito de nuestro programa es formar un nuevo tipo de profesionales con las competencias necesarias para evaluar los múltiples capitales, su papel en la generación de resultados financieros de la empresa y la creación de una tendencia sostenible de crecimiento del valor para las partes interesadas financieras y no financieras de la empresa. 

El Master en Big Data Analytics permite desarrollar nuevas competencias, cada vez más demandadas por los empleadores de todo el mundo debido a la presión de las tendencias modernas de la competencia basada en la innovación y los principios de alineación con los objetivos nacionales y globales de los programas de desarrollo económico sostenible.

El programa se centra en las especificidades de la transformación en los procesos de creación de valor tanto para los inversores como para las partes interesadas no financieras, por lo que se centra en el análisis de los tipos financieros y no financieros del capital de la empresa, su medición y evaluación, su divulgación y la creación de nuevas formas de información estratégica para navegar por las decisiones clave de la empresa, los nuevos métodos de garantía de datos sobre las diferentes formas de capital de la empresa y su uso en la creación de valor empresarial.

 

 

Temario de la Maestría

HERRAMIENTAS ANALÍTICAS Y NOCIONES DE BIG DATA

Fundamentos básicos de Big Data

  • ¿Qué es? Múltiples definiciones. Poner énfasis en que los mismos datos se convierten en big data en función de lo que se quiera hacer con ellos. Ejemplo: 100M registros, hacer una media = no big data, entrenar un modelo complejo = big data.
  • Principio de funcionamiento: MapReduce. Ejemplos clásicos para entender el concepto (contar palabras en un texto, etc.).
  • Framework Open Source para computación distribuida. Basado en el whitepaper de Google sobre MapReduce de 2004 y GFS (Google File System).
  • Concepto de Data Lake
  • Concepto ETL, ELT
  • La importancia del metadato y el data governance para la analítica.
  • Los Datalabs en un modelo de integración analítica con el Data Lake y el Gobierno del dato.

INFRAESTRUCTURA BIG DATA

  • Hadoop: Almacenamiento y procesamiento distribuido
  • Herramientas de obtención de datos: Sqoop y Flume.
  • Motores de consulta SQL:
    • Hive e impala:
      • Principio de funcionamiento.
      • Sintaxis y funciones propias de HiveQL e Impala.
  • Introducción y principio de funcionamiento.
  • DataFrames & Spark SQL.
  • Configuración y ejecución
  • Buenas prácticas.
  • Interfaces:
    • Web (Hue,Oozie Ambari,Cloudera Manager).
  • Bases de datos NoSQL:
    • Hbase, Cassandra, MongoDB y Neo4J
  • Procesamiento de datos en Streaming

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN DE UN DATA SCIENCE

  • Python: lenguaje vehicular del máster.
    • Principios, sintaxis y buenas prácticas. Casos típicos de utilización.
      • Tipos.
      • Declaración de variables.
      • Control de flujo (condicionales, bucles, etc.).
      • Input / Ouput (lectura y escritura de ficheros, salida por pantalla, etc.).
      • Funciones.
      • Orientación a objetos.
      • Distribución del código (módulos, paquetes y librerías).
  • Gestión de entornos: Anaconda, virtualenv.
  • Notebooks analíticos: Jupyter (Notebook, Lab). ¿Por qué utilizarlos? Casos típicos de uso.
  • Entornos de desarrollo: PyCharm, Spyder. ¿Qué ofrece un entorno de desarrollo frente a un editor de texto?
  • R: todavía es muy utilizado en estadística y por perfiles provenientes de ciencias puras, se darían algunas nociones del mismo.
    • Principios y sintaxis. Casos típicos de utilización.
    • IDE’s: RStudio.
  • Control de versiones con Git.
    • Fundamentos del control de versiones.
    • Conceptos básicos (branch, commit, pull, push, merge).
    • Metodologías de versionado: Gitflow.

