1. Módulo 1: Introducción a Big Data:
-Contexto donde surge Big Data.
-Definición de Big Data.
-Aplicaciones analíticas de Big Data.
-Problemática que plantea Big Data.
2. Módulo 2: Inteligencia de Negocio y Big Data:
-Business Intelligence y la toma de decisiones.
-Análisis OLAP y DATA WAREHOUSES.
-Cuadros de mando.
-Herramientas de BI para Big Data.
3. Módulo 3: Fuentes de datos.
-Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos.
-Naturaleza de las fuentes de datos Big Data.
-Clasificación en base a la estructura.
-Clasificación en base a la forma y velocidad de distribución.
-Procesos de integración.
-Procesos de verificación de la Calidad.
4. Módulo 4: Open Data.
-Definición de Open Data.
-Beneficios y características del Open Data.
-Localización de Open Data.
-Ejemplo de uso de Open Data.
5. Módulo 5: Arquitecturas Big Data:
-Arquitencturas del Big Data.
-Entorno Hadoop/MapReduce.
-Herramientas del entorno Hadoop.
-Apache Pig.
-Apache Hive.
-Otras arquitecturas y herramientas.
-Soluciones en la nube.
-Soluciones de Microsoft para Big Data.
-Soluciones de Google para Big Data.
6.Módulo 6: Desarrollo de soludiones Big Data para la intelidencia de Negocio:
-Etapas en el desarollo de una aplicación Big Data para Intelidencia de Negocio.
-Selección de la aquitectura y herramientas.
-Selección y gestión de las fuentes de datos.
-Técnicas y procesos para el análisis.
-Creación de visualizaciones.
-Soluciones 'Self Service' de Microsoft para Inteligencia de Negocio.