Posgrado Big Data Management and Analytics

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1 Posgrado Big Data Management and Analytics 2ª EDICIÓN 2015/16

2 Posgrado Big Data Management and Analytics 2ª EDICIÓN 2015/16 PRESENTACIÓn En la actualidad, la competitividad ha hecho que las compañías hayan identificado su capacidad para tomar decisiones informadas como una clave de éxito. En este sentido, la tecnología ha jugado un importante papel hasta el momento, permitiéndonos registrar los datos operacionales de la actividad diaria de la compañía y permitiendo analizarla a posteriori. Este tipo de sistemas se conoce como sistemas decisionales, y los almacenes de datos (o data warehouse) son la arquitectura más extendida para su implementación. No obstante, en parte gracias al éxito de este tipo de sistemas, el paradigma de análisis está cambiando, constituyéndose sobre un nuevo tipo de datos que ya no se relacionan únicamente con el día a día de la compañía, sino que también contemplan su entorno : redes sociales, logs, datos abiertos, etc. Los requisitos de estos nuevos tipos de datos discrepan de los antiguos y han mostrado las limitaciones de las soluciones arquitectónicas tradicionales. Por todos estos motivos, en la actualidad se utiliza el término Big Data para referirse a este nuevo tipo de sistemas y los retos que suponen. La definición más popular del término Big Data está basada en las tres V, que representan sus tres principales retos: volume (grandes volúmenes de datos), variety (fuentes de datos heterogéneos) y velocity (en referencia al tiempo de procesamiento y respuesta). Para enfrentarse a estos tres grandes retos, hoy en día Big Data se fundamenta en el principio Divide y vencerás, por el que los problemas deben formalizarse en subproblemas que permitan su ejecución en paralelo. Por ello, la gran mayoría de soluciones Big Data se basan en el cloud computing y en desarrollar sistemas distribuidos sobre este. Los sistemas Big Data son sistemas informáticos que siguen unos esquemas de diseño parecidos a todos los demás. Así, podemos hablar de la gestión de datos en sistemas Big Data (Big Data Management) y de la explotación de estos datos para extraer conocimiento relevante para la organización con algoritmos de Data Mining y Machine Learning (Big Data Analytics). No obstante, a diferencia de los sistemas tradicionales, no tiene tanto sentido separar la parte de gestión de datos de la explotación, ya que no existe una solución universal para almacenar los datos y explotarlos en un entorno Big Data, sino que la solución arquitectónica depende del caso de uso (explotación) que tengamos entre manos. En este posgrado se proporciona una visión global de un ecosistema Big Data y se profundiza en ambos aspectos, gestión (Big Data Management) y explotación de los datos (Big Data Analytics), aportando aplicabilidad y visión de negocio dentro de este sistema. Director Académico

3 Créditos: 15 ECTS (120 horas lectivas) OBJETIvos Entender la problemática de gestión de Big Data. Identificar las características más relevantes en la gestión de Big Data que deben guiar la elección de una solución arquitectónica. Conocer el paradigma de datos abiertos. Practicar con las principales herramientas de gestión de Big Data actuales en el mercado (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Storm, etc.). Entender cuándo un problema empresarial puede ser formalizado como un problema de aprendizaje. Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático más adecuados para un problema dado. Saber efectuar el preproceso de los datos. Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos. Adquirir conocimientos específicos sobre el uso de Big Data para la toma de decisiones en la empresa. Identificar las buenas prácticas en la aplicación de Big Data para la creación de un negocio. Emplear herramientas de modelización de negocio. Conocer los principios económicos, éticos y legales del funcionamiento de una empresa. Fechas de realización: Del 14/10/2015 al 29/04/2016 Horario: Miércoles 18:30 a 21:30 Viernes 18:30 a 21:30 Lugar de realización: Tech Talent Center C/ de Badajoz, Barcelona Importe de la matrícula: 3500 A QUIÉN VA DIRIGIDO? Profesionales informáticos (es decir, con grado en informática o equivalente) interesados en reciclarse hacia el ámbito del Big Data. Los típicos roles informáticos a los que se dirige este posgrado son los de desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas. El programa está orientado a crear perfiles mixtos (en Big Data Management y Big Data Analytics), por lo que se requiere formación técnica en bases de datos centralizadas y programación, y conocimientos de estadística básica (equivalente a los alcanzados en cualquier grado de ingeniería).