HERRAMIENTAS - LIBRERÍAS

Librerías para Machine Learning

  • scikit-learn: exclusiva para Python. Librería genérica de Machine Learning. Funcionamiento en local con opción a distribuir. Idónea para prototipado.
  • XGboost: tiene API en múltiples lenguajes. Modelo de boosting muy probado y ampliamente utilizado. Open Source desarrollado para competir en Kaggle.
  • LightGBM: tiene API en múltiples lenguajes. Modelo de boosting muy probado y ampliamente utilizado. Desarrollado por Microsoft, Open Source.
  • catboost: API en múltiples lenguajes. Modelo de boosting especializado en datos con variables categóricas. Desarrollada por Yandex.
  • Spark ML: API en múltiples lenguajes, distribuida de forma nativa con el motor de Spark.
  • TensorFlow: librería de referencia para el desarrollo de redes neuronales, tiene API en múltiples lenguajes aunque la de Python es la más ampliamente usada.
  • Keras: API de Python consistente en una capa de abstracción para el manejo de las librerías de TensorFlow, CNTK y Theano a la hora de realizar modelos de redes neuronales
  • fbprophet:es una librería en Python y R que implementa un procedimiento para pronosticar datos de series temporales basados ??en un modelo aditivo en el que las tendencias no lineales se ajustan a la estacionalidad anual, semanal y diaria, más los efectos festivos
  • H2O: framework para el aprendizaje automático desarrollado por H2O.ai en Java. Tiene API en múltiples lenguajes e introduce el concepto de AutoML para la generación automática de modelos.
  • Caret: exclusiva para R. Desarrollo de modelos de aprendizaje automático en general.

Librerías para interactuar con entornos Big Data

  • impyla: cliente python para implementaciones de HiveServer2 con motores de búsqueda distribuida como Impala o Hive.
  • Apache Arrow: API para múltiples lenguajes (C++, Python, Ruby…) para almacenamiento de datos representados de forma columnar. Permite intercambiar de forma nativa datos entre diferentes plataformas (Python, R, Hadoop, Spark, etc.).
  • HdfsCLI: API de WebHDFS para Python.
  • Ibis: toolbox para conectar Python con distintos componentes de Hadoop como HDFS.
  • PySpark: API de Python para manejo de Spark.

Librerías para tratamiento de datos en memoria y cálculo numérico

  • NumPy: principal librería de álgebra lineal en Python.
  • pandas: principal herramienta para el tratamiento de datos tabulares en Python.
  • Dask: distribución de tareas analíticas en Python de forma nativa.
  • dplyr: exclusiva de R. Soporte a la manipulación de datos.
  • tidyR: exclusiva de R. Tratamiento de datos tabulares.

Visualización

  • Matplotlib: principal librería de visualización en Python.
  • folium: librería para visualización geográfica en Python.
  • seaborn: librería a alto nivel de visualización estadística basada en Matplotlib.
  • Basadas en D3: Bokeh, Plotly. Visualización general. Gráficos interactivos usando Javascript.
  • Para Big Data (visualización de millones / billones de registros): datashader.

Orquestación

  • Oozie: orquestador incluido con las distribuciones de Hadoop. Basado en configuración mediante archivos .xml.
  • Airflow: herramienta de creación de data pipelines programada en Python muy flexible. Soporte para gran cantidad de tecnologías (Spark, Hive, HDFS, etc.). Definición mediante DAGs en archivos Python.
  • Luigi: Es una alternativa a Airflow. Herramienta de creación de pipelines en batch. Lo que busca al igual que el resto de herramientas de orquestación es automatizar de forma visual los distintos procesos que se realizan en el flujo del programa.

ESTUDIO Y MODELADO DEL DATO

Análisis inicial del dato

  • Análisis exploratorio.
  • Localización de dato atípico y métodos de detección de outliers.
  • Realización de estadísticos descriptivos.
  • Evaluación de la calidad del dato.
  • Tipologías de datos: categóricos, numéricos, ordinales, temporales (fechas).

El modelo de datos en tres capas.

  • Capa raw.
  • Capa Master.
  • Capa de consumo.
  • Caso Práctico: Construir un modelo en tres capas a partir del análisis anterior.

Explotación eficiente del dato mediante herramientas de BI y Data Discovery.

  • Cómo explotar un modelo de datos sin sobrecargar el sistema.
  • Herramientas de reporting. (Spotfire, PBI…).

