Tic Avanzado

Curso

Límite de inscripción: 30/03/2017
Fechas: 28/04/2017 hasta 25/11/2017

El Programa Ejecutivo ‘Big Data y Business Analytics’ se desarrollará gracias a la colaboración de la SPEGC, la Fundación EOI y la Fundación MAPFRE Guanarteme.

Big Data es el tratamiento y análisis de gran cantidad de datos, algo que resulta imposible hacer con las herramientas analíticas convencionales. En los últimos años, el crecimiento de datos ha aumentado de forma exponencial por la proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, los dispositivos móviles, apps, sensores de Smart Cities, Internet de las cosas, entre otros ámbitos. En este entorno, todo tipo de empresas compiten por convertir los datos o la información disponible en ingresos.

El programa pretende “proporcionar al alumno una formación integral en Big Data que le permita participar en el diseño y desarrollo de proyectos en este ámbito e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del  Big Data puede aportar”.

Bonificaciones, condiciones de participación y plazos: (enlace de descarga)

Lugar: Gran Canaria. SPEGC. Centro Demostrador TIC Turismo – Sala Formación (Avenida de la Feria, 1 – 35012 Las Palmas de Gran Canaria – INFECAR).

Horario: Viernes tarde y sábados mañana.

Precio: Coste final para el alumno 360 € en concepto de Reserva de Plaza. (Curso valorado en 7.800 € – Bonificado por la aportación de la EOI, SPEGC y Fundación MAPFRE Guanarteme).

Dirigido a:

Titulados universitarios y profesionales que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en cómo aplicarlo en proyectos orientados a cliente, en la mejora de la productividad en las operaciones y en la inteligencia de negocios.

Profesorado

Profesionales del sector .

Programa:

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN Y ESTRATEGIA

Presenta los conceptos generales de Big Data y lo enmarca dentro de las funciones corporativas situándolo dentro de la Estrategia corporativa de una compañía

  • Exposición del uso legal que puede hacerse de los datos
  • Recorrido sobre los conceptos de estrategia y gestión más relevantes y su enlace con el análisis de negocio
  • Cómo construir un business case detallado, y una metodología de gestión de proyectos de Big Data.

MÓDULO 2: INTEGRACIÓN DE NUEVOS DATOS

Este módulo se concentra en el tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos. Se cubrirán conceptos como:

  • Data Quality
  • Gobierno del dato
  • Distribución Hadoop
  • Preprocesamiento de información no estructurada
  • Procesamiento en tiempo real (streaming computing)
  • Cloud Computing
  • Open Data
  • Visualización avanzada (Watson Analytics)
  • Arquitectura de Big Data
  • Introducción a la computación cognitiva
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
    • Análisis de sentimiento
    • Datos en redes sociales
    • Análisis de geolocalización con GIS

MÓDULO 3: ANÁLISIS DE INFORMACIÓN

Este módulo muestra cómo transformar los datos en información contextualizada que permita tomar decisiones, concluir hechos o tomar mediciones relevantes

  • Claves del análisis multidimensional OLAP
  • Modelos de medición de Norton y Kaplan:
    • Cuadro de Mando Integral
    • Balanced Scorecard
    • Mapas Estratégicos
  • Watson Analytics
  • Empleo de visualización avanzada de datos y taller de decisiones estratégicas.
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
    • Caso Sector Educación
    • Caso Gestión de identidades
    • Gestión de riesgos financieros
    • Bases de datos NOSQL

MÓDULO 4: MODELOS PREDICTIVOS

Este módulo introduce los métodos inductivos

  • Técnicas de definición de modelos predictivos con técnicas de Data Mining
  • Aplicaciones de nuevo cuño
  • Nuevas técnicas de Análisis de texto (Text Mining)
  • Se explicarán modelos como:
    • Gestión de identidades
    • Diseño de modelos con lenguaje R
    • Optimización de clientes
  • Se profundiza en la dimensión legal en cuanto tecnología (Desarrollo de software, uso, explotación, know-how)
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
    • Next Best Activity
    • Optimización de Clientes

MÓDULO 5. CASOS DE USO Y APLICACIONES

  • Se desarrolla en detalle los siguientes casos de uso:
    • Fraude y blanqueo de dinero
    • Utilities
    • Revenue management
    • Marketing basado en eventos en tiempo real
    • Smart Meters y Smart Grid (Caso de Uso mantenimiento predictivo)
    • Telemetría y machine to machine
    • Computación Cognitiva. Casos de uso y taller
  • Captación de clientes mediante listas externas
  • La dimensión legal cubre los aspectos de redes 2.0 (captación y explotación).

PRESENTACIÓN DE PROYECTOS

SESIONES TRANSVERSALES:

  • Tutorías personales
  • Incluye evaluación de tests, asesorías de proyecto de fin de curso y asesorías de contenido práctico del alumnado.

 

Solicitud de admisión aquí.