Curso de Big Data y transformación digital

¿Necesitas manejar grandes volúmenes de datos? ¡Apúntate y agiliza tus tareas diarias! Aprenderás a usar las plataformas más avanzadas para hacer un análisis predictivo, anticipar tendencias y tomar decisiones informadas.

Duración: 40

Modalidad: Online

169,00 

Bonificado: 280 €

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INFORMACIÓN

Descripción

A través de este curso de Big Data y transformación digital aprenderás todo lo que debes saber sobre Big Data y su historia, la importancia de almacenar y extraer información y el Big Data enfocado a los negocios.

Además, con este curso de Big Data y transformación digital tratarás las fases de un proyecto de Big Data que incluyen, el diagnóstico inicial, el diseño del proyecto, el proceso de implementación, la monitorización y control del proyecto, responsables y recursos disponibles, la calendarización, el alcance y valoración económica del proyecto.

El curso de Big Data y transformación digital cuenta con:
  • Tutorías personalizadas.

Metodología

El proceso de enseñanza se lleva a cabo siguiendo una metodología de estudio online. A lo largo del desarrollo de la acción formativa podrás estar en contacto con los tutores del curso de forma permanente a través del teléfono y el e-mail. Estos serán quienes controlen tu progreso y evalúen tu aprendizaje.

La evaluación de este curso online está estructurada del siguiente modo:

– Autoevaluación de cada unidad o tema. Se lleva a cabo tras finalizar el estudio del mismo. No se enviará a tutoría para corregir.

– Evaluación final.

Contenidos

UNIDAD DIDÁCTICA 1. De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato

  • Contexto
  • De los Datos a las Decisiones Estratégicas
    • DIKW
      • ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
    • Entonces, ¿Qué es Big Data?
    • Omnicanalidad
    • Los distintos orígenes de datos
  • Corporate Performance Management
    • La pirámide de la información
    • Organizaciones basadas en la estrategia
    • Mapa estratégico
    • Cuadros de Mando
    • Visualización
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 2. Data Management

  • Qué es el Data Management
  • Áreas o disciplinas del Data Management
    • Data Governance
      • Buenas y malas prácticas de Data Governance
    • Data Architecture
    • Data Development
      • Bases de datos y su diseño
    • Document & Content Management
    • Data Security
      • Control de accesos
      • Buenas prácticas de Seguridad de Datos
    • Master Data
    • Meta Data
    • Data Quality
    • Database Operations
    • Data Warehousing & Business Intelligence
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 3. Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por qué aparece Big Data? ¿Qué significa?

  • Business Intelligence
    • Contexto en el que surge el Business Intelligence
      • Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales
      • DataWarehouse y DataMarts
      • Creación de un sistema de BI
      • Arquitectura de un sistema de BI
  • Introducción a Big Data; el porqué de su existencia
    • Las V’s del Big Data
    • Datificación
  • Datificación – volúmenes de datos
  • Business Intelligence Vs Big Data
  • Ciclo de Vida de Big Data
  • Problemática con Big Data
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 4. Arquitecturas Big Data

  • Componentes de una arquitectura Big Data
    • Data Lake
    • Hadoop + Spark
  • Hadoop
    • Map Reduce
    • Ecosistema Hadoop
    • Almacenamiento distribuido: HDFS
  • Spark
    • Spark DAG
      • RDD’s
    • Ecosistema Spark
  • Spark sobre Hadoop
    • Panorámica de herramientas
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 5. Visualización y toma de decisiones

  • Smart Data y Smart Visual Data
  • Tecnologías y herramientas de visualización
    • Tecnología R
    • Notebooks y Zeppelin
    • Herramientas comerciales
    • Otras herramientas de visualización
  • Casos de uso con Visualización
    • Mobile First
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 6. Big Data & Analytics: Disciplinas científicas

  • Enfoque multidisciplinar
    • Disciplinas científicas
  • De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
    • Perspectivas de analítica
  • Data Mining
    • Qué es Data Mining
      • Etapas y ejemplos de Data Mining
      • Panorámica de herramientas para Data Mining
    • Algoritmos Descriptivos
    • Algoritmos Predictivos
  • Machine Learning
    • Bases del Aprendizaje Automático
    • Cómo hacer aprender a una máquina
    • Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
    • Panorámica de herramientas de Machine Learning
    • Machine Learning en una pila de Big Data
  • Cognitive Computing
    • Deep Learning
      • Evolución esperada del Deep Learning
      • Panorámica de herramientas de Cognitive Computing
  • Casos de Uso
    • Siri y Cortana
    • Watson Analytics
    • Mejorando la seguridad y el cumplimiento de la ley, caso del MIT
    • El Bot Mitsuku
    • Reconocimiento de imágenes, Big Data y retail
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 7. Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación

  • Customer Analytics
    • La importancia del Customer Analytics
    • Casos de uso de Customer Analytics
  • User Experience (UX)
    • Casos de uso de User Experience
  • Business Analytics
    • La importancia del Business Analytics
    • Casos de uso de Business Analytics (1)
    • Casos de uso de Business Analytics (2)
  • RRHH Analytics
    • La importancia del RRHH Analytics
    • Casos de uso de RRHH Analytics
  • Text Analytics
    • La importancia del Text Analytics
    • Nubes de Palabras y Redes Semánticas
    • Casos de uso de Text Analytics
    • Panorámica de herramientas de Text Analytics
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 8. Transformación Digital e IoT

  • Internet de las cosas
    • Qué es Internet de las cosas (IoT)
    • Estado actual y futuro
    • Capacidades del IoT
      • Inteligencia Artificial en IoT
    • Tecnología
    • IoT en los hogares y la sociedad
    • Industria 4.0
    • Impacto en las Fintech
    • Casos de Uso de IoT (1)
    • Casos de Uso de IoT (2)
  • Smart Cities
    • Casos de uso de Smart Cities
  • La Digitalización de las empresas
    • La Transformación Digital
    • Ventajas y problemas del cambio digital
    • Casos de digitalización
    • La cultura digital
      • Proceso de digitalización
  • Realidad Virtual
  • Robótica
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 9. Liderazgo y Gestión de proyectos de dato

  • Introducción al agilismo
    • ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
    • Entrega dirigida por el valor de negocio
    • Valores añadidos de la propuesta ágil
    • Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
    • Cambio en la Triple Restricción
    • Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
    • Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
    • Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
    • Por qué Big Data implica ser ágil
  • Metodologías Ágiles
    • Scrum
      •  Elementos de Scrum
      • Roles en Scrum
    • Kanban
    • Lean
    • Relación entre metodologías ágiles
    • Nuevas Propuestas ágiles de gestión
  • Liderazgo en un entorno ágil
    • El líder sirviente
    • Liderazgo y coaching para las personas
  • Hemos aprendido

UNIDAD DIDÁCTICA 10. Protección de datos

  • Reglamento europeo
    • Introducción
    • Datos personales y datos biométricos
    • Novedades impuestas por la tecnología
    • Privacidad
    • Medidas de seguridad más transparentes
    • Accountability y el DPO
    • La nueva LOPD
  • Hemos aprendido

Tutor

Teo Chinchilla.

Experto en programación web y diseño de aplicaciones informáticas con más de 20 años de experiencia.

Teo Chinchilla Grupo2000

Objetivos

  • Comprender en qué consiste Big Data. Desmitificación del concepto. Datificación y Monetización de los datos.
  • Adquirir vocabulario y conceptos para poder comunicarse y trabajar con Big Data.
  • Conocer en qué consiste un ecosistema de Big Data, perfiles profesionales, gestión de Big Data, y valor de negocio.
  • Conocer las posibilidades de analítica de datos.
  • Analizar casos de uso reales de aplicación de Big Data y nuevas oportunidades.
  • Presentar las nuevas tendencias y tecnologías que están por llegar, y estar preparados para entenderlas y sacarles partido.

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OPINIONES

Opinión de Sara Díez
Sara Díez

Muy agradables y dispuestos a ayudarte siempre

opinión de María Pelayo
María Pelayo

Actitud y profesionalidad por parte de los tutores, no hay problema a la hora de resolver tus dudas! El temario bien estructurado y planificado, se preocupan mucho por los alumnos, te avisan de todo con antelación.

opinión de Pablo Vilchez
Pablo Vilchez

He hecho ya más de una formación en Grupo2000, sinceramente de lo mejor que experimentado. Recomendable

Opinión de Manuel Santander sobre Grupo2000
Manuel Santander

Es una empresa genial de formación con plataformas dinámicas que te ayudan a comprender mejor los temas formativos. La atención de los profesores es genial, y están encima tuya, tanto para ayudarte como para que no la dejes de lado. Para mí ha sido una gran experiencia.

Opinión de Igoñe Espiño sobre Grupo2000 y sus tutores
Igoñe Espiño

He tenido la oportunidad de hacer 2 cursos y estoy muy contenta con el trato tan amable y cariñoso que han tenido, los profesores y los tutores muy amables y atentos conmigo. Sobre todo agradecerle a mi tutora Luna lo magnifica que es y lo que he aprendido con ella.En 2020 repito

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