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Máster Big Data Analytics

Máster Big Data Analytics
Titulación Académica de PostgradoTitulación Académica de Postgrado
Programa de Ayudas al Estudio LimitadasPrograma de Ayudas al Estudio Limitadas
Conferencias Virtuales en DirectoConferencias Virtuales en Directo
Facilidades de pagos sin interesesFacilidades de pagos sin intereses
Escuela Nº 1 en formación online de PostgradoEscuela Nº 1 en formación online de Postgrado
Ficha del Programa
Área: Tecnología - Sistemas
Fecha: 5 de JUNIO de 2019
Duración: 12 meses
Evaluación: Continua con casos prácticos
Precio Oficial: 7.000 €
Precio con Ayuda Directa: 2.450 €
Financiación: Pago en cuotas mensuales sin intereses
Precio Oficial: 7.000
= 7.000 €
Precio con Ayuda Directa: 2.450
= 2.450 €

TITULO DE POSTGRADO ACADÉMICO
Máster Big Data Analytics, expedido por el Centro Europeo de Postgrado (Centro Oficial de la Asociación Española de Escuelas de Negocios)
60 ECTS

TÍTULOS / CERTIFICADOS PROFESIONALES
Professional Certificate - Big Data Analytics Expert

REQUISITOS DE ACCESO
Titulación Universitaria o experiencia profesional acreditada en el área

ACCESO A UN AÑO EN IDIOMAS
Como valor añadido al programa se le facilita la opción de un año de estudios en el aprendizaje de uno de los siguientes idiomas: inglés británico, inglés americano, francés, alemán, italiano, ruso y portugués (de Brasil)

SERVICIOS DE ORIENTACIÓN PROFESIONAL
Complementario al master se facilita la inmersión en un programa de networking y desarrollo profesional para potenciar la capacidad de incorporación laboral y crecimiento de la empresa

FORMA DE PAGO
Tarjeta bancaria / Pagos electrónicos / Flyware / Paypal / Transferencia bancaria
Descuento del 8% del coste en pagos al contado
Fraccionamiento del pago sin intereses ni intervención bancaria

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El Máster en Big Data Analytics o analítica de datos avanzado está diseñado y estructurado por profesionales de la materia, con dilatada experiencia e el sector. El programa académico se encuentra estructurado de la siguiente manera:

  • Herramientas analíticas y nociones básicas de Big Data: en esta fase se dará una visión general de los conceptos de la arquitectura Big Data y Analítica avanzada de datos. Se explicará el concepto de computación distribuida así como las ventajas que ofrece y se introducirán las principales herramientas que se utilizan para procesar y analizar grandes cantidades de datos.
  • Infraestructura Big Data y analítica avanzada de datos: en esta fase se profundizará en la arquitectura de un entorno Big Data, conociendo cada una de las herramientas imprescindibles que nos ayudarán a afrontar un proyecto con las máximas garantías posibles de éxito, tanto en la parte de procesamiento como en la de analítica.
  • Estudio y modelado de los datos: en esta fase explicará cómo analizar los datos disponibles y su naturaleza desde el punto de vista morfológico, de cara a realizar un modelado que permita su explotación óptima.
  • Diseño de un modelo escalable: se centrará en comprender los modelos actuales y, habiendo comprendido el dato que los puede alimentar, aprender a generar un nuevo modelo escalable encaminado a obtener y mejorar los resultados actuales. Se explicará la diferencia entre trabajar de forma local y distribuida.

Como alumno del programa máster en Big data Analytics dispondrás de acceso 24 horas los 365 días del año a nuestro campus educativo virtual desde cualquier dispositivo de manera sencilla, descargar el temario académico para el estudio y acceder a las lecturas sugeridas, comunicaciones e información en la biblioteca virtual. Realizar los casos prácticos y ejercicios de auto evaluación. Y también dispondrás de foros, chats y debates para charlar con el resto de alumnos del Máster. De igual modo tendrás a tu disposición un equipo de profesores y asesores académicos que a través de tutorías personalizadas, grupales y conferencias en directo, te guiarán en el estudio para que todo sea sencillo, ágil y práctico. 

CEUPE-Centro Europeo de Postgrado es miembro oficial colaborador de la Asociación Española de Escuelas de Negocios - AEEN (Madrid)  El título profesional expedido por CEUPE no conduce a la obtención de un título con validez oficial, pero si profesional, para un sector el de big data, cada vez más enfocado al sector corporativo y empresarial. 

Este programa máster de Postgrado del Centro Europeo de Postgrado-CEUPE es un completo programa formativo online con titulaciones profesionales, cuyo plan de estudios (pensum), impartición y evaluación cumplen los criterios de calidad académica que marca el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que le concede 60 ECTS European Credit Transfer System y que goza de más de 12 ediciones.

