Programa Superior en Big Data

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    22-Jan-2018

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<ol><li> 1. BUSINESS&amp;MARKETINGSCHOOL PSBD_ Aprende las tcnicas de anlisis en entornos Big Data para tomar decisiones de negocio Programa Superior en Big Data </li><li> 2. Detecta, plantea y aborda oportunidades de negocio con Big Data Conoce las principales herramientas en Big Data y las plataformas tecnolgicas que puedes usar Dirigido a... Marketing, Comunicacin y Ventas: Directores y Responsables de Marketing Responsables de Ecommerce Responsables de gestin y conocimiento de clientes Responsables de rea CRM, BI, Datawarehouse Responsables de rea CX Responsables reas Digital y Multicanalidad Consultores CRM Responsables de Base de Datos de clientes Desarrollo de Negocio: Directores del rea de Proyectos Directores Desarrollo de Negocio Desarrollo profesional y empresarial Diseo estrategias e innovacin en negocio Anlisis de informacin: Analistas de datos - OLAP Analistas de datos Dataming Analistas de datos Negocio Analistas CX Consultores BI tradicional Profesionales construccin Datawarehouse Profesionales que desean incorporar anlisis y estrategias Big Data en el Plan de Marketing, Comunicacin y Desarrollo de Negocio de su compaa Objetivos Disea la arquitectura Big Data e intgrala en el plan de marketing Aprende a construir un data lake, las diferencias entre datamining y machine learning... Descubre las principales tcnicas y herramientas analticas para la toma de decisiones Visualiza y analiza informacin en Big Data, conoce los tipos de informacin y sus posibles aprovechamientos Empieza a utilizar Big Data en tus anlisis Vivimos en un mundo Big Data. Este trmino est relacionado con la tecnologa para manejar inmensas cantidades de datos, recogidas en diferentes formatos y a partir de una gran variedad de orgenes cada segundo. Estos datos hablan de nosotros, de nuestra vida diaria y son recogidos tanto de fuentes nuevas como tradicionales, constituyendo una gran oportunidad de mejorar el conocimiento de los clientes. Uno de los principales factores de xito en las empresas de hoy es convertir esos grandes volmenes de datos, siempre cambiantes y de orgenes diversos, en informacin vlida para la toma de decisiones. En este curso aprenders, desde un punto de vista prctico y realista, a abordar y resolver problemticas analticas desde entornos Big Data, dando respuestas a travs de soluciones tecnolgicas tanto en tiempo real como en diferido. Recorreremos contigo el camino desde el rea de anlisis de cliente, CRM o B.I. tradicionales hacia los nuevos retos en proyectos Big Data. El Programa Superior en Big Data te permitir recorrer el camino desde los entornos analticos de Business Intelligence tradicional hacia reas Data Science y Machine Learning, capacitndote para abordar nuevos retos analticos surgidos en la era digital. Abordaremos el curso siempre desde un punto de vista prctico, guiados por los mejores expertos que dirigen da a da este tipo de proyectos en empresas lderes en sus sectores. Manuel Surez Director del Programa Superior de Big Data, COO en DataCentric Duracin 120 horas Lugar ICEMD - ESIC Titulacin Diploma Programa Superior en Big Data Lee este cdigo para ver el Testimonio del Director del Programa </li><li> 3. Programa sujeto a posibles modificaciones. Qu es Big Data? Mdulo 1. Entendiendo Big Data Mdulo 2. Tecnologa y mtodos analticos en Big Data Mdulo 3. Aplicaciones de negocio con Big Data Introduccin Evolucin histrica de almacenamiento y proceso de la informacin Definicin de Big Data Ejemplos de uso en Big Data Del Big Data al small data Presentacin de la plataforma Big Data para prcticas Planteamiento de objetivos de proyecto fin de curso 1 Cmo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con Big Data Big Data en diferentes reas de negocio: marketing, conocimiento del cliente, riesgo, fraude, customer experience Tipos de datos y disponibilidad Fortalezas y debilidades de los nuevos tipos de datos generados online, mviles y redes sociales Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones Conjugar datos de comportamiento con datos referidos al cliente (internos y externos) Privacidad de datos. Aspectos legales 2 Almacenamiento y procesamiento de la informacin en Big Data Virtualizacin y cloud computing Volumen. Almacenamiento Variedad. Tipos de datos a almacenar Velocidad: procesamiento paralelo. Hadoop Map reduce Hive. SPARK Motores de bsqueda. ElasticSearch 3 Valor de negocio. Transformacin en conocimiento Extraer informacin de los datos estructurados y no estructurados Sistemas de anonimizacin Transformacin de datos en conocimiento Valor del cliente vs comportamiento del cliente 4 Aplicaciones de negocio en telecomunicaciones y banca. Casos prcticos (I) 5 Visin comercial Big Data en sectores telecomunicacin y banca Casos prcticos de monetizacin del Big Data en estos sectores Arquitectura de soluciones en Big Data Procesos Batch Procesos en real time Escalabilidad Disponibilidad Fiabilidad 6 Plataformas Big Data I. Introduccin a Hive, Spark, Search Machines Tcnicas y herramientas para construccin de un data lake Plataforma ejemplo (determinacin pendiente) Hive, Hbase, Impala Introduccin Spark Search Machines Del EDW al data lake Bad data vs great data Big Data and dataquality 7 9 Plataformas Big Data II y III. Introduccin lenguajes Python, PIG Introduccin a lenguajes Python PIG 8 Programa completo PSBD _ Tcnicas para visualizacin y anlisis en Big Data: Machine learning. Casos prcticos y tendencias actuales Introduccin al aprendizaje automtico (machine learning). Introduccin al aprendizaje. