BIG DATA

3 ……… STRUCTURALIA BUSINESS SCHOOL (ESCUELA DE POSGRADO)

6 ……… COMPROMISO CON TU PROGRESO PROFESIONAL

7………. QUÉ PIENSAN NUESTROS ALUMNOS

8 ……… EXPERIENCIA STRUCTURALIA

9 ……... NUESTROS COLABORADORES

12 ……. FORMACIÓN ADAPTADA A LA REALIDAD PROFESIONAL

13…….. PRESENTACIÓN

14…….. OBJETIVOS DEL MÁSTER

16 ……. A QUIÉN VA DIRIGIDO

17 ……. PLAN DE ESTUDIOS

24 ……. PROFESORADO

27 ……. METODOLOGÍA

28 ……. CERTIFICADO UNIVERSIDAD

ONLINE 60 ECTS 18 MESES 600 HORAS

CERTIFICADO POR TÍTULO DE

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BIG DATA

En 2020, habrá un déficit de profesionales Big Data que será imposible cubrir dado el crecimiento exponencial de la demanda por parte de las empresas.

Hoy en día las organizaciones mueven gran cantidad de datos que deben convertir en información útil para cubrir sus necesidades y este proceso se complica exponencialmente porque cada vez hay más datos y provienen de diferentes fuentes.

En este momento se buscan especialistas en Big Data y analistas de datos. Por eso es necesario formar expertos profesionales en la materia para cubrir la demanda que existe actualmente en las empresas. Se prevé que esa demanda aumente en los próximos años.Las organizaciones necesitan expertos y sistemas adecuados de información para una mejor toma de decisiones.

El máster tiene una estructura modular para cubrir las diversas especialidades onecesidades de los alumnos y por tanto de las organizaciones.

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FORMACIÓN ADAPTADA A REALIDAD PROFESIONAL

- Entenderás la complejidad técnica y científica del uso de la información.

- Aprenderás a diferenciar los conceptos de Big Data, Business Intelligence (BI) y el ámbito del Analytics donde a todo se le llama "Big Data".

- Vas a adquirir una visión global del Big Data y del Analytics para valorar la importancia de unos datos de calidad.

- Identificarás estrategias y oportunidades de negocio.

- Conocerás la tecnología necesaria para la obtención de datos y qué hacer con ellos.

- Diferenciarás los perfiles de los profesionales adecuados según lasnecesidades de cada organización.

- Tendrás la capacidad de dirigirte a cualquier público con un discursofundamentado del Big Data y del Analytics (ya que hoy en día mucha gente utiliza el Big Data con palabras vacías de contenido).

- Como experto conocerás las herramientas que actualmente disponemos en el mercado y cuál utilizar en cada caso.

- Podrás gestionar técnicamente proyectos y equipos de trabajo de BI/BigData.

- Gestionarás de manera correcta la normativa legal relacionada con el uso delos datos.

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POR QUÉ TE PUEDE INTERESAR?

Porque vas a ser capaz, como experto en Big Data y Analytics, de asesorar a lasempresas en una mejor toma de decisiones tras recopilar, analizar e interpretar la gran cantidad de datos que generan a día de hoy.

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MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

1. Objetivos2. Contexto3. De los datos a las decisiones estratégicas4. Bases de datos relacionales5. Data Management6. Bussines Intelligence7. Big Data8. Corporate Performance Management9. Analytics10.Ámbitos de Analytics11.Internet of Things12.La digitalización de las empresas13.Gestión de Proyectos14.Protección de datos15.Conclusiones16.¿Y ahora qué?

1. Introducción 9. Funciones SQL2. Base de datos 10. Datawarehouse3. MySQL4. Manipulación de bases de datos5. Tipos de datos6. Normalización7. Manipulación de tablas8. Comandos SQL

MÓDULO 2. BASES DE DATOS RELACIONALES: SQL. DATAWAREHOUSE

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MÓDULO 3. BASES DE DATOS NoSQL Y HFDS

1. Introducción y resistencia políglota2. Modelo de datos y bases de datos distribuidas3. Diseño de bases de datos distribuidas4. Modelo Acid y Bases de datos analíticas NoSQL

MÓDULO 4. PYTHON Y R1. Elementos básicos2. Listas3. Tuplas4. Diccionarios5. Archivos6. Funciones7. Conceptos básicos8. Importación y exportación de datos9. Manipulación de datos10. Estadística