4 ESTRUCTURA MODULAR Data Management 3 ECTS. 24 horas lectivas. Introducción: Cloud computing y la ingeniería de servicios (XaaS) Gestión de los datos sobre Cloud Databases (NOSQL) - Principios teóricos de los sistemas distribuidos - Modelos de datos no estructurados o semiestructurados más utilizados - Principales tipos de gestores: Key- Value, Document Stores, Graph DBs, Stream Management - Principales lenguajes de consulta: SQL-Like, MapReduce, etc. Modelos de datos semánticos - El paradigma Open Data / Linked Data - RDF y SPARQL Cómo abrir datos Integración de datos y visualización Data Analytics 3 ECTS. 24 horas lectivas. Introducción: Estadística básica Multivariant Analysis - Principal Component Analysis - Unsupervised Methods - Decision Trees Machine Learning - Association Rules - Supervised Methods - Linear Methods - Neural Networks - Support Vector Machines Hands-on Experience: Data Management and Analytics 5 ECTS. 40 horas lectivas. Gestores NoSQL - Ecosistema Hadoop - Cassandra - MongoDB - Neo4J Herramientas de consulta de datos: MapReduce, Spark Herramientas de Stream Processing: Spark Stream Herramientas para Open Data: Virtuoso Herramientas para Data Analytics: R-Studio, MLlib Arquitectura de sistemas Big Data Proyecto y emprendimiento 4 ECTS. 32 horas lectivas. Introducción: El entorno competitivo de la empresa Consideraciones éticas del Big Data: negocio y privacidad Herramientas de modelización de negocio: Business Model Canvas - Elementos que lo componen - Casos prácticos - Resolución de casos: Twitter, Facebook, etc. Creación de una empresa - Aspectos legales - Aspectos económicos Proceso de financiación - Financiación privada: Business Angels, Capital Risc - Financiación pública Marketing: introducción para proyectos de Big Data Presentación del proyecto Seguimiento del proyecto

5 Dirección y profesorado DIRECCIÓN ACADÉMICA Abelló Gamazo, Alberto Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Programa de doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros. Romero Moral, Oscar Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros. PROFESORADO Abelló Gamazo, Alberto Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Programa de doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros. Aluja Banet, Tomàs Profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Coordinador del máster Erasmus Mundus en Minería de Datos y Gestión del Conocimiento en la UPC, responsable del LIAM (Laboratorio de Modelización y Análisis de la Información), miembro del inlab FIB - Laboratorio de la Facultad de Informática de Barcelona para el desarrollo de las TIC. Es autor de más de 50 artículos publicados en revistas y estudios científicos. Ha colaborado como consultor de estadística con La Caixa, TNS Sofres-AM, el Idescat y el Ayuntamiento de Barcelona, entre otros. Batlle Maymó, Adrià Ingeniero Informático. Entrepreneurship & Innovation Manager, Barcelona Mobile World Capital Foundation Belanche Muñoz, Luis Antonio Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Docencia en el grado en Ingeniería Informática, especialidad Computación, en el Master in Innovation and Research in Informatics, especialidad Data Mining and Business Intelligence, y en el Master in Artificial Intelligence. Casado Arias, Pablo Ingeniero en Informática por la UPC. Chief Architect en Incubio, the Big Data Academy. Cofundador y antiguo CTO de diversas startups en el ámbito on-line en España y Estados Unidos. Experto en la construcción de sistemas heterogéneos de alto rendimiento. Ha sido profesor de los Departamentos de Ciencias de la Computación y de Ingeniería de Servicios y Sistemas de información de la UPC.