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Principales tcnicas en aprendizaje automtico. Casos reales y ejemplos Tendencias actuales en aprendizaje automtico. Introduccin a ensemble learning. Bagging, boosting, stacking Nuevas tendencias en data science y big data analytics. Cognitive computing. Introduccin a PLN. Watson analytics. ML as a service azure ML. Amazon machine learning, Google prediction API 11 Tcnicas Analticas con Spark y modelado predictivo 3 Tcnicas analticas: Spark. Monoides, monadas y computacin distribuida. RDD y dataframes. Anlisis de datos. Notebooks con spark Modelado predictivo: Introduccin al modelado estadstico. Comprensin y visualizacin de datos. Prediccin con regresin lineal. Clasificacin de patrones con regresin logstica. Otras tcnicas estadsticas 12 Aplicaciones de Negocio. Casos prcticos (II-III): Big Data en sector media y analtica web Big Data en media. Empleo de Big Data en el sector media con el objetivo de mejorar la experiencia de cliente: Necesidad de negocio. Planteamiento de la solucin. Construccin de data lake. Analtica en Big Data, conocimiento del cliente. Operatividad en entorno Big Data. Venta programtica Analtica web. Caso prctico de empleo de analtica en web para mejorar el conocimiento y comportamiento del cliente: Adquisicin, comportamiento, conversin 13 Aplicaciones de negocio. Casos prcticos (IV-V): Big analytic en call center y construccin de un data lake en telecomunicaciones Big analytic. Uso de tcnicas bayesianas en casos prcticos: Optimizacin de las operaciones del call center. Mejorar la organizacin, dimensionamiento, gestin de contratos, deteccin de fallos en la operacin, etc. Generar una nueva fuente de ingresos Usos IoT: Previsiones de saltos de alarma medio horarios Big Data en Telecomunicaciones: Construccin de un data lake. Generacin de indicadores de riesgo de clientes. Anlisis del comportamiento de las comunicaciones. Implementacin de reglas de decisin en tiempo real 14 Tcnicas para visualizacin y anlisis en Big Data: Datamining vs Machine Learning Datamining vs machine learning. Desmitificacin estadstica / data mining / Big Data / data science. Tendencias y consolidacin. Modelo de madurez en analytics Data science. Introduccin al mtodo cientfico. Rigor, validez y fiabilidad. Diseos de investigacin. Los procesos de anlisis en data science. Reporte y uso de los insights Principales tcnicas analticas en Big Data. Mapa de tcnicas para anlisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, causal y mecanstico. Seleccin y combinacin de tcnicas 10 </li><li> 4. Ecosistema ICEMDEl profesorado de ICEMD, El Instituto de la Economa Digital de ESIC, est compuesto por ms de 500 reputados profesionales en su mbito, que trabajan y lideran da a da las disciplinas que imparten. Ral Arrabales Analytics Senior Manager de Accenture Digital Accenture Analytics Juan Carlos Conde Responsable rea CRM de Prosegur Compaa de Seguridad Ignacio Blasco Data Engineer en Telefnica Jaime Gonzlez Division Manager en Telefnica I+D Raul Gmez Director General de Apara Lander Ibarra Director Big Data Analytics, Modelling &amp; Forecasting de Bayes Forecast Francisco Javier Lahoz Responsable Big Data de Orange Espaa Jess Renero Global BI/BigData Analytics de Telefnica Mario Romero Gerente de Telefnica Manuel Surez COO de DataCentric Algunos componentes del claustro del PSBD Claustro sujeto a posibles modificaciones. Cmo se estudia en ICEMD Aula Virtual Plataforma online para comunicarse con profesores y compaeros, acceder a documentacin y recursos (vdeos, e-books, bibliografa, links, etc.), y reunirse de forma virtual gracias a nuestra herramienta web conference. Proyecto de marca real Durante el programa los alumnos realizarn en grupo un proyecto basado en un caso real, que se presentar ante un tribunal. Documentacin de estudio Cada sesin tendr sus propios e-books a disposicin del asistente, con documentacin detallada sobre las distintas materias planteadas durante el mismo. Sesiones de valor aadido Durante el programa los alumnos tendrn acceso a masterclasses, encuentros de emprendedores ICEMD, jornadas profesionales... </li><li> 5. REGSTRATE EN ICEMD Condiciones y promociones especiales en programas de formacin. Lifelong learning &amp; Networking. Acceso a ms de 200 artculos, entrevistas, casos... PSBD www.esic.edu www.icemd.com icemd Esic icemd ICEMD +EsicEs esiceducation @icemd @EsicEducation linkd.in/ICEMD tinyurl.com/ESIC-Linkedin CanalICEMD ESICmarketing MADRID 902 918 912 admisiones@icemd.com BARCELONA 93 414 44 44 info@ismarketing.com VALENCIA 96 339 02 31 info.valencia@esic.edu NAVARRA 948 29 01 55 info.pamplona@esic.edu ZARAGOZA 976 35 07 14 info.zaragoza@esic.edu SEVILLA 95 446 00 03 info.sevilla@esic.edu BILBAO 94 470 24 86 formacion@camarabilbao.com MLAGA 95 202 03 69 info.malaga@esic.edu GRANADA 958 22 29 14 master@esgerencia.com </li></ol>

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