DISEÑO DE UN MODELO ESCALABLE

Prototipado de modelos

  • Preprocesamiento
  • Feature selection
  • Prototipado en local

Elección del juego de algoritmos óptimo

  • Aprendizaje supervisado:
    • Modelos lineales:
      • Regresión lineal.
      • Regresión logística.
      • Máquinas de Soporte Vectorial.
    • Modelos basados en árboles:
      • Árbol de decisión.
      • Random Forest.
      • Gradient Boosting.
    • Redes neuronales:
      • Principio de funcionamiento. Perceptrón.
      • Aprendizaje profundo. Se explicaría muy por encima.
    • Regresión vs. Clasificación.
  • Aprendizaje no supervisado:
    • Clusterización.
      • Jerárquica.
    • Detección de anomalías.
  • Técnicas de reducción de la dimensionalidad:
    • t-SNE.
  • Análisis de series temporales.
  • Entrenamiento:
    • Nociones básicas para entrenar un modelo correctamente:
      • División en conjunto de entrenamiento, validación y test. Concepto de Data Leakage.
      • Bias, Variance y Overfitting. Cómo detectarlos y prevenirlos. Curvas de entrenamiento.
      • Validación cruzada.
    • Optimización automática de hiperparámetros:
      • Grid Search.
      • Random Search.
      • Basados en gradiente.
    • Elección óptima del algoritmo:
      • Según la tipología de los datos.
      • Según el número de observaciones.

Según el objetivo del modelo.

CASOS DE USO Y TRABAJO FIN DE MÁSTER

  • Casos de uso.
  • Trabajo fin de máster.
Objetivos de la Maestría

Cuatro son los objetivos principales que el equipo de profesores se han marcado en el máster Big Data para que el alumno, una vez se gradúe, domine con eficacia:

  • Conocer en profundidad una arquitectura Big Data así como todas las herramientas necesarias para el procesamiento/explotación de los datos.

  • Utilizar el valor de aplicar Big Data para obtener los mejores resultados a través del “Big Data Analytics” y analítica avanzada de datos

  • Aprender a utilizar todas las herramientas necesarias de un Data Science.

  • Adquirir conocimientos necesarios sobre el uso, análisis y la explotación de los datos.
Salidas Profesionales de la Maestría

Tras la finalización del máster en Big Data Analytics tendrás oportunidades profesionales en puestos como:

  • Ingeniero de big data
  • Analista de Big Data 
  • Desarrollador de big data
  • Consultor de PNL o investigador de Big Data
  • Big Data Architect
  • Business inteligent analyst

 

Destinatarios de la Maestría

El Máster en Big Data esta orientado a:

 

  • El Máster está enfocado a aquellas personas que quieran desarrollar o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito en Analítica de Negocio o Big Data.

  • Igualmente está dirigido a profesionales en áreas como Tecnología, Negocio o departamentos cuantitativos o analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para tomar mejores decisiones de negocio, tener una visión más global de la organización o crear innovación en grandes compañías.

  • También para aquellas personas que, teniendo parte de esas capacidades analíticas, deseen fortalecer sus capacidades técnicas para poder desarrollar una carrera en la industria del Big Data.

Ayudas al Estudio

La realización de un programa de postgrado de alto nivel, como el Máster en Terapia de Lenguaje, supone un compromiso económico que a veces puede ser difícil de asumir.

CESUMA-Universidad Internacional del Talento dota una gran parte de sus recursos financieros a fin de:

  • Ofrecer a sus alumnos Programas de BECAS a las que pueden optar si reúnen los requisitos exigidos.
  • Facilitar flexibilidad en los pagos que el alumno debe afrontar, ofreciendo la posibilidad de fraccionarlos sin intereses.
  • Los Programas Masters cuentan con una financiación interna a través de la cual no cobran al alumno ningún tipo de interés ni existe intermediación bancaria.
  • Todos sus programas contemplan su abono en cómodos plazos para que el alumno no tenga que realizar importantes desembolsos. Es importante consultar al orientador académico que informará con detalle sobre las condiciones del programa seleccionado.

