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CURSO DE BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL

Curso de Big Data y Transformación Digital

Titulación profesional

Tipo Curso
Duración 40 horas
Área Informática
Modalidad Online
Titulación IOE
4.6/5 (24 valoraciones)
Bonificable para empresas

Bonificable
para empresas

Diploma universitario

Diploma
universitario

Temario multimedia

Temario
multimedia

Mentorización

Mentorización

El mundo experimenta una evolución continua. Esto se debe, en gran medida, a las nuevas necesidades que han surgido. A través de este Curso en Big Data y Transformación Digital, el alumno profundizar en las cuestiones más actuales sobre la gestión de los datos y su influencia en nuestro día a día.

La transformación digital es viene determinada por la integración de las nuevas tecnologías. Esto hace que los procesos, técnicas o herramientas se modifiquen en virtud del aprovechamiento de las TICs.

El Big Data es uno de los elementos que ha propiciado esta transformación en el modo de hacer las cosas. Tanto para consumidores, ciudadanos y organizaciones. En definitiva, la introducción de la tecnología implica una reelaboración de los procesos.

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El trabajo con datos ha aumentado considerablemente en los últimos años. Esto crea la necesidad de analizarlos y gestionarlos. Pero los volúmenes tan elevados puede ser hacer que muy costoso. Además, las posibilidades de incurrir en errores son mayores.

En conclusión, cuando hablamos de conjuntos de datos de gran volumen, complejidad y con una velocidad de crecimiento alta, nos referimos al concepto Big Data.

Su importancia es cada vez mayor ya que es útil para proporcionar respuestas a las empresas. Es decir, la recopilación de los datos y la búsqueda de tendencias en ellos, permite que las organizaciones tomen decisiones de forma mucho más rápida. Incluso, que identifiquen problemas que no conocían.

La anticipación en una empresa siempre es una apuesta segura. Por esta razón, el análisis de Big Data ayuda las organizaciones. El aprovechamiento y la correcta utilización de los datos pueden servir también para identificar nuevas oportunidades.

Así pues, podemos decir que la transformación digital está propiciada, en parte por el Big Data. Lo que repercute directamente en todos los aspectos, sobre todo, en el ámbito empresarial. En el cual, el análisis del Big Data puede suponer la mejora de procesos y, en consecuencia, el aumento de los beneficios.

La relación entre Business Intelligence y Big Data

La información es un pilar fundamental en la sociedad. Mucho más en el mundo empresarial, donde puede actuar como ventaja competitiva. Actualmente, los problemas para interpretar y cribar los datos han disminuido. Sin embargo, en la época anterior a la Sociedad de la Información suponía un  problema en la toma de decisiones.

Esto es gracias a la Business Intelligence. Fue la solución que se encontró para la gestión de grandes volúmenes de información que acumulan las empresas. Se trata de un conjunto de ecosistemas tecnológicos y estrategias. Estos desarrollan un procedimiento especializado en democratizar la información. Asimismo, proveen a los usuarios de una serie de sistemas de navegación por las interfaces más sencillas, con herramientas de referencia, informes más específicos con información sesgada por sectores y áreas.

Esta formación online resultará muy útil para ayudar a gerentes y directivos en la toma de decisiones. Las figuras más elevadas de la organización son las encargadas de elegir las estrategias más adecuadas para mejorar su posición frente al resto de competidores.

Podemos concluir, por tanto, que la relación entre la Business Intelligence y el Big Data es indisociable. La primera es la solución a la segunda. Es decir, la Business Intelligence es la nueva estrategia empresarial para gestionar el Big Data.

La evolución del Smart Data al Smart Visual Data

El avance de las tecnologías ha supuesto la modificación de comportamientos sociales, pero también el modo de tomar decisiones en las empresas. El principio llegó de la mano del Big Data. El concepto ganó gran popularidad entre las organizaciones que se enfrentaban a grandes cantidades de datos. Lo que dificultaba su gestión.

La evolución del Big Data es otro de los aspectos que se abordará en este curso. Esto se debe a que el concepto se ha adaptado para ofrecer mejores resultados. El progreso se materializa en el Smart Data. Su principal característica es la predicción de situaciones futuras a través del análisis y el procesado de los datos más importantes. Mientras que su predecesor destaca por su capacidad de detección de problemas.

El Smart Data sirve, por tanto, como filtro inteligente. Es decir, detecta los datos más útiles y los estructura. De este modo, las empresas pueden enfocar su atención en lo que realmente les sirve para mejorar su situación.

Pero esto no es todo, existen un nivel más avanzado: el Smart Visual Data. Al anterior concepto le faltaba una pieza clave como es la visualización. Las principales ventajas que aporta son las siguientes:

  • Datos en tiempo real.
  • Dashboaeds personalizados: se adaptan a las necesidades de la empresa.
  • Lectura amigable y sencilla: resulta accesible para todos los trabajadores.
  • Visualización: los paneles de visualización ubicados en los entornos laborales permiten conocer la información al instante.

