Presentación del Curso de Big Data

El Big Data crece a una velocidad nunca vista. Las empresas necesitan profesionales cualificados que sepan recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos, para apoyar la toma de decisiones estratégicas de una empresa. Transfórmate en un profesional del sector y amplia tus oportunidades profesionales como experto en Big Data, uno de los perfiles más demandados en 2017, según Randstad Professionals.

  • Dos títulos: diploma Deusto Formación y título acreditativo de la Universidad Rey Juan Carlos con 8 créditos ECTS
  • Profesores expertos del sector 
  • Casos prácticos
  • Videoconferencias de empresariales y marketing 
  • Proyecto final
  • Inglés sectorial
  • Bolsa de empleo Randstad y servicio de prácticas

A quién va dirigido el Curso de Big Data

  • Profesionales que quieran adentrarse en el conocimiento del Big Data.
  • Profesionales de distintas unidades de negocio con necesidad de organizar, integrar, gestionar y utilizar datos útiles para mejorar las decisiones estratégicas.
  • Recién titulados que desean encaminar su actividad profesional hacia los sistemas de información.

 

Titulación

La realización del curso culmina con la obtención de dos títulos: diploma propio de Deusto Formación y título acreditativo de la Universidad Rey Juan Carlos, con 8 créditos ECTS.

Objetivos del Curso de Big Data

Con el curso de Big Data aprenderás a :

  • Explicar el uso de BI y Analytics para mejorar la toma de decisiones empresariales.
  • Describir cómo organizar el negocio para sacar provecho del Big Data.
  • Mejorar la gestión de datos como activos empresariales.
  • Modelar la información para aumentar su aprovechamiento.
  • Planificar una estrategia de negocio basada en el Big Data.
  • Implementar Agile Data Warehousing y Business Intelligence en una organización.

Salidas Profesionales del Curso de Big Data

Con el curso Superior de Big Data podrás trabajar como:

Analista Digital:

  • Liderar estrategias e iniciativas de Data Driven en la era digital.
  • Aplicar casos de éxito exclusivos a distintos sectores y organizaciones.
  • Liderar proyectos Business Intelligence y Business Analytics bajo el nuevo paradigma “Big Data”.

Data Scientist:

  • Extraer conocimiento e información valiosa de los datos.
  • Disponer de una visión general de todo el proceso y resolver problemas de ciencias de datos, construcción de modelos analíticos y algoritmos.

Data Engineer:

  • Explotar técnicas, procesos, herramientas y métodos para desarrollar aplicaciones de Big Data.
  • Gestionar bases de datos, arquitectura de clústers, lenguajes de programación y sistemas de procesamiento de datos.

Data Stewart:

  • Mantener la calidad,  disponibilidad y seguridad de los datos
  • Mejorar el almacenamiento y presentación de los datos en toda la empresa.
  • Conocer a fondo los procesos de negocio y la manera en que los datos se utilizan dentro de estos procesos.

Temario del Curso de Big Data

MÓDULO1: Liderazgo y gestión en Business Intelligence (BI)

  1. Business Intelligence y ‘analytics’: introducción para directivos y gestores
  2. BI Program Management: un enfoque de centro de competencias  para la excelencia en BI
  3. Más allá de la tecnología: factores de éxito en proyectos de información
  4. Organizaciones que trabajan con BI: resolver los conflictos de centralización  y del autoservicio de información
  5. Negocio y TI trabajando juntos: pasos prácticos para mejorar las relaciones
  6. La información de negocio y el BI moderno
  7. Innovar con ‘analytics’: maximizando el valor del análisis
  8. Los datos y su valor para la empresa

MÓDULO 2: Por dónde empezar: saber qué se necesita en un proyecto de BI

  1. Recogida de requisitos: conseguir un establecimiento de requisitos correcto  y completo para sistemas BI
  2. Puesta en valor del BI: un marco para los requisitos y la gestión del valor
  3. Metodología de recogida de requisitos BABOK

MÓDULO 3: Data Asset Management: la gestión de los datos como activos en las organizaciones

  1. Fundamentos de data governance: gestión de datos como activos empresariales
  2. Gestión de calidad de los datos y la información: técnicas de perfilado de datos y aplicación de planes de calidad
  3. Fundamentos de Master Data Management
  4. Innovaciones en gestión de datos: adaptarse para usar metodologías ágiles y tecnologías big data y en la nube

MÓDULO 4: Conceptos, usos y  estrategia de implementación del análisis de datos en cualquier organización

  1. Fundamentos del análisis predictivo
  2. Fundamentos de la visualización de datos
  3. Datos para storytelling: el nuevo horizonte en analytics
  4. Preparación de datos para el análisis predictivo
  5. Técnicas de minería de datos y machine learning
  6. Ejemplos de data mining con R

MÓDULO 5: Análisis de datos y diseño orientado al negocio

  1. Modelado de datos informacional
  2. Modelado de datos dimensional
  3. Modelados dimensionales para cuadros de mando de diversos sectores
  4. Introducción al modelado de datos en la era big data

MÓDULO 6: Big data “puro”

  1. Fundamentos de big data: crear valor desde fuentes de datos no tradicionales
  2. Taller big data: prepararse y planificar la experiencia
  3. Evolución de las arquitecturas de datos
  4. Entender Hadoop
  5. Otras plataformas NoSQL
  6. Analysis en big data

MÓDULO 7: Desarrollo de Agile Data Warehousing

  1. Introducción a las metodologías agile
  2. Agile en proyectos de Business Intelligence
  3. Agile en proyectos de analytics

Programa de Videoconferencias del Curso de Big Data

Son sesiones online y en directo de aproximadamente 45 minutos de duración, en tiempo real, impartidas por un profesor experto en la materia. Cuentan con un temario específico orientado a la práctica y ampliación de los conceptos desarrollados durante el curso. Las temáticas de las videoconferencias de este curso se centran en el marketing y la empresa. 

 

Profesores del Curso de Big Data

Thaís Balagueró (Profesora)

Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.