Programa experto en business analytics & big data
Schiller International UniversityPostgrado presencial
Madrid
12.000 €
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Fecha inicio
Madrid
A quién va dirigido
Profesionales que quieren entender la tecnología y que desean dar un salto en su profesión, u obtener nuevas posiciones dentro de su empresa, adentrándose en el mundo del Big Data y la Analítica de Datos. No necesaria experiencia técnica previa sobre tecnología, estadística o programación.
Temario completo de este curso
Módulo I: Introducción a la Analítica del Dato: Empresa Data Driven
Módulo II: Artificial Intelligence: Sistemas Cognitivos
Módulo III: Ciclo de Vida del Dato: Gobierno del Dato
Módulo IV: Analítica Tradicional: Bases de Datos y Data Warehousing
Módulo V: Entendiendo Big Data: Hadoop/Spark
Módulo VI: Data Visualization
Módulo VII: Data Science: Machine Learning
Módulo VIII: Procesamiento del Lenguaje Natural y Tiempo Real
Módulo IX: Metodología para poner los Datos y la Analítica al Servicio del Negocio
Módulo X: Aplicación de la Analítica en los Sectores Económicos
Módulo XI: Los Datos y la Analítica en Finanzas
Módulo XII: Analítica en Gobierno 2.0
Ver más
- ¿Qué es una empresa «Data Driven»?
- ¿Problemas para ser una empresa Data Driven?
- ¿Qué es la Analítica de Datos?
- Tipos de Analítica de Datos
- Problemas habituales en el uso de datos
- Soluciones basadas en el Gobierno del Dato
Módulo II: Artificial Intelligence: Sistemas Cognitivos
- Introducción a los sistemas cognitivos Servicios Cognitivos (basados en IBM CLOUD).
- Introducción a Node – Red.
- Reconocimiento Visual.
- Comprensión del lenguaje (NLP).
- Análisis de Tono.
- Servicios de Voz.
- Riesgos y ética de los servicios de Inteligencia Artificial.
- Introducción a los asistentes virtuales.
- Intenciones, entidades & diálogos.
- Técnicas para evitar la frustración de un asistente.
- Lab session, Mediante Node-red (js), Watson Assistant & servicios cognitivos de voz, imagen, NLP así como llamadas a servicios de geo localización y de clima.
- Desarrollo de una aplicación cognitiva que invoque a diversos servicios cognitivos.
Módulo III: Ciclo de Vida del Dato: Gobierno del Dato
- ¿Qué es el Gobierno del dato? – Disciplina fundamental en las empresas para realizar una buena analítica del dato, superando los retos actuales de los datos.
- ¿Por qué Gobierno del Dato? – La motivación y la importancia de la gobernanza de datos y los requisitos provenientes de las regulaciones y leyes.
- Personas y Procesos – Introducción a los roles y responsabilidades típicos, ciclo de vida de los datos y enfoques metodológicos.
- Áreas y herramientas del dominio empresarial – Glosario de negocios, regulaciones y políticas, colaboración y flujos de trabajo.
- Áreas y herramientas del dominio TI – Gestión de metadatos, protección de datos, calidad de datos, perfilado, reglas de calidad y linaje de datos.
- Monitorización – Verificación de las métricas definidas de gobernanza y calidad.
Módulo IV: Analítica Tradicional: Bases de Datos y Data Warehousing
- Introducción al Lenguaje SQL
- Utilización de Data Warehouse para la analítica de datos.
- Prácticas/Challenge.
Módulo V: Entendiendo Big Data: Hadoop/Spark
- ¿Qué es Big Data? Modelo de las Vs
- Analítica Tradicional vs Analítica Big Data
- Casos de Uso de Big Data
- Introducción a Hadoop
- Map/Reduce y HDFS
- Ecosistema Hadoop
- Evolución hacia Object Storage
- Introducción a Spark
- Map/Reduce vs Spark
- Librerías de Spark
- Lenguajes de programación sobre Spark
- Prácticas/Challenge.
Módulo VI: Data Visualization
- Evolución del Business Intelligence (BI)
- Principios básicos de la Inteligencia Artificial y su uso en el mundo del BI.
- Se realizarán Prácticas de la solución IBM Cognos Analytics en las que se verá:
- IBM Cognos Analytics – prácticas
- La creación de modelos de datos en la herramienta Cognos.
- La conexión a diferentes modelos de datos.
- Cómo realizar consultas, desde la herramienta, a modelos de datos heterogéneos.
- Cómo crear Visualizaciones avanzadas & Data Discovery.
- El uso de series temporales y tendencias.
- El uso de Asistentes virtuales aplicados al Business Intelligence.
- La exploración de correlaciones entre los datos.
- Como crear Storybooks como herramienta de presentación empresarial.
- La diferenciación entre informes (reporting) y cuadros de mando.
Módulo VII: Data Science: Machine Learning
- Machine Learning
- Desarrollar modelos de Machine Learning con AutoAI
- Creación de modelos de Machine Learning utilizando Python
- Deep Learning y análítica de datos no estructurados.
- Prácticas/Challenge
Módulo VIII: Procesamiento del Lenguaje Natural y Tiempo Real
- Sistemas NLP: Introducción a los Sistemas de procesamiento de texto
- Técnicas de NLP & Pipeline NLP
- Modelos de anotación, basados en ML, NLU & Knowledge Studio
- Sistemas basados en reglas, Knowledge Studio Advanced Rules
Módulo IX: Metodología para poner los Datos y la Analítica al Servicio del Negocio
- Introducción a la inteligencia artificial y sistemas cognitivos
- Enterprise Design Thinkng
- Ideación
- Priorización
- Hills
- Storyboarding
Módulo X: Aplicación de la Analítica en los Sectores Económicos
- Optimización de precios en Retailers: Determinación de precios de los productos en función del stock, margen, demanda, etc.
- Aplicación óptima de las campañas de marketing.
- Optimización del mantenimiento de los equipos o instalaciones de empresas de Utilities.
Módulo XI: Los Datos y la Analítica en Finanzas
- Definición de productos personalizados para un Cliente.
- Oportunidades de negocio para clientes de una Entidad.
- Nuevas oportunidades de negocio y captación de Clientes.
- Gestión de riesgos o “Big Data Scoring”.
- Prevención del fraude financiero.
- Optimización de recursos.
Módulo XII: Analítica en Gobierno 2.0
- Smart Cities – eficiencia en los procesos a través de los datos que proporciona la ciudad –
- Asistentes cognitivos al ciudadano – ayuda al ciudadano en todos sus procesos con la administración –
- Sistemas informacionales de gobierno del dato
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