PAGO EN CUOTAS SIN INTERESES

CESUMA ofrece a sus alumnos flexibilidad en los pagos que deben afrontar, ofreciendo la posibilidad de fraccionarlos sin intereses y sin intermediación bancaria. Es importante consultar con el orientador académico que informará con detalle de las ayudas dependiendo del programa formativo que se seleccione.

 

Pedro Muñoz Botas
Pedro Muñoz Botas
Data Scientist - White Box
LinkedIn

Llcenciado en Ingeniería Aeronáutica y máster en Matemática Avanzada por la Universidad Politécnica de Madrid. 

Actualmente trabaja como Data Scientist en su propia empresa WhiteBox. Anteriormente ha desempeñado este rol en varias empresas de consultoría hasta dar el paso de formar su propia firma. 

Su stack tecnológico abarca varias ramas del Machine Learning entre las que se encuentran Computer Vision o NLP, teniendo especial importancia el Reinforcement Learning, área en la que es campeón de España de la AWS Deepracer. 

Entre sus clientes se encuentran importantes empresas españolas como Iberdrola o Ferrovial, así como varias startups de San Francisco.

Fernando Agudo Tarancón
Fernando Agudo Tarancón
Big Data Architect at Pragsis Bidoop & VP Product
LinkedIn

Fernando Agudo es diplomado en informática por la Universidad de Alicante especializado en las tecnologías Big Data. Hace más de 8 años empezó a trabajar como responsable técnico en el área de Big Data en una de las empresas pioneras de estas tecnologías en España: Pragsis.

Durante este periodo de tiempo se ha ido especializando en las diferentes distribuciones de Hadoop (Cloudera, Hortonworks, MapR) obteniendo múltiples certificaciones en el área de Big Data(Desarrollador Hadoop, Administrador Hadoop, Spark, etc…)

Actualmente su puesto es de “Big Data Architect at Pragsis-Bidoop” compaginando sus tareas de arquitecto con tareas de docencia: Es profesor certificado por Cloudera para impartir los cursos oficiales y ocupa el cargo de CEO en Formación Hadoop.

Entre otras de sus muchas tareas destaca la de “VP Product Manager” de AnalyticMate.

Alfieri Olcese
Alfieri Olcese
Big Data Business Consultant at PRAGSIS BIDOOP
LinkedIn

Ingeniero de Sistemas de la Universidad de Lima – Perú.  Master MBA en Dirección y Administración de Empresa en el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. Certificado Scrum Manager-Autoridad en Estratecno. 

Sólida experiencia en empresas multinacionales líderes en Outsourcing y Tecnologías de Información. Amplia experiencia en proyectos de gestión y desarrollo BIG DATA, Business Intelligence, logísticos y en Medios de Pago Transaccional en el sector bancario y sanitario, gestión de proyectos llave en mano de Services Desk, HelpDesk, contingencias y administración de Data Center. 

Actualmente Big Data Business Consultant en Pragsis Biddop (España) y  Coordinador de proyecto de formación elearning CEUPE-Formación Hadoop (España-latinoamerica), entre otras principales empresas que ha laborado: UNISYS DEL PERÚ, BANCO CITIBANK N.A. (Perú), GRUPO SANDOVAL – DINET (Perú) , IBM DEL PERU, Formación Integral y desarollo Empresarial - FIDE (Perú).

En la docencia destaca su experiencia en  centros de extensión de tecnología en la Universidad de Ingeniería (UNI-Perú) y la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM-Perú). 

Javier Sánchez Ortiz
Javier Sánchez Ortiz
Sales Manager en Pragsis - VP. Worldwide Sales en Analyticmate
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Sales Manager en Pragsis - VP. Worldwide Sales en Analyticmate

 Javier Sánchez Ortiz, licenciado en LADE por la Universidad Complutense de Madrid ha desempeñado la mayoría de su carrera profesional en el ámbito de la industria IT, tanto en el mercado de infraestructura, comunicaciones, software como consultoría, lo que le proporcionada una visión global. Su papel ha estado ligado al ámbito de la venta como de la preventa, focalizando su labor en el entendimiento de las necesidades de los clientes, así como en las propuestas de valor para los mismos. Desde hace más de 6 años trabaja en el ámbito de Big Data con lo que cuenta con amplia experiencia sobre la evolución del mercado, tanto desde el punto de vista técnico como de negocio, transformación digital, adaptación de las organizaciones a nuevas aproximaciones Data Centric, etc.

