Maestría en Big Data

Universidad Internacional Isabel I

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Comienza el 20 de Noviembre de 2019
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DÍASHRSMINSEG

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FIN

20 de Mayo de 2021

Fecha de finalización

CRÉDITOS

60 Créditos ECTS

Metodología on line

PRECIO

4.490 euros

Precio del curso completo

Fórmate con Structuralia, la escuela de formación líder en el mundo de habla hispana en los sectores de la Construcción, Infraestructuras, Energía e Ingeniería.

Becas disponibles
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¿Por qué cursar Máster en Big Data y Business Analytics?

Porque voy a ser capaz, como experto en Big Data y Analytics, de asesorar a las empresas en una mejor toma de decisiones tras recopilar, analizar e interpretar la gran cantidad de datos que generan a día de hoy.

Sandra Navarro

"En 2020, habrá un déficit de profesionales Big Data que será imposible cubrir dado el crecimiento exponencial de la demanda por parte de las empresas"

Maestría en Big Data

Programa

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
1.       Objetivos
2.       Contexto
3.       De los datos a las decisiones estratégicas
4.       Bases de datos relacionales
5.       Data Management
6.       Bussines Intelligence
7.       Big Data
8.       Corporate Performance Management
9.       Analytics
10.   Ámbitos de Analytics
11.   Internet of Things
12.   La digitalización de las empresas
13.   Gestión de Proyectos
14.   Protección de datos
15.   Conclusiones
16.   ¿Y ahora qué?

MÓDULO 2: BASES DE DATOS RELACIONALES: SQL. DATAWAREHOUSE
1.       Introducción
2.       Base de datos
3.       MySQL
4.       Manipulación de bases de datos
5.       Tipos de datos
6.       Normalización
MÓDULO 3: BASES DE DATOS NoSQL Y HFDS
1.       Introducción y persistencia políglota
2.       Modelo de datos 
3.       Conceptos y diseño de bases de datos distribuidas
4.       Modelo Acid y Bases de datos analíticas NoSQL

MÓDULO 4: PYTHON Y R
1.       Elementos básicos
2.       Listas
3.       Tuplas
4.        Diccionarios
5.       Archivos
6.       Funciones
7.       Conceptos básicos
8.       Importación y exportación de datos
9.       Manipulación de datos
10.   Estadística

MÓDULO 5: ARQUITECTURAS BIG DATA: HADOOP Y SPARK
1.       Introducción al big data. El porqué de su existencia
2.       Business intelligence vs big data
3.       Perfiles profesionales del big data
4.       Ciclo de vida del big data
5.       Diseños tecnológicos en big data
6.       Hadoop
7.       Apache spark
8.       Spark sobre hadoop
9.       Panorámica de herramientas de big data 70
10.   Instalación y configuración
11.   Parte práctica

MÓDULO 6: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
1.       Introducción
2.       Aprendizaje supervisado
3.       Aprendizaje no supervisado
4.       Deep learning

MÓDULO 7: GESTIÓN DE PROYECTOS
1.       Introducción al agilismo
2.       Metodologías ágiles
3.       Entrega dirigida por el valor de negocio
4.       Planificación adaptativa
5.       Arranque del proyecto ágil
6.       Roadmap y reléase plan
7.       Planificación y ejecución de cada iteración
8.       Control y cierre de cada iteración
9.       Implicación de interesados y roles
10.   Aplicando el paradigma ágil
11.   Conclusiones
12.   DataOps
13.   Estándar formal de gestión de proyectos parte 1
14.   Estándar formal de gestión de proyectos parte 2

MÓDULO 8: TABLEAU
1.       Introducción
2.       Primeros pasos
3.       Análisis visual
4.       Cálculos
5.       Series de tiempo
6.       Mapas
7.       Combinación de fuentes
8.       Técnicas de visualización
9.       Cuadros de mando
10.   Depuración y normalización de datos

MÓDULO 9: DATA MANAGEMENT
1.    Introducción
2.    Gobierno de datos
3.    Arquitectura de datos
4.    Seguridad de datos
5.    Integración e interoperabilidad de datos
6.    Gestión de datos maestros y de referencia
7.    Datawarehousing y bussines intelligence
8.    Gestión de metadatos
9.    Calidad de datos 

MÓDULO 10: Blockchain
1.      ¿Qué es la tecnología blockchain?
2.      ¿Cómo funciona el blockchain?
3.      Arquitectura de una aplicación sobre tecnología blockchain
4.      Distributed Ledger Technologies
5.      Caso práctico. Elección de la infraestructura blockchain en un caso real.
6.      Limitaciones y trabajo futuro de la tecnología
7.      La identidad digital soberana
8.      Sistema de almacenamiento distribuido
9.      Aplicaciones técnicas de los contratos inteligentes
10.   Blockchain en la empresa: Gobernanza y consorcios
11.   Aplicaciones reales y casos de éxito de la tecnología
12.   White papers y documentaicón técnica 

MÓDULO 11: Innovación y competitividad
1.    Relación entre innovación y competitividad
2.    Investigación, desarrollo tecnológico, innovació
3.    La cultura de la innovación
4.    Estrategia empresarial innovadora 

MÓDULO 12: PROTECCIÓN DE DATOS EN PROYECTOS TI
1.       La protección de datos
2.       El reglamento Europeo de Protección de datos I
3.       El reglamento Europeo de Protección de datos II
4.       La Ley 3/2018. Protección de datos personales y garantía de derechos digitales LOPDGDD
5.       Proyectos TI
MÓDULO 13: LEAN MANAGEMENT
1.       El qué y el por qué de Lean Management
2.       Lean Management y transformación digital
3.       Lean Management y liderazgo ágil.
4.       Otros conceptos importantes en lean management
5.       Las herramientas básicas de la calidad
6.       Gestión visual. Kanban
7.       Indicadores TPM de productividad
8.       Metodología de las 5s´s
9.       Poka yoke
10.   Lean Management para construcción e ingeniería
11.   Consejos para aplicar y ajustar la metodología Lean Management