Por lo tanto, esta transformación permite alcanzar un modelo definitivo para la visualización y gestión de los datos.

Big Data Analytics

Actualmente, el término analytics aparece ligado a muchos conceptos. Esto se debe a que el análisis  de los datos para averiguar patrones o tendencias resulta imprescindible en multitud de ámbitos. Podemos encontrarlo en Instagram o Facebook para conocer el alcance de nuestras campañas. Pero también es extrapolable a cuestiones como el Big Data.

Al igual que en otras aplicaciones, su función es analizar los datos para alcanzar la máxima velocidad y eficiencia. El fin último es la toma de decisiones de forma que logre los objetivos planteados. La unión entre ambas herramientas se categoriza en cuatro análisis:

  • Descriptivo: utilizan las herramientas más simples y ofrecen datos de un momento determinado.
  • Analítico: explican qué ha sucedido, de este modo, permiten encontrar las causas.
  • Predictivo: permite la anticipación. Utiliza los algoritmos más avanzados para pronosticar lo que sucederá. Frecuentemente, recuren a herramientas como  inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
  • Prescriptivo: es el nivel más avanzado, e informa a las organizaciones qué deben hacer para alcanzar los resultados.

La protección de datos

La multitud de datos a los que nos enfrentamos diariamente pueden aportar grandes beneficios. Sin embargo, requieren un tratamiento adecuado. Por ello, la información debe ser protegida tanto para salvaguardar nuestros intereses propios como para los externos.

Por lo tanto, el proceso de protección de datos tiene como objetivo evitar la pérdida o corrupción de los mismos. Dada la importancia de cuidar los datos, existen reglamentos que legislan esta cuestión.

En esta formación, el alumno podrá conocer el Reglamento Europeo de Protección de Datos. Esta legislación pretende sentar las bases sobre privacidad adaptada a las nuevas tecnologías vigentes. Las claves de esa normativa se centran en cinco cuestiones:

  • Impacto de privacidad.
  • Deber de información.
  • Consentimiento.
  • Transparencia.
  • Seguridad.

Te animamos a conocer el Big Data y sus aplicaciones. Infórmate sobre nuestro curso en Big Data y Transformación Digital. ¡Aprende a gestionar los datos!



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FundamentaciónObjetivosPlan de estudios
  • Conocer la relación entre BI y Big Data.
  • Profundizar en la inteligencia artificial: machine learning (aprendizaje automático), deep learning, redes neuronales… es la base “científica” de Big Data, vista con casos de uso reales.
  • Estudiar las aplicaciones prácticas de Big Data para describir lo ocurrido, diagnosticar (generar “insights”, para descubrir las causas de las tendencias), predecir (si podemos proyectar el futuro) o incluso prescribir qué hacer.
  • Conocer el impacto en Smart Cities, Industria 4.0, transformación digital de las empresas, IoT, realidad aumentada y virtual, etc… Y tendencias de futuro.


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FundamentaciónPlan de estudios

CARACTERÍSTICAS:

  • 10 unidades de aprendizaje.
  • 14 prácticas.
  • 161 min. de vídeo.
  • 10 test de evaluación.

PROGRAMA FORMATIVO:

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

  1. Contexto.
  2. De los Datos a las Decisiones Estratégicas.
  3. DIKW.
  4. ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
  5. Entonces, ¿Qué es Big Data?
  6. Omnicanalidad.
  7. Los distintos orígenes de datos.
  8. Corporate Performance Management.
  9. La pirámide de la información.
  10. Organizaciones basadas en la estrategia.
  11. Mapa estratégico.
  12. Cuadros de Mando.
  13. Visualización.
  14. Hemos aprendido.

Tema 2. Data Management.

  1. Qué es el Data Management.
  2. Áreas o disciplinas del Data Management.
  3. Data Governance.
  4. Buenas y malas prácticas de Data Governance.
  5. Data Architecture.
  6. Data Development.
  7. Bases de datos y su diseño.
  8. Document & Content Management.
  9. Data Security.
  10. Control de accesos.
  11. Buenas prácticas de Seguridad de Datos.
  12. Master Data.
  13. Meta Data.
  14. Data Quality.
  15. Database Operations.
  16. Data Warehousing & Business Intelligence.
  17. Hemos aprendido.

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

  1. Business Intelligence.
  2. Contexto en el que surge el Business Intelligence.
  3. Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales.
  4. DataWarehouse y DataMarts.
  5. Creación de un sistema de BI.
  6. Arquitectura de un sistema de BI.
  7. Introducción a Big Data; el porqué de su existencia.
  8. Las V's del Big Data.
  9. Datificación.
  10. Datificación - volúmenes de datos.
  11. Business Intelligence Vs Big Data.
  12. Ciclo de Vida de Big Data.
  13. Problemática con Big Data.
  14. Hemos aprendido.

Tema 4. Arquitecturas Big Data.