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

Salidas profesionales del Master Big Data Analytics

Muchas son las salidas profesionales que tienen el Big Data Analytics, encontrándose actualmente en el ranking de los perfiles profesionales más solicitados por las empresas multinacionales. Un máster en el que perfiles técnicos como informáticos, programadores, matemáticos, ingenieros o estadísticos son los que copan el interés en este perfil de postgrado académico. 

Las salidas profesionales que este máster ofrece una vez finalices el programa serían: big data engineer, big data developer, big data analyst, big data architect, business inteligent analyst, NLP Consultant o Big Data Scientist. 

Destinatarios de la Maestría

Destinatarios del Máster en Big Data y analítica de datos avanzada:

  • 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

Realizar un Programa de Postgrado de alto nivel como es el Máster en Big Data Analytics del Centro Europeo de Postgrado, supone un compromiso económico que a veces puede ser difícil de asumir.

CEUPE – Centro Europeo de Posgrado dota una gran parte de sus recursos financieros a fin de:

  • Ofrecer a sus alumnos Programas de Ayudas Económicas 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.

PROGRAMAS INTERNACIONALES DE AYUDAS DIRECTAS AL ESTUDIO

CEUPE, como miembro oficial de la UNITED NATIONS GLOBAL COMPACT, defiende que la formación de calidad es un Derecho Humano Fundamental, piedra angular de la sociedad del conocimiento y elemento estratégico para el desarrollo Sostenible y la inclusión social.

Por ello dota una gran parte de sus recursos financieros a fin de ofrecer a sus alumnos Programas Internacionales de Ayudas Económicas a las que pueden optar si reúnen los requisitos exigidos, por ejemplo el PROGRAMA GLOBAL LEARNING que ofrece Ayudas Económicas sobre todos los Másteres y cubre hasta el 65% de su coste.

PAGO EN CUOTAS SIN INTERESES 

CEUPE 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.

 

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
LinkedIn

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
Data Scientist @ Pragsis Bidoop
LinkedIn

Ingeniero Industrial por la Universidad de Sevilla y MBA por la Escuelade Organización Industrial con especialidad en Finanzas. Actualmente Data Scientist en Pragsis Bidoop, 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.

Javier Santos
Javier Santos
Data Scientist @ Pragsis Bidoop
LinkedIn

Ingeniero informático y Matemático por la Universidad Autónoma de Madrid. Colaborador en la Universidad autónoma de Madrid en el Departamento de redes. Colaborador en la cátedra de Aprendizaje automático en la Universidad Autónoma de Madrid. Master: Big Data and Bussiness Intelligence en la Escuela de Organización Industrial. Desarrollador, Analísta Técnico y Analísta funcional en Deloitte, en sector Engético. Desarrollador Spark con Python en Deloitte para transporte. Data Scientist en Pragsis.

Antonio González Castro
Antonio González Castro
CEO de Analyticmate
LinkedIn

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
LinkedIn

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.

TITULACIÓN ACADÉMICA

  • Máster Big Data Analytics (Máster postgrado académico expedido por CEUPE - Centro Europeo de Postgrado)
  • Professional Certificate - Big Data Analytics

El Centro Europeo de Postrado (CEUPE), líder en el desarrollo, organización y difusión de programas de Postgrado, destacado en el ámbito universitario europeo e internacional por su calidad y exhaustivos controles académicos. Por ello, la obtención del Título Máster está supeditado a la superación de todas las pruebas formativas de evaluación continua que se realizan.

Una vez aprobadas con éxito cada una de las partes del programa, el alumno recibirá por parte del Centro Europeo de Postgrado el título profesional, que acreditan haber superado todas las pruebas académicas. En el Título se detalla el nombre del Máster que se ha superado y el programa académico. Además, la titulación va acompañada de las firmas de las máximas autoridades académicas y responsables.

CEUPE - Centro Europeo de Postgrado ofrece a sus alumnos egresados con residencia fuera de España el servicio de gestión de la Apostilla de la Haya sobre todos sus Títulos. Este sello garantiza la validez de la firma del documento académico que se expide y es reconocido automáticamente en cualquier país que haya suscrito el Convenio de la Haya de 5 de octubre de 1961, sin necesidad de ninguna otra autenticación. Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos profesionales expedidos por CEUPE cuentan con el aval de la Asociación Española de Escuelas de Negocios - AEEN, así como Certificación Internacional de Excelencia Educativa - ICEEX

La solicitud de este servicio de gestión administrativa puede ser solicitado por el alumno al departamento académico en cualquier momento, dirigiéndose para ello a la siguiente dirección de correo electrónico: coordinacion.academica@ceupe.com o bien a través del número de teléfono 0034 918 295 892, previo pago de las tasas académicas correspondientes.

