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Curso online de Big Data y Transformación Digital

Curso online de Big Data y Transformación Digital

En este completo Curso online de Big Data y Transformación Digital estudiarás, sin perderte en complicada terminología técnica, qué es el Big Data y por qué hemos llegado a él, qué es lo que podemos hacer ahora que no podíamos hacer hace unos pocos años y la importancia del Big Data en la toma de decisiones, utilizando el poder de manejar los datos correctos en el momento correcto.

 

A lo largo de este Curso online de Big Data y Transformación Digital, de 40 horas de duración, te enfocarás en los siguientes objetivos:

    1. Comprender en qué consiste el Big Data. Desmitificación del concepto. Datificación y monetización de los datos.
    2. Adquirir vocabulario y conceptos para poder comunicarte y trabajar con Big Data.
    3. Conocer en qué consiste un ecosistema de Big Data, perfiles profesionales, gestión de Big Data y valor de negocio.
    4. Conocer las posibilidades de la analítica de datos.
    5. Analizar ejemplos y casos de uso reales de aplicación de Big Data y nuevas oportunidades.
    6. Presentar las nuevas tendencias y tecnologías que están por llegar, y estar preparados para entenderlas y sacarles partido.

 

Data Management, Business Intelligence y Big Data

 

Estudiarás aspectos como el Data Management, la relación entre Business Intelligence y Big Data, qué es y qué no es Big Data, el gran poder de los datos o dónde estamos y dónde vamos a estar.

Conocerás cómo es posible que se puedan procesar millones de tweets por segundo, o los datos de 5.000 aviones volando al mismo tiempo para coordinar sus rutas. Te explicarán cómo pasar de un océano de datos a un simple mapa de calor que nos diga, por ejemplo, dónde tenemos que poner una franquicia en una ciudad para ganar dinero o en qué parte de un país hay más gente que coge cierta enfermedad.

Te iniciarás en la Inteligencia Artificial (IA): machine learning (aprendizaje automático), deep learning, redes neuronales, etc., como base “científica” del Big Data, todo ello visto con casos de uso reales.

 

Ejemplos de aplicaciones prácticas del Big Data

 

Te mostrarán las aplicaciones prácticas del Big Data para describir lo ocurrido, diagnosticar (generar insights para descubrir las causas de las tendencias), predecir (proyectar el futuro) o, incluso, prescribir qué hacer (por ejemplo qué acciones comprar en bolsa de forma automatizada para ganar dinero). Todo esto con ejemplos de uso reales.

Estudiarás el impacto en Smart Cities, Industria 4.0, transformación digital de las empresas, IoT, realidad aumentada y virtual, etc. y las tendencias de futuro.

Por último, aprenderás sobre cómo gobernar todo este mundo de los macrodatos y las implicaciones que tiene en la protección de datos.

No hay requisitos para comprender y aprovechar el contenido del curso, puesto que se aclaran las ideas principales de Big Data, Transformación Digital, y del mundo del dato e inteligencia de negocio en general.

 

¿A quién se dirige este curso?

 

Este Curso online de Big Data y Transformación Digital, con Certificado Acreditativo, se dirige, principalmente, a todas aquellas personas que quieran conocer qué es y qué significa Big Data y el impacto actual de los grandes volúmenes de datos existentes, sin perderse en complicada terminología técnica ni pasar semanas o meses buceando en internet.

También a aquellos que quieran conocer los casos y ámbitos de aplicación de las Smart Cities, la domótica, la Industria 4.0 y, en general, qué significa el Internet de las Cosas (IoT), Internet de Todo, y cómo esta tendencia nos afecta y nos afectará en el día a día.

Igualmente resulta de gran utilidad para profesionales del mundo de los negocios que quieran conocer el impacto de la Transformación Digital de las empresas en su relación con el cliente, las posibilidades que se originan, los nuevos canales de comunicación existentes y las oportunidades (y riesgos) para el negocio, en ámbitos como inteligencia de clientes o el funcionamiento interno de la compañía.

 

Nociones básicas sobre el procesamiento masivo de datos

 

Asimismo, este Curso online de Big Data y Transformación Digital está dirigido a profesionales del mundo del dato que quieran conocer las nociones básicas de la plataforma tecnológica que hace posible el procesamiento masivo de datos, su visualización enriquecida, los nuevos volúmenes de datos, su procesamiento en la nube y las posibilidades existentes.

Los profesionales que quieran conocer las buenas prácticas para gestión ágil de proyectos de dato y de conocimiento, así como la propia gestión de los datos (Data Management): calidad del dato, seguridad, datos maestros, modelos de datos, gobierno de datos, etc. también lo encontrarán muy provechoso.

Y, en general, todas aquellas personas que quieran conocer el aspecto científico del Big Data, tipos de analítica (descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva) y los fundamentos de la inteligencia artificial, así como aquellos que quieran formarse en el impacto del movimiento y procesamiento masivo de datos en cualquier lugar, en cualquier momento, en la nube… y cómo impacta esto en la protección legal de los datos, datos personales, y la seguridad de los datos en general.

