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| MÁSTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS [MBDA] | |
| INFORMÁTICA APLICADA | |
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El Máster en Big Data y Business Analytics está diseñado para que cualquier persona pueda adaptar su actual profesión y rol a la nueva era del dato, o transformar su carrera hacia la especialización en este campo. También va dirigido a emprendedores que quieran lanzar o consolidar un proyecto en esta área. Estos son los sectores con mayor demanda de profesionales con conocimientos en BD & BI: Ingeniería, TIC, finanzas, energía, manufactura, logística, servicios, alimentación, distribución, recursos humanos, industria, consultoría, formación, ganadería, servicios, agroalimentario, maquinaria |
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| CARACTERÍSTICAS | ||||||||||||||||||||||||||||||
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Este máster tiene un impacto doble. El MBDA está diseñado para impulsar tu crecimiento y el de tu organización. Basado en cuatro módulos que te enseñarán a entender cómo el Big Data y el Business Analytics impactan positivamente en cualquier área y organización, transformar grandes volúmenes de datos en información clave para tomar decisiones más rápido y con mayor fiabilidad, incrementar la productividad, la capacidad y la competitividad a través de nuevas tecnologías y herramientas de vanguardia, y desarrollar tus habilidades para que tu carrera profesional y tu empresa sigan creciendo en la era del Big Data. Saca el máximo partido a esta experiencia transformadora. Al finalizar el máster serás capaz de liderar el proceso de transformación de cualquier departamento u organización en Data Driven para mejorar su funcionamiento. |
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1. Introducción al mundo de los datos Comenzaremos acercándonos a los fundamentos del Big Data y el Business Intelligence con el objetivo de entiendas su importancia y tengas las bases adecuadas para poder avanzar adecuadamente con el resto de los contenidos del máster. Ananalizaremos las principales herramientas con las que un profesional del dato debe estar familiarizado como son el ciclo de vida del dato, la arquitectura en capas, fuentes de datos, tipos de fuentes, modelo de datos, extracción de datos, data warehouse, sistemas de visualización (indicadores KPI, dashboards e informes), o análisis OLAP, entre otras. Y cómo todo esto se integra en la gestión de proyectos de Big Data y Business Intelligence, cuál es el papel del factor humano y cómo se implementa en un departamento o una organización, a través de ejemplos reales y casos prácticos. 2. Arquitectura del Big Data y Gobernanza del Dato Conoceremos los principales conceptos de arquitectura de Big Data y Gobernanza del Dato para obtener una visión 360º del Big Data. Para ello veremos ejemplos concretos con casos reales de proyectos de Big Data y Business Analytics y cómo impactaron en las empresas. Se explicará el proceso de implementación y despliegue de un proyecto de Big Data a través de un BD Canvas, se analizarán los principales problemas que plantea la arquitectura de BD frente a la analítica convencional y trabajaremos con soluciones de código abierto como la creada por Google (HDFS y Map Reduce), y el proceso de ETL (del dato bruto al dato analizable – Data Cleaning). Analizaremos los tipos de datos y bases de datos adecuadas para su almacenamiento. Abordaremos el análisis de datos estructurados (SQL) y no estructurados (No SQL), y pondremos camino del dato al conocimiento a través de las ratios, métricas, KPI’s y algoritmos. Haremos una aplicación práctica de todo esto con las herramientas más interesantes y aplicables en cualquier escenario empresarial. Finalmente analizaremos el escenario actual de la protección de datos y la seguridad. 