TEMARIO:

ÁREA DE DATA INTELLIGENCE

Análisis Descriptivo

• ¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?

Construcción del repositorio de análisis

• ¿Cómo guardamos la información?

Definición, creación y representación gráfica de variables

• ¿Por dónde comenzamos a analizar? ¿Qué y cómo medimos resultados?

Definición de indicadores y validación de resultados

• ¿Cuántos datos analizamos?

Minería de Datos

• ¿Podemos reducir el número de variables para un análisis? ¿Existen Relaciones entre sucesos? ¿Existen relaciones ocultas? ¿Podemos agrupar usuarios y/o productos? ¿Podemos hacer previsiones de comportamiento?

Casos Prácticos

• ¿Cómo aplicamos los conocimientos adquiridos a un caso práctico?

ÁREA DE BIG DATA

Introducción al fenómeno Big Data

• El fenómeno Big Data en contexto. ¿Qué es Big Data? ¿Por qué ahora?
• El dato como elemento clave para la generación de valor en la empresa actual

Estructura de los proyectos

• Estructura de los proyectos Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner… perfiles laborales de éxito asociados al Big Data

Fundamentos y herramientas del Big Data

• Fundamentos técnicos del Big Data. El ecosistema Big Data y la caja de herramientas del Data Scientist. Librerías algorítmicas

Contextualización de los datos

• El trabajo con datos en el contexto Big Data. El ciclo de vida del dato. Fuentes de información, tipología y calidad del dato

Captura y pre-procesamiento de datos

• Nuevos modelos de almacenamiento de datos. Explotación de datos geoespaciales

Tecnologías de escalabilidad horizontal de sistemas

• Computación distribuida en cluster y frameworks de referencia: Hadoop, Spark, Storm…

Explotación de datos

• Explotación multicanal de datos y tecnologías de visualización: dashboards, mapas, librerías gráficas

Proyecto final

• Proyecto de Big Data Analytics