MÓDULO 5: ARQUITECTURAS BIG DATA: HADOOP Y SPARK

1. Introducción al big data. El porqué de su existencia2. Business intelligence vs big data3. Perfiles profesionales del big data4. Ciclo de vida del big data5. Diseños tecnológicos en big data6. Hadoop7. Apache spark8. Spark sobre hadoop9. Panorámica de herramientas de big data 7010.Instalación y configuración11.Parte práctica

1. Introducción2. Aprendizaje supervisado3. Aprendizaje no supervisado4. Deep learning.

MÓDULO 6: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

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MÓDULO 7: GESTIÓN DE PROYECTOS

1. Introducción al agilismo2. Metodologías ágiles3. Entrega dirigida por el valor de negocio4. Planificación adaptativa5. Arranque del proyecto ágil6. Roadmap y reléase plan7. Planificación y ejecución de cada iteración8. Control y cierre de cada iteración9. Implicación de interesados y roles10.Aplicando el paradigma ágil11.Conclusiones12.DataOps13.Estándar formal de gestión de proyectos parte 114.Estándar formal de gestión de proyectos parte 2

MÓDULO 8: TABLEAU

1. Introducción2. Primeros pasos3. Análisis visual4. Cálculos5. Series de tiempo6. Mapas7. Combinación de fuentes8. Técnicas de visualización9. Cuadros de mando10.Depuración y normalización de datos

1. ¿Qué es la tecnología blockchain?2. ¿Cómo funciona el blockchain?3. Arquitectura de una aplicación sobre tecnología blockchain4. Distributed Ledger Technologies5. Caso práctico. Elección de la infraestructura blockchain en un caso real.6. Limitaciones y trabajo futuro de la tecnología7. La identidad digital soberana8. Sistema de almacenamiento distribuido9. Aplicaciones técnicas de los contratos inteligentes10.Blockchain en la empresa: Gobernanza y consorcios11.Aplicaciones reales y casos de éxito de la tecnología12.White papers y documentaicón técnica

MÓDULO 10: Blockchain

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MÓDULO 9: DATA MANAGEMENT

1. Introducción2. Gobierno de datos3. Arquitectura de datos4. Seguridad de datos5. Integración e interoperabilidad de datos6. Gestión de datos maestros y de referencia7. Datawarehousing y bussines intelligence8. Gestión de metadatos9. Calidad de datos

MÓDULO 11: Innovación y competitividad

1. Relación entre innovación y competitividad2. Investigación, desarrollo tecnológico, innovación3. La cultura de la innovación4. Estrategia empresarial innovadora

MÓDULO 12: PROTECCIÓN DE DATOS EN PROYECTOS TI

1. La protección de datos2. El reglamento Europeo de Protección de datos I3. El reglamento Europeo de Protección de datos II4. La Ley 3/2018. Protección de datos personales y garantía de derechosdigitales LOPDGDD5. Proyectos TI

1. Introducción. Ciudad inteligente2. Smart Cities3. Anatomía de ciudad4. Ciudad digital5. Plataforma de ciudad integral6. Indicadores y datos abiertos7. Desarrollo de soluciones inteligentes

MÓDULO 14: INTRODUCCIÓN A SMART CITIES

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MÓDULO 13: LEAN MANAGEMENT

1. El qué y el por qué de Lean Management2. Lean Management y transformación digital3. Lean Management y liderazgo ágil.4. Otros conceptos importantes en lean management5. Las herramientas básicas de la calidad6. Gestión visual. Kanban7. Indicadores TPM de productividad8. Metodología de las 5s´s9. Poka yoke10.Lean Management para construcción e ingeniería11.Consejos para aplicar y ajustar la metodología Lean Management

MÓDULO 15: INTRODUCCIÓN A LA DIGITALIZACIÓN

1. Digitalización y gestión del cambio2. Industria 4.03. BIM. Building Information Modeling4. Impresión 3D5. Realidad Virtual6. Drones7. Lean construction8. Robótica9. Inteligencia artificial

MÓDULO 16: TFM TRABAJO FIN DE MÁSTER

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Centro y Sudamérica (86%)

España (6%)

Norteamérica (5%)

Otros países (3%)

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Sandra Navarro Nieto

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Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation, Advanced Analytics, Training.

Ha desarrollado prácticamente toda su carrera profesional en diversos puestos de especialista vinculados a los sistemas de información y su uso comocatalizadores para la gestión del negocio.

Principalmente todas las funciones las ha desarrollado dentro de equipos deInteligencia de Negocio, centrando sus esfuerzos y conocimientos en aquellasáreas que lo han demandado en cada momento.