David Adrián Cañones Castellano
David Adrián Cañones Castellano
LEAD DATA SCIENTIST & PARTNER @ WHITEBOX
LinkedIn

Ingeniero Industrial por la Universidad de Sevilla y MBA por la Escuelade Organización Industrial con especialidad en Finanzas. Actualmente LEAD DATA SCIENTIST & PARTNER @ WHITEBOX, ha trabajado en proyectos de investigación premiados con fondos europeos del Horizonte 2020, así como para importantes clientes de los sectores editorial, financiero, telecomunicaciones y energético. Experto en aprendizaje automático y modelización estadística, contribuye activamente al desarrollo de proyectos open source relacionados con el tratamiento y análisis de datos.

Antonio González Castro
Antonio González Castro
CEO de Analyticmate
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CO Founder y CEO de Analyticmate y Board Member en Pragsis, especialista en seguridad informática con más de 10 años de experiencia en proyectos relacionados con la seguridad de la información. Actualmente soy colaborador con OWASP, ANTPJI y ANCITE, organizaciones dedicadas a la seguridad informática.

Perito Judicial acreditado por la Asociación Nacional de Tasadores y Peritos Judiciales Informáticos y por la Asociación Nacional de Ciberseguridad y Peritajes Tecnológicos. Estoy certificado por EC-Council en Certified Ethical Hacker (CEH), Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) y Certified Security Analyst (ECSA). Además, cuento con las certificaciones ITIL Foundation v3 (Information Technology Infrastructure Library), Lead Implementer (ISO 27001), BigData Fundamentals Technical Professional (IBM) y Hadoop Essentials (Cloudera).

Fernando  Aguero Cateriano
Fernando Aguero Cateriano
International Business Startegy Coaching
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Emprendedor Internacional, estudios de Ingeniería de sistemas en la Universidad de Lima, estudios de maestria en E-Business en la Universidad de Gran Canaria. Realizó su MBA en la Universidad de Lima y con una especilización en Marketing. Con gran experiencia a nivel Local e Internacional en Ventas y Marketing en los campos de la Tecnologia de la Información y las Telecomunicaciones. Resultados exitosos en administración de liderazgo, motivacion y logros de objetivos. Habilidades para el analisis, toma de decisiones y administración de personal. 

En la actualidad forma parte de la reserva de la Marina Real de Canada, Gerente Internacional de IMI Cargo empresa de seguros de cargas internacionales y Coordinador logistico de Mexicom Logistics para CANADA-USA-Mexico.

Por su calidad y exhaustiva supervisión académica, el Centro de Estudios Superiores Maranatha (CESUMA), se distingue en el ámbito universitario de postgrado  internacional. De ahí que sea necesario realizar todas las pruebas de formación permanente con evaluación periódica para obtener el título de Máster.

Con la aprobación de cada una de las secciones del programa, el alumno recibirá un título propio del CESUMA, acreditando que ha obtenido la aprobación de todas las pruebas académicas. La obtención de este título de máster cuenta con el reconocimiento académico y profesional de la institución y del programa, lo que supone la garantía y la confirmación de que los estudios que adquieras tienen un alto prestigio en el mercado laboral actual.

Título Propio CESUMA - Universidad Internacional del Talento

Titulo Propio CESUMA - Universidad Internacional del Talento

Título CEUPE - Centro Europeo de Postgrado

Titulo Propio CEUPE - Centro Europeo de Postgrado

 

 

ANEXO AL PROGRAMA MÁSTER, UN CURSO DE IDIOMAS

Las necesidades del mercado laboral exigen, hoy en día, un profesional cada vez más competitivo. Es por esto que en CESUMA quisimos volcarnos de lleno en una formación en la que nuestro programa especializado, impartido en español, estuviera integrado en paralelo con el estudio del inglés de negocios para reforzar el perfil profesional de nuestros alumnos.

