Inicio programado para el lunes 21 de Mayo y con disponibilidad para las últimas inscripciones (duración 7 semanas).

El procesamiento, la gestión y el análisis de los datos e información que se genera hoy en día esconden un valor decisivo y estratégico para muchas empresas, lo que está haciendo que se dispare la demanda de profesionales especialistas en estas competencias. La revista Harvard Business Review ha denominado  a los  expertos en Big Data como una de las profesiones más atractivas del siglo XXI.

Por este motivo se espera que el perfil de profesional del big data se convierta en uno de los más demandados. Con este curso adquirirás una visión general práctica de las herramientas de Big Data.

PROGRAMA:

Unidad Didáctica 1: Estrategia de Negocio Big Data 

  1. Rol del Bigdata dentro de la transformación digital:
  • Definición
  • Estado actual
  • El digital Journey de las organizaciones
  1. Desafíos y barreras de adopción
  • Skills
  • Silos de información
  • Valor de negocip
  • Legal y regulatorio
  • Tecnología
  1. Estrategia BigData en diferentes sectores de actividad
  • Banca
  • Seguros
  • Retail
  • Telco
  • Utilities

Unidad Didáctica 2: Introducción a data science, el aprendizaje automático y los modelos predictivos 

  1. Conceptos generales
  • El proceso de la minería de datos.
  • Concepto de aprendizaje automático.
  • Un modelo predictivo básico. Funciones de regresión.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  1. Caso de aprendizaje supervisado
  • Clasificación. Ejemplos de algoritmos de clasificación.
  • Entrenamiento y evaluación de modelos.
  1. Caso de aprendizaje no supervisado
  • Agrupamiento. Ejemplos de algoritmos.
  • Evaluación de los resultados del clustering

 

Unidad Didáctica 3: Paralelización de datos y almacenamiento escalable.

  1. Concepto, fuentes y tipología de BigData.
  1. Fuentes de datos, volúmenes y variabilidad.
  1. Tipos de datos, cómo estructurarlos.
  1. Bases de datos no convencionales/NoSQL I, distribución horizontal.
  • Sesión audiovisual introductoria, presentación de la sesión.
  • Lectura de documentación
    •      Historia de las BBDD, del caos al orden y vuelta al caos.
    •      Arquitectura de las BBDD, evolución de las capacidades y nuevos retos.
    •      Categorías/tipos de BBSS NoSQL, adaptación a las necesidades.
    •      Ventajas e inconvenientes de las BBDD no estructuradas vs. estructuradas.
    •      Ejemplos de uso.
    •      BBDD relacionales con comportamientos NoSQL.
  • Test de evaluación.
  1. Mongo
  • Sesión audiovisual introductoria, presentación de la sesión.
  • Lectura de documentación

MongoDB

  • Ejercicios.
  • Planteamiento trabajo Individual (voluntario).
  1. Marcos de programación para procesamiento de datos paralelos. MapReduce
  • Sesión audiovisual introductoria, presentación de la sesión.
  • Lectura de documentación.
    •      Hadoop.
    •      Ecosistema e historia.
    •      HDFS.
    •      Historia, conceptos básicos del procesamiento en paralelo y casos de uso (page rank, genética, …)
    •      MapReduce.
  • Ejercicios.

 

Unidad Didáctica 4: Introducción a la visualización de datos

  1. Conceptos de visualización
  • Motivación de las visualizaciones
  • Claves a identificar en el proceso de visualización
  • Propiedades de visualización y principales gráficos
  • Optimización
  1. Uso de la herramienta Tableau
  • Tipos de gráficos en Tableau (Barras, líneas, Tarta, scatter plot, Mapas)
  • Cálculos rápidos de tabla
  • Parámetros
  • Campos calculados
  • Visualizaciones dinámicas
  • Cuadros de Mandos
  • Historias
  • Publicación

 

Caso Final Integrador

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