Así, desde su comienzo ha contribuido a la creación de la infraestructura dedatos y su mantenimiento, a la generación tanto de cuadros de mando como deinformes ad-hoc y al aseguramiento de la calidad de la información.

También se encarga de toda la parte de analítica, en la que emplea losconocimientos adquiridos para ayudar en la búsqueda de patrones y hechosrelevantes que apoyen decisiones para el buen rumbo de las empresas.

Es una profesión con constantes avances y su afán es estar al tanto de todaslas tendencias que van surgiendo. Continuamente se va reciclando, lo que le hapermitido además, aprovechar todo este conocimiento para impartirformaciones a profesionales que así lo demanden.

Nerea Sevilla Marchena

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BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA & ADVANCED ANALYTICS.Desarrollo de carrera profesional como experto en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio.

En la actualidad como Responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide, Servicio Vasco de Empleo del Gobierno Vasco/Eusko Jaularitza). Coordinación equipos y desarrollo proyectos de Inteligencia de Negocio y Analítica Avanzada, contribuyendo a la creación de infraestructuras de datos (datawarehouse, data marts, ods y data-lakes) que permitan la gestión del ciclo de vida de los datos corporativos. Desarrollo de los cuadros de mando e informes para diferentes perfiles de negocio, garantizando la calidad y buen gobierno de la información corporativa. Liderazgo en proyectos de analítica avanzada cuyos resultados generan un impacto de calidad en la gestión de procesos y de servicios.

Alberto Barbado

Alberto es científico de datos en la unidad Big Data de LUCA dentro de Telefónica. Su trabajo incluye liderar las propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI, principalmente en IA explicable (xAI), en donde está enmarcando su investigación doctoral dentro de Telefónica.

Posee un título en Ingeniería Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Univrsitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), realizando investigaciones específicamente en áreas de NLP y sistemas de recomendación.

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Miguel Ángel Vera

Miguel Ángel Vera:Jefe de proyecto y consultor desde hace 15 años en metodologías y mejora continua en clientes como roche Pharma, Indra, Airbus, ADIF, Correos, o Endesa. Formador desde hace más de 10 años en distintas escuelas de negocios, siempre acerca del impacto de la transformación digital en metodologías y enfoques de gestión ágiles, como Lean Management, que permiten a las organizaciones, precisamente, adaptarse a los nuevos niveles de prontitud de respuesta al cambio, al mismo tiempo que mantienen o mejora su eficiencia.

María Gutiérrez

Elena Davara:

Abogada y socia en Davara&Davara Asesores jurídicos S.L, primera Firma en España especializada enl Derecho de las TIC, con más de 30 años de antigüedad.

CEO y socio fundador de GaeDavara, software de Compliance y Protección de Datos.Asesoramiento, consultoría y auditoría en Derecho TIC tanto a PYMES como a empresas multinacionales y entidades públicas. Profesor de Derecho informático en la Universidad Politécnica de Madrid, desde el año 2009.Experta en Derecho de las TIC, Protección de Datos, E-commerce, Firma Electrónica, Administración Electrónica, etc Formación incompany, online, presencial, a distancia y semipresencial. DPO de distintas empresas.Diploma de Estudios avanzados en Universidad Pontificia Comillas

Javier Dorao

Javier es Ingeniero CCP con especialización en Urbanismo y Máster en Ciencias de la Ciudad por la Universidad Politécnica de Madrid. Trabaja como especialista TIC en Eptisa Tecnologías de la Información. Además, ha sido investigador de TRANSyT, trabajando para clientes como la Unión Europea, el Banco Europeo de Inversiones o el Ministerio de Fomento

Ceo y fundadora en HIWOOK. Co-líder en Foro Intraemprendimiento y nuevos negocios Digitales.

El programa se desarrolla mediante metodología on-line. La mayor ventaja de esta forma de estudio es que permite compatibilizar la formación con la actividad profesional/personal de cada alumno, consiguiendo de esta forma el máximo aprovechamiento y evitando las pérdidas de tiempo que la formación presencial puede ocasionar. El acceso a la plataforma online donde se disponen todos los contenidos formativos se puede realizar desde cualquier dispositivo electrónico con acceso a internet. Además, que la metodología sea on-line hace posible que hayamos podido contar para el desarrollo de los contenidos con los profesionales de mayor prestigio de cada ámbito particular sobre el que se basa el Máster, y lograr una óptima transferencia del conocimiento.

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