  1. Componentes de una arquitectura Big Data.
  2. Data Lake.
  3. Hadoop + Spark.
  4. Hadoop.
  5. Map Reduce.
  6. Ecosistema Hadoop.
  7. Almacenamiento distribuido: HDFS.
  8. Spark.
  9. Spark DAG.
  10. RDD's.
  11. Ecosistema Spark.
  12. Spark sobre Hadoop.
  13. Panorámica de herramientas.
  14. Hemos aprendido.

Tema 5. Visualización y toma de decisiones.

  1. Smart Data y Smart Visual Data.
  2. Tecnologías y herramientas de visualización.
  3. Tecnología R.
  4. Notebooks y Zeppelin.
  5. Herramientas comerciales.
  6. Otras herramientas de visualización.
  7. Casos de uso con Visualización.
  8. Mobile First.
  9. Hemos aprendido.

Tema 6. Big Data & Analytics: Disciplinas científicas.

  1. Enfoque multidisciplinar.
  2. Disciplinas científicas.
  3. De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva.
  4. Perspectivas de analítica.
  5. Data Mining.
  6. Qué es Data Mining.
  7. Etapas y ejemplos de Data Mining.
  8. Panorámica de herramientas para Data Mining.
  9. Algoritmos Descriptivos.
  10. Algoritmos Predictivos.
  11. Machine Learning.
  12. Bases del Aprendizaje Automático.
  13. Cómo hacer aprender a una máquina.
  14. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
  15. Panorámica de herramientas de Machine Learning.
  16. Machine Learning en una pila de Big Data.
  17. Cognitive Computing.
  18. Deep Learning.
  19.  Evolución esperada del Deep Learning.
  20. Panorámica de herramientas de Cognitive Computing.
  21. Casos de Uso.
  22. Siri y Cortana.
  23. Watson Analytics.
  24. Mejorando la seguridad y el cumplimiento de la ley, caso del MIT.
  25. El Bot Mitsuku.
  26. Reconocimiento de imágenes, Big Data y retail.
  27. Hemos aprendido.

Tema 7. Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación.

  1. Customer Analytics.
  2. La importancia del Customer Analytics.
  3. Casos de uso de Customer Analytics.
  4. User Experience (UX).
  5. Casos de uso de User Experience.
  6. Business Analytics.
  7. La importancia del Business Analytics.
  8. Casos de uso de Business Analytics (1).
  9. Casos de uso de Business Analytics (2).
  10. RRHH Analytics.
  11. La importancia del RRHH Analytics.
  12. Casos de uso de RRHH Analytics.
  13. Text Analytics.
  14. La importancia del Text Analytics.
  15. Nubes de Palabras y Redes Semánticas.
  16. Casos de uso de Text Analytics.
  17. Panorámica de herramientas de Text Analytics.
  18. Hemos aprendido.

Tema 8. Transformación Digital e IoT.

  1. Internet de las cosas.
  2. Qué es Internet de las cosas (IoT).
  3. Estado actual y futuro.
  4. Capacidades del IoT.
  5. Inteligencia Artificial en IoT.
  6. Tecnología.
  7. IoT en los hogares y la sociedad.
  8. Industria 4.0.
  9. Impacto en las Fintech.
  10. Casos de Uso de IoT (1).
  11. Casos de Uso de IoT (2).
  12. Smart Cities.
  13. Casos de uso de Smart Cities.
  14. La Digitalización de las empresas.
  15. La Transformación Digital.
  16. Ventajas y problemas del cambio digital.
  17. Casos de digitalización.
  18. La cultura digital.
  19. Proceso de digitalización.
  20. Realidad Virtual.
  21. Robótica.
  22. Hemos aprendido.

Tema 9. Liderazgo y Gestión de proyectos de datos.

  1. Introducción al agilismo.
  2. ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
  3. Entrega dirigida por el valor de negocio.
  4. Valores añadidos de la propuesta ágil.
  5. Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”.
  6. Cambio en la Triple Restricción.
  7. Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil.
  8. Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos.
  9. Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional.
  10. Por qué Big Data implica ser ágil.
  11. Metodologías Ágiles.
  12. Scrum.
  13.  Elementos de Scrum.
  14. Roles en Scrum.
  15. Kanban.
  16. Lean.
  17. Relación entre metodologías ágiles.
  18. Nuevas Propuestas ágiles de gestión.
  19. Liderazgo en un entorno ágil.
  20. El líder sirviente.
  21. Liderazgo y coaching para las personas.
  22. Hemos aprendido.

Tema 10.Protección de datos.

  1. Reglamento europeo.
  2. Introducción.
  3. Datos personales y datos biométricos.
  4. Novedades impuestas por la tecnología.
  5. Privacidad.
  6. Medidas de seguridad más transparentes.
  7. Accountability y el DPO.
  8. La nueva LOPD.
  9. Hemos aprendido.


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FundamentaciónObjetivos

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