 

≡ Temario del Curso online de Big Data y Transformación Digital

 

TEMA 1. De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato

  1. Contexto
  2. De los Datos a las Decisiones Estratégicas
    • DIKW
      • ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
    • Entonces, ¿Qué es Big Data?
    • Omnicanalidad
    • Los distintos orígenes de datos
  3. Corporate Performance Management
    • La pirámide de la información
    • Organizaciones basadas en la estrategia
    • Mapa estratégico
    • Cuadros de Mando
    • Visualización

TEMA 2. Data Management

  1. Qué es el Data Management
  2. Áreas o disciplinas del Data Management
    • Data Governance
      • Buenas y malas prácticas de Data Governance
    • Data Architecture
    • Data Development
      • Bases de datos y su diseño
    • Document & Content Management
    • Data Security
      • Control de accesos
      • Buenas prácticas de Seguridad de Datos
    • Master Data
    • Meta Data
    • Data Quality
    • Database Operations
    • Data Warehousing & Business Intelligence

TEMA 3. Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por qué aparece Big Data? ¿Qué significa?

  1. Business Intelligence
    • Contexto en el que surge el Business Intelligence
      • Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales
    • DataWarehouse y DataMarts
    • Creación de un sistema de BI
    • Arquitectura de un sistema de BI
  2. Introducción a Big Data; el porqué de su existencia
    • Las V’s del Big Data
    • Datificación
      • Datificación – Volúmenes de datos
    • Business Intelligence Vs Big Data
    • Ciclo de Vida de Big Data
    • Problemática con Big Data

TEMA 4. Arquitecturas Big Data

  1. Componentes de una arquitectura Big Data
    • Data Lake
    • Hadoop + Spark
  2. Hadoop
    • Map Reduce
    • Ecosistema Hadoop
    • Almacenamiento distribuido: HDFS
  3. Spark
    • Spark DAG
    • RDD’s
    • Ecosistema Spark
  4. Spark sobre Hadoop
    • Panorámica de herramientas

TEMA 5. Visualización y toma de decisiones

  1. Smart Data y Smart Visual Data
  2. Tecnologías y herramientas de visualización
    • Tecnología R
    • Notebooks y Zeppelin
    • Herramientas comerciales
    • Otras herramientas de visualización
  3. Casos de uso con Visualización
    • Mobile First

TEMA 6. Big Data & Analytics: Disciplinas científicas

  1. Enfoque multidisciplinar
    • Disciplinas científicas
  2. De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
    • Perspectivas de analítica
  3. Data Mining
    • Qué es Data Mining
      • Etapas y ejemplos de Data Mining
      • Panorámica de herramientas para Data Mining
    • Algoritmos Descriptivos
    • Algoritmos Predictivos
  4. Machine Learning
    • Bases del Aprendizaje Automático
    • Cómo hacer aprender a una máquina
    • Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
    • Panorámica de herramientas de Machine Learning
    • Machine Learning en una pila de Big Data
  5. Cognitive Computing
    • Deep Learning
    • Evolución esperada del Deep Learning
    • Panorámica de herramientas de Cognitive Computing
  6. Casos de Uso
    • Siri y Cortana
    • Watson Analytics
    • Mejorando la seguridad y el cumplimiento de la ley, caso del MIT
    • El Bot Mitsuku
    • Reconocimiento de imágenes, Big Data y retail

TEMA 7. Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación

  1. Customer Analytics
    • La importancia del Customer Analytics
    • Casos de uso de Customer Analytics
  2. User Experience (UX)
    • Casos de uso de User Experience
  3. Business Analytics
    • La importancia del Business Analytics
    • Casos de uso de Business Analytics (1)
    • Casos de uso de Business Analytics (2)
  4. RRHH Analytics
    • La importancia del RRHH Analytics
    • Casos de uso de RRHH Analytics
  5. Text Analytics
    • La importancia del Text Analytics
    • Nubes de Palabras y Redes Semánticas
    • Casos de uso de Text Analytics
    • Panorámica de herramientas de Text Analytics

TEMA 8. Transformación Digital e IoT

  1. Internet de las cosas
    • Qué es Internet de las cosas (IoT)
    • Estado actual y futuro
    • Capacidades del IoT
      • Inteligencia Artificial en IoT
    • Tecnología
    • IoT en los hogares y la sociedad
    • Industria 4.0
    • Impacto en las Fintech
    • Casos de Uso de IoT (1)
    • Casos de Uso de IoT (2)
  2. Smart Cities
    • Casos de uso de Smart Cities
  3. La Digitalización de las empresas
    • La Transformación Digital
    • Ventajas y problemas del cambio digital
    • Casos de digitalización
    • La cultura digital
    • Proceso de digitalización
  4. Realidad Virtual
  5. Robótica

TEMA 9. Liderazgo y Gestión de proyectos de dato

  1. Introducción al agilismo
    • ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
    • Entrega dirigida por el valor de negocio
    • Valores añadidos de la propuesta ágil
    • Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
    • Cambio en la Triple Restricción
    • Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
    • Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
    • Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
    • Por qué Big Data implica ser ágil
  2. Metodologías Ágiles
    • Scrum
      • Elementos de Scrum
      • Roles en Scrum
    • Kanban
    • Lean
    • Relación entre metodologías ágiles
    • Nuevas Propuestas ágiles de gestión
  3. Liderazgo en un entorno ágil
    • El líder sirviente
    • Liderazgo y coaching para las personas

TEMA 10. Protección de datos

  1. Reglamento Europeo (RGPD)
  2. Introducción
  3. Datos personales y datos biométricos
  4. Novedades impuestas por la tecnología
  5. Privacidad
  6. Medidas de seguridad más transparentes
  7. Accountability y el DPO
  8. La nueva LOPD

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