Maestría en Big Data

Universidad Internacional Isabel I

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Comienza el 10 de Septiembre de 2019
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DÍASHRSMINSEG

INICIO

10 de Septiembre de 2019

Aprovecha la Oportunidad

FIN

8 de Febrero 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 resistencia políglota
2.       Modelo de datos y bases de datos distribuidas
3.       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 Nieto

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.


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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