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Objetivos
- Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales. - Conocer el ciclo de vida del dato: desde la generación o captura del dato hasta la visualización final de los mismos. - Aprender a desarrollar proyectos integrales de Big Data. - Conocer el ecosistema Hadoop y el modelo MapReduce, y su aplicación en problemas reales. - Saber plantear, aplicar y evaluar técnicas/estrategias de Business Intelligence y analítica de datos para apoyar la toma de decisiones y crear valor añadido en cualquier tipo de organización. - Adquirir el conocimiento necesario en las herramientas planteadas en el Máster para poder implantar un sistema de Business Intelligence en una compañía sin ayuda externa. - Conocer las técnicas más actuales del procesamiento paralelo en entornos Big Data.
A quién va dirigido
Profesionales que tengan como objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Big Data y procesamiento paralelo de datos Programadores que tengan como objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo del Big Data para su desarrollo profesional Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología del procesamiento masivo de datos Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data.
Requisitos
Deberás poseer una titulación universitaria o experiencia equivalente demostrable. ¡Lo fundamental! Tener deseos de aprender, motivación, capacidad de análisis y trabajo.
Temario completo de este curso
TEMARIO DEL CURSO:
Módulo 1. Descripción del análisis de datos
- Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
- Big Data vs Business Intelligence
- El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
- Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Fundamentos de Python
- Python avanzado
- Fundamentos R
- Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Módulo 3. Data Strategy
- Empresas Data Driven
- Data Strategy I
- Data Strategy II
- Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Módulo 4. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Módulo 5. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
- Procesos ETL
- Fase de Extracción
- Fases de Transformación y Carga
- Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Módulo 6. Sistemas y servicios de Almacenamiento
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
Módulo 7. Business Intelligence
- Gestión e implementación de proyectos BI
- Modelos de datos BI
- Introducción herramienta Power BI
- Proyecto: Diseño de un proceso de BI
Módulo 8. Entornos Datawarehouse
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Módulo 9. Orígenes de datos
- Orígenes de datos internos y externos
- Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
- Conexiones a orígenes de datos
- Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
Módulo 10. Arquitecturas distribuidas Big Data
- Introducción a las Arquitecturas Distribuidas: Paralelización y Map Reduce
- Arquitecturas Lambda y Kappa. Batch vs Streaming.
- Gestión de recursos en Arquitecturas Distribuidas
- Proyecto: Diseño y Desarrollo de una Arquitectura Distribuida para Análisis de Datos Espaciales
Módulo 11. Procesamiento de datos a gran escala I: Hadoop
- Extracción, Transformación y Carga de datos
- Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
- Gestión de datos Streaming
- Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
Módulo 12. Customer Analytics
- Customer Analytics
- Segmentación de clientes
- Gestión de valor del cliente
- Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
Módulo 13. Analítica descriptiva y predictiva
- Business Case en Operaciones y procesos
- Business Case en Finanzas
- Business Case en People Analytics
- Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
Módulo 14. Procesamiento de datos a gran escala I: Spark
- Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
- Spark SQL, Dataframes y GraphX
- Spark Streaming y MLlib
- Proyecto: Monitoreo de Calidad del Aire en Ciudades Inteligentes
Módulo 15. Visualización, análisis de datos y reporting en Power BI
- Visualización de datos con Power BI. Dashboards y reporting
- Análisis en Power BI para la toma de decisiones e integración con R / Python
- Inteligencia Artificial en Power BI y Presentación de Reportes
- Proyecto: Desarrollo de informes desde Power BI Desktop y Service utilizando las tecnologías de Maps y R
Módulo 16. Otras acciones de procesamiento de datos
- Procesos ETL con Python
- Web Scraping
- Servicios Web y APIs
- Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
Módulo 17. Global Project
9.600 € 2.600 €
7.750 € 3.565 €
11.400 € 2.875 €
Precio a consultar
11.400 € 2.875 €