El título de Máster tiene el reconocimiento tanto académico como profesional de la institución y del programa, lo que significa una garantía y aval de que los estudios adquiridos con un alto prestigio en el actual mercado laboral.

Modelos de Títulos 

 

Título Maestría Profesional Centro Europeo de Postgrado - CEUPE

 

Certificación Oficial de idiomas TOIEC

Todos aquellos alumnos que habiendo finalizado con éxito el programa de Idiomas – sección inglés, incluido en el plan de estudios del máster de posgrado, podrán tener acceso al examen TOEIC de reconocimiento empresarial a nivel internacional.

 Modelos de Títulos

 

TÍTULO CURSO DE IDIOMAS

Profesional Certificate - EP 

A la finalización del Máster y una vez superadas todas las evaluaciones, el alumno recibirá el certificado profesional con reconocimiento internacional por EP - Estudios Europeos de Postgrado en "Big Data Analytics". 

profesional-certificate-EP

 

COMPLEMENTO DE IDIOMAS AL PROGRAMA MASTER

En un mundo tan globalizado como es el actual, las necesidades del mercado laboral demandan un profesional cada vez más competitivo. Por ello, desde CEUPE, hemos querido apostar plenamente por una formación  en la que nuestro programa de especialización impartido en español, vaya integrado de forma paralela en el aprendizaje del inglés de negocio para poder reforzar el perfil profesional de nuestros alumnos.

CEUPE cuenta con una de las herramientas de formación online de idiomas más innovadoras y potentes del mercado, posibilitando al alumno el acceso durante un año del estudio del idioma, prestando especial atención a la formación en el idioma seleccionado centrándonos en una perspectiva de estudio orientada hacia los negocios en las diferentes vertientes comercial, jurídico, en el ámbito del marketing, coloquial, profesional, etc. 

Una vez finalizado el curso de idiomas elegido, podrás obtener un Certificado que acredita las horas cursadas, las fechas de realización y los contenidos superados.

 

CURSO IDIOMAS 1 AÑO GRATIS

 

La metodología de aprendizaje, en el caso de seleccionar el idioma Inglés, permite la posibilidad de una vez finalizado los niveles, poder presentarse al acceso para obtener el certificado TOEIC, actualmente, la certificación empresarial más reconocido a nivel internacional.

Asimismo, es importante aprender un tercer idioma de lenguas consolidadas en el mundo profesional como francés, alemán, italiano, ruso y portugués (de Brasil). Para aquellas personas que ya dominen la lengua inglesa y deseen aprender otro idioma, desde CEUPE damos la posibilidad de acceder al estudio de esas otras lenguas citadas.

Para tener más información sobre la herramienta de estudio que vamos a ofrecerte con este  programa máster, te facilitamos este enlace que te ayudará bastante: VIDEO DEMOSTRACION

La contratación de este módulo es independiente al precio del curso, teniendo un coste de 180€.

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.

CURSO HERRAMIENTA DE NETWORKING Y DESARROLLO PROFESIONAL

La Herramienta está pensada para la mejora y crecimiento profesional del alumno, con tres ejes conductores: 

  1. La búsqueda activa de empleo, donde el alumno dispondrá de las principales bases de datos de empleo del país, así como fuentes de reclutamiento internacionales. 
  2. Cambio profesional, con herramientas para elaborar una estrategia directa y efectiva que gire en torno a la preparación del CV, de la entrevista y de las dinámicas de grupo o networking.  
  3. Desarrollo de la carrera profesional, en la que podrá hacer uso de aprendizaje interactivo relacionado con el coaching profesional activo o employer branding, para perfiles con una experiencia profesional más amplia.

Esta Herramienta de apoyo está integrada en el Campus Virtual, donde su uso es de fácil acceso para nuestros alumnos. Desarrollado y estructurado de forma muy intuitiva por el equipo equipo de Orientación Profesional, garantiza una formación en constante actualización, para un aprendizaje ágil y efectivo. En ella el alumno encontrará el apoyo de tutoriales, foros, vídeos, bases de datos, documentación digital e imprimible, conferencias online y grabadas, así como otros soportes de trabajo. VIDEO INFORMATIVO

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Duración: 6 meses | 20 ECTS
Titulación: Titulación Profesional
Sector profesional: Tecnología
Professional Certificate: Expert in Information and Security Systems
Duración: 12 meses | 60 ECTS
Titulación: Centro Europeo Postgrado
Sector profesional: Tecnología
Professional Certificate: Expert in Information and Security Systems
Duración: 20 meses | 75 ECTS
Titulación: Doble título Oficial mexicano y europeo
Sector profesional: Recursos Humanos
Professional Certificate: Human Resource Management

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