Business Intelligence y Big Data

Transcripción

1 Tu futuro lo diriges tú Master en Business Intelligence y Big Data Online Dirigido a: Titulados superiores en Telecomunicaciones, Informática, Física, Matemáticas... Para otras titulaciones se valorarán conocimiento y experiencia previos en programación de alto nivel, estadística, lenguaje SQL... El entorno globalizado y crecientemente competitivo, unido a la disponibilidad cada vez mayor de datos procedentes de múltiples fuentes, necesitan de profesionales con un nuevo conjunto de competencias y conocimientos para enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como un conocimiento de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube. Éste es un nicho de empleo en expansión: según las estimaciones de McKinsey Global Institute para 2018, se necesitarán hasta profesionales con un nivel alto en habilidades analíticas simplemente en Estados Unidos, así como 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data. El Master en Business Intelligence y Big Data tiene como misión principal responder a este reto de formación cualificada de los profesionales en las diferentes áreas de la empresa. A través de este programa conocerás en profundidad los elementos de medición de negocio, tecnología y analítica de datos y desarrollarás las habilidades necesarias para adquirir una combinación de habilidades única en las áreas de data science, business analytics y big data management. El objetivo es que te conviertas en un profesional capaz de sacar todo el partido a las tecnologías de inteligencia de negocio, de manera que reviertan en la mejora de procesos y toma de decisiones de las empresas.

2 El Programa PARA QUÉ TE PREPARA EL PROGRAMA El Master en Business Intelligence y Big Data está diseñado para que los participantes aprendan a: Entender el concepto de Big Data y el valor que aporta a las organizaciones Conocer los componentes fundamentales de las tecnologías de Business Intelligence Saber aplicar los fundamentos de las técnicas de aprendizaje automático Conocer las posibilidades del tratamiento del lenguaje natural Entender las diferencias prácticas de los modelos de base de datos no convencionales Saber aplicar tecnologías fundamentales de procesamiento paralelo de datos Razonar sobre el valor de la tareas analíticas sobre casos prácticos en dominios concretos CONTENIDOS: FUNDAMENTOS DE BI, BA Y BIG DATA Definición, componentes y tipología de sistemas de inteligencia de negocio Contextualización y diseño de sistemas de inteligencia de negocio Diseño de informes, cuadros de mando e indicadores Fuentes y calidad de los datos El business case de una iniciativa de inteligencia de negocio ESTRATEGIA Y GESTIÓN BASADA EN DATOS Fundamentos de la dirección estratégica. La información como base del análisis estratégico Análisis del entorno competitivo, sectorial y particular para toma de decisiones. La inteligencia competitiva Definición de la estrategia: diseño y simulación de estrategias alternativas Implantación y seguimiento de la estrategia. Definición de indicadores clave (KPI s) HERRAMIENTAS I Herramientas auxiliares: instalación y gestión de máquinas virtuales con VirtualBox, Amazon WorkSpaces y uso de la línea de comandos en un entorno Linux El lenguaje de programación Python El entorno Jupyter Notebook Librerías para el análisis de datos: Numpy, Pandas y Matplotlib Introducción a las bases de datos relacionales: nociones básicas del modelo relacional Introducción a SQL Introducción a XML y JSON como formatos de datos usando Python FUNDAMENTOS DE IN DW: qué es y conceptos básicos Arquitecturas de referencia y diseño: data marts y data warehousing Multidimensionalidad y su tipología. OLAP/MOLAP/ROLAP Esquema de bases de datos: desnormalización y multidimensionalidad Diseño de data warehouses. Elementos hardware y software Herramientas de extracción, transformación y carga ETL Lenguaje de consulta analítico: MDX vs. SQL Manipulación, análisis y visualización de datos: visor OLAP y funciones básicas MEDICIÓN DE NEGOCIO Y VISUALIZACIÓN Introducción a la analítica de negocio Medición del negocio Visualización de datos

3 Contenidos INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MINERÍA DE DATOS Aprendizaje supervisado y no supervisado Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad Herramientas de aprendizaje automático, visualización El ciclo de la minería de datos ANÁLISIS DE REDES SOCIALES Fundamentos para el estudio, medida e investigación de redes sociales Tratamiento, visualización y análisis de grandes redes Herramientas de visualización de redes sociales Tecnologías para el análisis y acceso a datos en la web de los datos TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO ESCALABLE Introducción a las bases de datos NoSQL: origen, evolución y contexto histórico Persistencia políglota: escoger el modelo de datos más adecuado para cada problema Modelos de agregación: características, tipos, consideraciones de diseño y casos de uso Modelos en grafo: características, consideraciones de diseño y casos de uso Sistemas distribuidos: definición, tipos, estrategias de distribución y consistencia de datos (ACID vs BASE) Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J MINERÍA DE TEXTO Y ENLACES EN LA WEB Fundamentos teóricos, técnicas y aplicaciones prácticas del PLN Librerías y herramientas de NLP (NLTK, Brad, Gate) Soluciones NLP (Análisis de Sentimiento, Text Mining de datos web, Asistente Virtual) METODOLOGÍA DE PROYECTOS Ideas de modelos de negocio Formación de grupos de trabajo y asignación tutores para proyecto fin de master PARALELIZACIÓN DE DATOS Procesamiento paralelo y ecosistema Hadoop Procesamiento paralelo bajo arquitectura Hadoop. MapReduce Mecanismos de explotación de la información en entornos distribuidos Hadoop ADQUISICIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL Introducción y conceptos básicos Arquitectura general de un proyecto IoT Plataformas IoT y Big Data Ejemplos y casos de uso HERRAMIENTAS II Introducción al lenguaje de programación R: El entorno RStudio Introducción al lenguaje R y su aplicación a la estadística ESTUDIO DE CASOS Analítica Financiera Analítica de Clientes Analítica de Marketing Analítica de Datos Abiertos Analítica de Operaciones

