- Entender el business case de Big Data y saber aplicarlos. - Manejar entornos de business intelligence y aplicar librerías de minería de datos a problemas de negocio. - Diseñar cuadros de mando, métricas e indicadores útiles para el negocio basados en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa. - Conocer y aplicar herramientas de visualización avanzada para diferentes contextos de toma de decisión o analítica visual, aplicando los fundamentos teóricos de la visualización. - Aplicar técnicas de machine learning y deep learning a problemas concretos mediante el uso de las principales bibliotecas y tecnologías, aplicando los procesos y técnicas del data scientist. - Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde data warehousing y las bases de datos analíticas a los nuevos modelos escalables NoSQL. - Utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop o Spark, e integrarlos con las aplicaciones de visualización y los cuadros de mando. - Comprender y utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos.