Objetivos Generales
- Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional, conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a casos de éxito en distintos sectores.
Objetivos Específicos
- Conocer el significado del concepto Big Data y de dónde surge esta manera de tratar los datos.
- Aprender qué elementos conforman la elección de un análisis a través de Big Data.
- Diferenciar entre Big Data y Business Intelligence y saber qué características específicas definen a cada metodología.
- Tomar consciencia de la utilidad de la gestión de los datos en un entorno social, económico y empresarial.
- Saber diferenciar los diferentes tipos de datos con los que podemos trabajar y las fuentes desde las que podemos extraerlos.
- Conocer cómo deben tratarse estos datos y cómo debemos realizar el proceso de ejecución de ese tratamiento.
- Conocer la problemática que encuentra el Big Data a la hora de realizar el almacenamiento masivo, recogida en el Teorema de Brewer o teorema CAP. 3
- Adquirir conocimientos sobre los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el mercado.
- Saber qué funciones realiza Map Reduce.
- Saber diferenciar entre Big Data para fines analíticos u operacionales.
- Conocer en qué consiste un proceso de ETL y qué se lleva a cabo en sus diferentes fases.
- Aprender sobre la importancia de la creación de algoritmos en un proceso de Big Data.
- Experimentar la utilidad de la creación de un dashboard para nuestra toma de decisiones en el negocio.
- Saber las diferencias entre Big Data analytics, Data mining y Data Science.
- Conocer el alcance de análisis que pueden llevar a cabo con Big Data.
- Tomar conciencia de para qué sirve cada herramienta aplicada Big Data.
- Clarificar cuáles son las fases para desarrollar un buen proyecto de BD.
- Adentrarnos estratégicamente en la analítica de nuestros clientes y en las diferentes técnicas.
- Conocer cómo se llega a la segmentación de datos y de clientes.
- Saber en qué consiste y cuál es la importancia del valor de la vida del cliente.
- Conocer las principales características de R y RStudio.
Unidad didáctica 1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento
- Origen y contextualización del Big Data
Unidad didáctica 2. La importancia del dato
- Contextualización práctica de la productividad del dato
- Tipología de los datos
- Tratamiento del dato
Unidad didáctica 3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
- El teorema de Brewer
- Las nuevas bases de datos
- Procesamientos distribuidos. Map Reduce
- Herramientas para fines operacionales vs analíticos
Unidad didáctica 4. Representación de los datos
- Proceso de ETL. Del dato a la información
- Análisis y creación de algoritmos
- Dashboards como herramienta de visualización
Unidad didáctica 5. Introducción al Big Data
- Big Data Analytics
- Herramientas fundamentales del Big Data Analytics
- Futuro del Big Data
- Aplicaciones del Bussiness Intelligence y el Big Data
- Implantación de un proyecto de Big Data
Unidad didáctica 6. Introducción a la analítica avanzada
- Customer Analytics
- Segmentación de los datos
- Gestión del valor del cliente
- Introducción al lenguaje R