4 Profesores destacados En EOI, los profesores constituyen una pieza fundamental del éxito de los cursos. El claustro está formado por directivos de empresas de reconocido prestigio profesional y comprobada trayectoria en la materia impartida, que transmiten no sólo los conocimientos teóricos sino también su propia experiencia en la aplicación práctica de los mismos. Todos los profesores están a disposición de los alumnos para consultas sobre cualquier tema de las materias que imparten. Gonzalo Casajús Rey Director de Innovación y Transformación Digital Carrefour Ramón Alberto Carrasco González Senior Data scientist in Marketing - Banco Mare Nostrum Valvanera Castro Fernández Socia OnGKAT Mario de Felipe Pérez Director Área Analytics SISTEL Jordi Conesa i Caralt Profesor - Universitat Oberta de Catalunya Manuel Lucania Fesser CTO - Semantycs Santiago Mota Herce Consultor de Estrategia y Operaciones Alberto Oikawa Lucas CTO y cofundador Cubenube Pedro Pasquau Senior Analytics Manager HITACHI Consulting Javier Pastor Botella Director de Desarrollo Carriots Antonio Pita Lozano Leader en Business Analytics Everis Ana Salgado Gerente del DataLAB de Ferrovial - Digital HUB Miguel Ángel Sicilia Urban Catedrático en Ciencias de la Computación Universidad de Alcalá Hugo Semiano Viana BI-Soporte Informacional, Risk Intelligence - BBVA

5 Metodología Con una dilatada experiencia en formación e-learning, desde 1997, proponemos una metodología mixta, que conjuga el trabajo a distancia y la presencialidad, y es totalmente compatible con actividades personales y profesionales. La metodología EOI te aportará todos los elementos necesarios para reproducir en un entorno real tu paso por la escuela. SESIONES ONLINE La metodología online de EOI garantiza la misma calidad docente que el formato presencial, con un enfoque flexible e innovador que rompe con las barreras geográficas y la incompatibilidad de horarios. Fomentamos la interacción constante entre alumnos y profesores. El desarrollo del trabajo se distribuye según una rigurosa planificación y evaluación. FASE PRESENCIAL Durante una estancia de 10 días en Madrid, esta etapa formativa se compone de diversas actividades tales como: Ponencias. Visitas a empresas. Conferencias y mesas redondas. Talleres Trabajo en Proyecto Teoría y práctica se dan la mano mediante el estudio, análisis y desarrollo de multitud de supuestos y casos prácticos que permiten al participante consolidar sus conocimientos, orientarlos a la acción y vivir experiencias similares a las que experimenta en su desempeño profesional. En EOI no obtendrás sólo conocimientos técnicos: queremos que saques lo mejor de ti y desarrolles competencias, aptitudes y valores realmente diferenciales. Esto es EOI +, un programa integrado en los contenidos de cada Master con el que potenciarás tu capacidad emprendedora (EOI Venture Launchpad), entrenarás habilidades directivas (EOI Líder+) y comprenderás el impacto de la transformación digital en las organizaciones (EOI Digit.all). A través del programa Social.es de EOI, los alumnos seleccionaréis voluntariamente una iniciativa social en la que colaborar en grupo a lo largo del curso. Una forma de aprender con vocación de servicio y ayudando a otros, que te aportará aptitudes diferenciales y valores propios de nuestro tiempo.

6 Master en Business Intelligence y Big Data Online La experiencia EOI Gracias a este Master he adquirido las habilidades necesarias, tanto tecnológicas como estratégicas, para hacer de la exploración y la explotación de los datos un valor clave para empresas de cualquier sector. El conocimiento en nuevas tecnologías nos habilita para la creación de nuevos modelos de negocio, para mejorar la toma de decisiones de las empresas y, en el ámbito público, para alcanzar la eficiencia en los servicios al ciudadano. Fabiola Solino Díaz. Coordinadora de Proyectos en Dirección Adjunta de Servicios Públicos de Red.es Ha sido un placer realizar el Master en Business Intelligence y Big Data en EOI. Lo mejor de todo ha sido el gran nivel de los profesores, que aportan gran experiencia profesional y gracias a ello el enfoque es muy práctico y realista. Mis expectativas se han cumplido con creces. Patricia Benito. Analista en Atmira, espacio de consultoría Convocatorias 2018 Fechas y horarios: Convocatoria febrero: Periodo lectivo: febrero marzo 2019 Convocatoria octubre: Periodo lectivo: octubre octubre 2019 Duración: 650 horas PROGRAMA #eoiteayuda Modalidad: Online Precio: En EOI queremos ayudarte a que logres tus retos profesionales. Para ello, te ofrecemos una serie de becas y ayudas económicas que facilitarán tu acceso a los programas de tu interés. Estamos orgullosos de formar parte de tu carrera. Programa Bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo FUNDAE. Consúltanos y te explicaremos en qué consiste. INFORMACIÓN E INSCRIPCIONES EOI ESCUELA DE ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL informacion@eoi.es