Curso Big Data & Business Analytics

Cursos y talleres

  • Límite de inscripción: 15/07/2016 00:00
  • Fechas: 15/07/2016 00:00 - 00:00
  • Duración: horas
  • Modalidad:
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Datos de interés

  • Precio: Gratuito

Impartido por Wolfram Rozas. IBM. Business Development Executive de Big Data. Wolfram es economista cuantitativo. Es Business Development Executive de Big Data en IBM. Su misión actual es la venta de soluciones complejas de Big Data basadas en la plataforma de IBM. Es responsable de que el mercado comprenda la soluciones de IBM y su proposición de valor.

Ha dirigido el Programa Ejecutivo de Inteligencia de Negocio en la Escuela de Organización industrial en los últimos 10 años.  Adicionalmente comenzó a dirigir los dos primeros programas de Big Data y Analytics (Ejecutivo y Superior) del país hace 3 años. Es ponente habitual en Escuelas de Negocios y Universidades en seminarios sobre Big Data y Analítica en general.

Es considerado un experto internacional en la disciplina de Inteligencia de Negocio y Optimización y ha publicado varios artículos sobre el tema. Tiene más de 20 años de experiencia en dirigir proyectos de Analytics en los sectores financiero, telecomunicaciones, líneas aéreas, gran distribución, turismo y gran consumo. Actualmente desarrolla casos de uso de Big Data en las industrias de Banca, Telecomunicaciones, Utilities, Media y Petróleo. Los casos de uso abordan problemáticas de gestión de clientes, riesgos, fraude, eficiencia operacional, y emplean arquitecturas complejas de Big Data con implantación de appliances, y componentes Hadoop, Text Mining, y procesamiento en tiempo real.

Entre los objetivos del curso se encuentran: describir qué es y para qué vale el Big Dat, cuál es la organización de un proyecto de Big Data y cómo se gestiona, facilitar la comprensión del machine learning, resumir la metodología de Kaplan y Norton como paradigma de modelo de medición, transmitir cómo el Big Data se tratuce en acciones inteligentes que producen valor y mostrar casos de uso actuales implantados en diferentes industrias.