3. Business Intelligence y Data Science con Power BI Veremos distintas soluciones que se utilizan a nivel empresarial para facilitar la toma de decisiones basadas en datos y mejorar el conocimiento sobre el negocio: Microsoft Power BI. A través de casos de éxito de distintas empresas, iremos avanzando en una visión práctica de las posibilidades y ventajas que nos ofrece esta tecnología. Para ello, iremos profundizando en conceptos de Business Intelligence y de Data Science a través de ejemplos, y la resolución de ejercicios prácticos. Aprenderemos a usar técnicas de unificación, transformación y limpieza de datos que el alumnado podrá usar en su día a día. Entender la importancia del modelado dimensional y el esquema estrella a la hora de optimizar el análisis de datos, y la de saber elegir la visualización gráfica más adecuada para facilitar la comprensión y la comunicación de los datos. Veremos de manera práctica conceptos y prácticas fundamentales como Análisis OLAP, Data Warehouse, Análisis OLAP, estadísticos básicos, metodología CRISP-DM, etc. Trabajaremos de manera práctica con distintas herramientas con las que realizar análisis de datos, para conocer sus limitaciones y ventajas, viendo una evolución desde Excel, Power Query, Power Pivot hasta Power BI. De esta manera, comprobaremos el poder de Microsoft Power BI como herramienta para trabajar con grandes volúmenes de datos, transformarlos, analizarlos y visualizarlos para facilitar la toma de decisiones e impulsar acciones y estrategias. También, veremos de manera práctica cómo aplicar la metodología de preparación y análisis de datos para analizarlos CRISP-DM para llevar a cabo este proceso vital. Finalmente analizaremos cómo hacer Data Science con Microsoft Power BI aprovechando herramientas internas (Sparklines, Q&A, Key Influencers, Análisis What-if, implentación de R y Phyton...) 4. Big Data e Inteligencia Artificial Nos introduciremos en el Análisis Predictivo y su principal herramienta, el modelo de predicción, conociendo sus usos, ventajas y las principales técnicas que se pueden utilizar. Dada la gran disponibilidad de datos que existe hoy en día se expondrá el modelado de sistemas utilizando técnicas basadas en datos. Se introducirá los fundamentos de la Inteligencia Artificial y se describirá donde se ubican el Machine Learning, Deep Learning y Data Mining. Nos familiarizaremos con la popular herramienta de análisis de datos, desarrollo de algoritmos y creación de modelos para Big Data, MatLab. Discutiremos casos de éxito usando tanto tecnologías convencionales como las basadas en datos. Se hará hincapié en la disyuntiva asociada a la selección de la tecnología para la realización de dicha tarea. Y analizaremos cómo los algoritmos de Inteligencia Artificial se pueden implementar en ordenadores convencionales (Small-Data), no siendo necesario utilizar tecnologías de Big Data. Se establecerán los conceptos básicos del Big Data. La diferencia entre los procesos ETL Vs ELT. También se tratará, ligeramente, la parte más polémica de esta tecnología describiendo el mal uso y sus posibles consecuencias. Analizaremos dónde se encuentra el Machine Learning, Deep Learning y Data Mining dentro de la Inteligencia Artificial y cuál es su aplicación. Aprenderemos a diferenciar entre Aprendizaje Supervisado y No Supervisado utilizando ejemplos prácticos de los principales algoritmos, y diferenciando entre escenarios donde se necesite una regresión o una clasificación. Así como conoceremos la importancia del AutoML (Auto Machine Learning) como punto de partida para solucionar cualquier problema que se plantee. Y veremos diferentes posibilidades de despliegue de estos algoritmos desde Matlab a otros ecosistemas. Finalmente se introducirá la nube y sus principales ventajas en el campo del Big Data. Se instruirá en la importancia de conocer y distinguir entre servicios de IaaS, PaaS y SaaS. Y por último, se analizará el mercado actual de las tecnologías del Big Data, describiendo la evolución que ha sufrido desde sus inicios hasta los últimos desarrollos, empezando por Hadoop y terminando por Apache Spark. |
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| REQUISITOS | ||||||||||||||||||||||||||||||
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Diseñado para trabajadores/as en activo y trabajadores/as en desempleo. El Máster en Big Data y Business Analytics te capacitará en métodos, herramientas y habilidades prácticas de la ciencia de datos. Sea cual sea tu profesión, empresa o sector, y sin necesidad de conocimientos previos, obtendrás la capacidad de investigar y analizar cuestiones de tu mundo profesional. PRECIO DE LA ACCIÓN FORMATIVA: 2.000 € Todas las asociaciones de FADE y sus empresas asociadas, Empresas singulares y entidades colaboradoras y sus trabajadores contarán con un 20% de descuento. CURSO BONIFICABLE A TRAVÉS DE FUNDAE - Fundación Tripartita |
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| INFORMACIÓN | ||||||||||||||||||||||||||||||
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