6 Herrero Otal, Víctor Ingeniero en Informática por la UPC. Investigador en el departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC colaborando principalmente en la optimización de bases de datos NoSQL, tanto a partir de la adaptación de técnicas de optimización clásicas cómo de nuevas técnicas, con especial atención en el entorno Hadoop. Jamin, Emmanuel Doctor en Informática por la Universidad París XI. Research engineer en varios proyectos europeos en el dominio de la Web semántica (SevenPro, IntelLEO, Neon, Khresmoi). Actualmente, CTO de Open Data Consulting. Lopiz Morales, Enrique Ingeniero Informático. Solutions Architect, Amazon Web Services. Nadal Francesch, Sergi Ingeniero en Informática por la UPC. Máster IT4BI (Information Technologies for Business Intelligence). Ha colaborado como consultor de BI y como investigador en Big Data en Incubio. Queralt Calafat, Anna Doctora en Informática por la UPC. Senior Researcher en el grupo de Storage Systems del Barcelona Supercomputing Center, trabajando en la compartición y reutilización de grandes cantidades de datos. Anteriormente fue profesora e investigadora en el Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC Ràfols Ibáñez, Marc Systems Architect a Incubio. Experto en Arquitectura de Sistemas basados en Big Data y en la definición de entornos de alta disponibilidad. Romero Moral, Oscar Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros. Torrents Poblador, Pere Licenciado en Economía por la UB con especialización en comercio internacional. Durante su trayectoria profesional ha desempeñado funciones en las áreas de desarrollo de negocio, marketing y dirección de empresas de tecnología, videojuegos y proyectos educativos. Su experiencia incluye la creación de una exitosa startup en el ámbito del entretenimiento y videojuegos (Gaelco Móviles, PlayerX), la dirección de áreas estratégicas en empresas de distribución de software y apps, como Softonic, así como el lanzamiento de iniciativas de mlearning para GSMA.

7 SERVICIO DE INFORMACIÓN Y ASESORAMIENTO En la UPC School queremos ayudar a desarrollar el talento de las personas. Por este motivo, desde el Servicio de Información y Asesoramiento queremos dar respuesta a las inquietudes de los profesionales sobre aquellos programas, actividades y metodologías que más se ajusten a sus necesidades formativas. FORMACIÓN A MEDIDA Todos los programas de posgrado de la UPC School pueden realizarse como programas de formación a medida para vuestras organizaciones, en versiones específicamente adaptadas a vuestra realidad. En estos casos, los programas se diseñan estudiando, tanto las necesidades específicas de las personas a les cuales se dirigen, como a la estrategia de la compañía. Para informaros sobre estas modalidades podéis contactar con nuestra unidad de In-Company Training: CAMPUS VIRTUAL Los alumnos de este programa tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre alumnos, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar sus notas... GESTIÓN DE OFERTAS DE TRABAJO La School of Professional and Executive Development gestiona una bolsa de trabajo con un amplio volumen anual de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas. De esta forma, queremos contribuir a mejorar la carrera de los profesionales formados en la School of Professional and Executive Development y a facilitar al sector empresarial la selección de los mejores candidatos. Las ofertas de trabajo se dan a conocer a través del campus virtual My_ Tech_Space, una eficaz plataforma de comunicación, recursos y servicios de apoyo a la formación. BECAS Y AYUDAS La UPC School te asesora sobre las diferentes becas y ayudas de las que te puedes beneficiar. Asimismo, disponemos de convenios con entidades bancarias que ofrecen condiciones muy ventajosas para ayudarte en tu formación. Consulta con nuestro equipo asesor. Ayudas a la formación de LA Fundación Tripartita Las empresas que planifican y gestionan la formación de sus trabajadores y trabajadoras disponen de un crédito para cofinanciar la formación, que pueden hacer efectivo, una vez finalizado el período formativo, mediante la aplicación de bonificaciones en la cotización a la Seguridad Social. Las empresas que conceden permisos individuales de formación a los trabajadores y las trabajadoras que soliciten recibir formación reconocida con una titulación oficial o con un título universitario propio en horas de trabajo pueden aplicarse una bonificación en la cotización a la Seguridad Social, que cubre el coste salarial de un máximo de 200 horas laborales para cada trabajador o trabajadora.

8 PATROCINADORES COLABORADORES Sede: Síguenos en: Los datos contenidos en este impreso son meramente informativos y sujetos a modificación según necesidades académicas.

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