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MASTER BIG DATA Y PROJECT MANAGEMENT
Información del curso
Objetivos del curso
– Conocer el modelo socioeconómico que define el fenómeno Big Data.
– Conocer el ecosistema de datos actual y definir estrategias de valorización de datos.
– Definir un proyecto de analítica de datos con un enfoque de negocio (objetivos, indicadores, impacto).
– Capacitar en todas las áreas de gestión mediante una visión transversal de la empresa.
– Conocer las fases de trabajo y actividades en que se divide un proyecto Big Data Analytics.
– Conocer los principales conceptos y herramientas para la dirección, planificación, gestión y programación de cualquier tipo de proyecto.
– Identificar las tipologías de datos y sus características, las principales fuentes de datos existentes y las técnicas de consumo y pre-procesado de datos para cada una de ellas.
– Conocer los conceptos básicos de la estadística, el Data Mining y el Machine Learning y ser capaz de definir modelos analíticos que los utilicen.
– Conocer los principios de la arquitectura distribuida y los principales componentes tecnológicos que conforman un sistema Big Data Analytics.
– Conocer los conceptos clave de la visualización de información heterogénea (numérica, geoespacial…).
– Conocer y practicar con las principales herramientas que se utilizan para cada una de las actividades definidas.
– Completar un proyecto piloto de Big Data Analytics que permita ejercitar las capacidades adquiridas en el curso.
Competencias
Temario
ÁREA DE DATA INTELLIGENCE
– Análisis Descriptivo
¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?
– Construcción del repositorio de análisis.
¿Cómo guardamos la información?
– Definición, creación y representación gráfica de variables.
¿Por dónde comenzamos a analizar? ¿Qué y cómo medimos resultados?
– Definición de indicadores y validación de resultados.
¿Cuántos datos analizamos?
– Minería de Datos.
¿Podemos reducir el número de variables para un análisis? ¿Existen Relaciones entre sucesos? ¿Existen relaciones ocultas? ¿Podemos agrupar usuarios y/o productos? ¿Podemos hacer previsiones de comportamiento?
– Casos Prácticos
¿Cómo aplicamos los conocimientos adquiridos a un caso práctico?
ÁREA DE BIG DATA
– Introducción al fenómeno Big Data
El fenómeno Big Data en contexto. ¿Qué es Big Data? ¿Por qué ahora?
El dato como elemento clave para la generación de valor en la empresa actual
– Estructura de los proyectos
Estructura de los proyectos Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner… perfiles laborales de éxito asociados al Big Data
– Fundamentos y herramientas del Big Data
Fundamentos técnicos del Big Data. El ecosistema Big Data y la caja de herramientas del Data Scientist. Librerías algorítmicas
– Contextualización de los datos
El trabajo con datos en el contexto Big Data. El ciclo de vida del dato. Fuentes de información, tipología y calidad del dato
– Captura y pre-procesamiento de datos
Nuevos modelos de almacenamiento de datos. Explotación de datos geoespaciales
– Tecnologías de escalabilidad horizontal de sistemas
Computación distribuida en cluster y frameworks de referencia: Hadoop, Spark, Storm…
– Explotación de datos
Explotación multicanal de datos y tecnologías de visualización: dashboards, mapas, librerías gráficas
– Proyecto final
Proyecto de Big Data Analytics
ÁREA DE PROJECT MANAGEMENT
– La gestión de proyectos
Las cinco etapas de la gestión de proyectos, las nueve áreas del conocimiento en la gestión de proyectos.
– Definición del alcance de proyectos
Scope Management
– Cronograma del Proyecto
Time Management
– Coste y Financiación de Proyectos
Cost Management
– Herramientas Informáticas
Microsoft Project
Evaluación
El sistema de evaluación del programa está compuesto por la asistencia a las sesiones, una evaluación parcial a mitad del curso y la elaboración y presentación del proyecto final.
¿A quién va dirigido?
a) Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus conocimientos en el área del Big Data Project Management.
b) Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento.
c) Empresas que busquen especialización de su personal.
d) Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral.
Hola, ¿sigues ahí?