MÓDULO 14: INTRODUCCIÓN A SMART CITIES
1.       Introducción. Ciudad inteligente
2.       Smart Cities
3.       Anatomía de ciudad
4.       Ciudad digital
5.       Plataforma de ciudad integral
6.       Indicadores y datos abiertos
7.       Desarrollo de soluciones inteligentes

MÓDULO 15: INTRODUCCIÓN A LA DIGITALIZACIÓN
1.       Digitalización y gestión del cambio
2.       Industria 4.0
3.       BIM. Building Information Modeling
4.       Impresión 3D
5.       Realidad Virtual
6.       Drones
7.       Lean construction
8.       Robótica
9.       Inteligencia artificial

MÓDULO 16: TFM

Profesorado

Directora:

  • Sandra Navarro: Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation, Advanced Analytics, Training. Dentro de su carrera profesional ha liderado equipos en proyectos de Inteligencia de Negocio. También se encarga de toda la parte de analítica, en la que emplea los conocimientos adquiridos para ayudar en la búsqueda de patrones y hechos relevantes que apoyen decisiones para el buen rumbo de las empresas.

Profesores: 

  • Sandra Navarro: Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation, Advanced Analytics, Training. Dentro de su carrera profesional ha liderado equipos en proyectos de Inteligencia de Negocio. También se encarga de toda la parte de analítica, en la que emplea los conocimientos adquiridos para ayudar en la búsqueda de patrones y hechos relevantes que apoyen decisiones para el buen rumbo de las empresas.
  • Nerea Sevilla: NEREA SEVILLA MARCHENA. BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ADVANCED ANALYTICS.

    Desarrollo de carrera profesional como experto  en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio.

    En la actualidad como Responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide, Servicio Vasco de Empleo del Gobierno Vasco/Eusko Jaularitza). Coordinación equipos y desarrollo proyectos de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada, contribuyendo a la creación de infraestructuras de datos (datawarehouse, data marts, ods y data-lakes) que permitan la gestión del ciclo de vida de los datos corporativos. Desarrollo de los cuadros de mando e informes para diferentes perfiles de negocio, garantizando la calidad y buen gobierno de la información corporativa. Liderazgo en proyectos de analítica avanzada cuyos resultados generan un impacto de calidad en la gestión de procesos y de servicios.

  • Alberto Barbado:  Alberto es científico de datos en la unidad Big Data de LUCA dentro de Telefónica. Su trabajo incluye liderar las propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI, principalmente en IA explicable (xAI), en donde está enmarcando su investigación doctoral dentro de Telefónica.
    Posee un título en Ingeniería Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Univrsitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), realizando investigaciones específicamente en áreas de NLP y sistemas de recomendación. 
  •  Miguel Ángel Vera:Jefe de proyecto y consultor desde hace 15 años en metodologías y mejora continua en clientes como roche Pharma, Indra, Airbus, ADIF, Correos, o Endesa. Formador desde hace más de 10 años en distintas escuelas de negocios, siempre acerca del impacto de la transformación digital en metodologías y enfoques de gestión ágiles, como Lean Management, que permiten a las organizaciones, precisamente, adaptarse a los nuevos niveles de prontitud de respuesta al cambio, al mismo tiempo que mantienen o mejora su eficiencia.
  • María Guitiérrez: Ceo y fundadora en HIWOOK.  Co-líder en Foro Intraemprendimiento y nuevos negocios Digitales. 
  • Elena Davara: Abogada y socia en Davara&Davara Asesores jurídicos S.L, primera Firma en España especializada enl Derecho de las TIC, con más de 30 años de antigüedad. CEO y socio fundador de GaeDavara, software de Compliance y Protección de Datos.Asesoramiento, consultoría y auditoría en Derecho TIC tanto a PYMES como a empresas multinacionales y entidades públicas.Diploma de Estudios avanzados en Universidad Pontificia Comillas  DPO de distintas empresas. Formación incompany, online, presencial, a distancia y semipresencial. Experta en Derecho de las TIC, Protección de Datos, E-commerce, Firma Electrónica, Administración Electrónica, etc. Profesor de Derecho informático en la Universidad Politécnica de Madrid, desde el año 2009.
  • Javier Dorao: Javier es Ingeniero CCP con especialización en Urbanismo y Máster en Ciencias de la Ciudad por la Universidad Politécnica de Madrid. Trabaja como especialista TIC en Eptisa Tecnologías de la Información. Además, ha sido investigador de TRANSyT, trabajando para clientes como la Unión Europea, el Banco Europeo de Inversiones o el Ministerio de Fomento.

Acerca de este curso

- Entender la complejidad técnica y científica del uso de la información.

- Aprender a diferenciar los conceptos de Big Data, Bussiness Intelligence (BI) y el ámbito del Analytics donde a todo se le llama "Big Data".

- Identificar estrategias y oportunidades de negocio.

- Conocer la tecnología necesaria para la obtención de datos y que hacer con ellos.

- Diferenciar los perfiles de los profesionales adecuados según las necesidades de cada organización.

- Conocer las herramientas que actualmente disponemos en el mercado y cual utilizar en cada caso.

- Gestionar técnicamente proyectos y  equipos de trabajo de BI/Big Data.

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