CESUMA ofrece una de las herramientas de aprendizaje de idiomas online más innovadoras y potentes del mercado, que permite a los estudiantes estudiar un idioma en un año, centrándose en el idioma elegido con un fuerte enfoque académico: comercial, jurídico, de marketing, conversacional, profesional, etc.

Cuando finalices el curso de idiomas elegido, podrás recibir un certificado con el número de horas, las fechas de realización y el contenido que has completado.

CURSO DE IDIOMAS 1 AÑO GRATIS

 

En caso de que se elija el inglés, la metodología de aprendizaje permite que, tras la finalización de los niveles, podrás solicitar el acceso al certificado TOEIC, que hoy en día es el certificado de negocios más reconocido a nivel internacional.

Además, conviene aprender un tercer idioma de los establecidos en el mundo profesional, como el alemán, el portugués (de Brasil), el francés, el italiano y el ruso. Para los que ya hablan inglés y quieren aprender otro idioma, en CESUMA les damos acceso a estos otros idiomas.

Si quieres saber más sobre la herramienta de aprendizaje que te vamos a ofrecer con este máster, te facilitamos este enlace, que te ayudará mucho: VIDEO DEMOSTRACION

A menos que exista una oferta promocional incluida en la admisión al programa del máster, la contratación de este módulo es independiente.

HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

Comprometidos con la preparación integral de nuestros alumnos en el mercado laboral, CEUPE es la única Escuela de Negocios que apuesta por un nuevo servicio exclusivo, capaz de fortalecer el perfil profesional de cada estudiante. Desde el Departamento de Orientación Profesional, y en colaboración con las principales agencias de colocación y outplacement, consultoras de selección de personal y coaches especializados en la rama empresarial, se ha desarrollado una Herramienta con la que, a lo largo de su formación, el alumno podrá contar para mejorar su desarrollo profesional y empleabilidad.

CESUMA, comprometida con la preparación integral de nuestros alumnos para el mercado laboral, es la única universidad de postgrado que ofrece novedosos servicios exclusivos que pueden potenciar el desarrollo profesional de cada alumno. El departamento de orientación profesional y en colaboración con las principales agencias de empleo y recolocación, consultores de selección de personal y formadores empresariales especializados, han desarrollado una Herramienta, a través de la cual el estudiante puede aspirar a mejorar su desarrollo profesional y su empleabilidad a lo largo de sus estudios.

CURSO HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

Dicha herramienta está diseñada para mejorar y profesionalizar al estudiante en tres áreas principales:

  • Búsqueda activa de empleo, en la que como alumno tendrás acceso a las principales bolsas de trabajo internacionales.
  • Modificación profesional con herramientas para desarrollar una estrategia directa y eficaz que gira en torno a la preparación del CV, las entrevistas y las dinámicas de grupo o networking.
  • El desarrollo de la carrera profesional, en el que podrás utilizar el aprendizaje interactivo vinculado al coaching profesional activo o al employer branding para perfiles con mayor experiencia profesional. 

Dicha herramienta está integrada en el campus virtual, en el que su uso resulta sencillo para nuestros estudiantes. Elaborado y estructurado intuitivamente por un equipo de consultores profesionales, garantiza una formación constantemente actualizada para un aprendizaje flexible y eficaz. Como apoyo encontrarás tutoriales, foros, vídeos, bases de datos, documentación digital e impresa, conferencias en línea y grabadas, así como otros apoyos para el trabajo. VIDEO INFORMATIVO

SOLICITA INFORMACIÓN
He leído y acepto el aviso legal

Maestrías que te pueden interesar

Duración: 6 meses | 20 Créditos
Titulación: Titulación Profesional
Sector profesional: Tecnología
Professional Certificate: Expert in Information and Security Systems
Duración: 12 meses | 60 Créditos
Titulación: Titulación Profesional Europea
Sector profesional: Tecnología
Professional Certificate: Expert in Information and Security Systems
Duración: 20 meses - 75 créditos
Titulación: OFICIAL-Doble título con Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE)
Sector profesional: Educación
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