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IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

Este Master en Big Data tiene como objetivo formar a todos aquellos profesionales que deseen especializarse en esta área empresarial. Aprenderá, tanto a nivel teórico como práctico, el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos a gran escala.

El principal objetivo es que el alumno aprenda los conceptos básicos, las principales diferentes del Big Data frente al Business Intelligence. Así como los beneficios de los mecanismos inteligentes sobre los tradicionales, conocer en profundidad el proceso de este tipo de sistemas, la utilidad diferencial en cada uno de los sectores que conforman el mercado, etc.

En definitiva, con este Master en Big Data los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

El Big Data hoy

Actualmente, tanto usuarios como empresas conviven en la Sociedad de Información que se ha desarrollado gracias a las nuevas tecnologías. En este desarrollo,  Internet ha desempeñado un papel fundamental. Esta nueva sociedad se caracteriza por la cantidad de datos digitalizados, que son la clave de estos sistemas inteligentes.

Las diferentes fuentes de información que existen hoy en día contienen tanto datos estructurados como datos no estructurados. Las tablas de Excel o los registros de datos numéricos serían datos estructurados. Imágenes, videos, audios, redes sociales, comportamiento humano, inteligencia artificial, etc. conformarían los datos no estructurados.

Los datos no estructurados son más complicados de analizar que los estructurados, debido a su naturaleza más subjetiva. Además, son los que más analizan los sistemas inteligentes.

En este contexto, existen disciplinas científicas del ámbito de la Inteligencia Artificial que crean sistemas que aprenden automáticamente. Esto es, son capaces de identificar patrones complejos en millones de datos. Es lo que se conoce como el Machine Learning.

Cada día producimos miles y millones de datos sin darnos cuenta. Esto ha hecho que en los últimos años se haya incrementado la demanda de estudiar un Master en Big Data. Hoy por hoy es necesario obtener los conocimientos que nos abran el camino a esta nueva "Era de la Información".

Para qué surge el Master en Big Data

  • Cubrir las necesidades de las empresas.
  • Adaptarse a las nuevas tecnologías.
  • Poder acceder a la información cada vez más digitalizada.
  • Acceder a las diferentes fuentes de información.
  • Almacenar la mayor cantidad de datos.
  • Ejecutar los diferentes procesos del sistema.
  • Analizar, tratar y convertir grandes volúmenes de datos. Estos datos previamente fueron almacenados para poder utilizarlos en favor de la compañía.

Los sistemas Big Data han sido creados para ser útiles en la totalidad de sus funciones. Estos sistemas inteligentes sirven tanto para las PYME como para las grandes empresas y multinacionales.

Según la empresa IBM, se recogen más de 2,5 quintillones de bytes al día. Esto supone que el 90% de los datos del mundo han sido creados durante los últimos dos años. Toda esta enorme cantidad de datos tiene su origen en:

  • Páginas web.
  • Aplicaciones.
  • Aplicaciones móviles.
  • Generación de información en las cada vez más utilizadas redes sociales.
  • Imágenes.
  • Videos.
  • Audios en diferentes formatos.
  • Bases de datos tradicionales y modernas.
  • E-commerce.
  • Medios de comunicación digitales.
  • Blogs, etc.

Todas estas fuentes son capaces de generar la mayor producción de datos, a todos los niveles, que se ha conocido en la historia.

Las Nuevas Tecnologías Big Data

Con las nuevas tecnologías Big Data, nos referimos a las nuevas herramientas que existen en el mercado. Éstas sirven para el tratamiento de información en diferentes fuentes que se recopilan en enormes bloques de información.

Estos bastos volúmenes sólo se pueden procesar con herramientas inteligentes. Las herramientas convencionales son incapaces de manejar tal volumen y analizarlo de forma correcta.

Una de las principales características del Big Data son sus múltiples fuentes, que analizaremos junto a los proveedores y los tipos de datos que manejan.

Dentro del mismo entorno de los sistemas Big Data, encontramos que conviven varias tecnologías diferentes. Esta convivencia es necesaria para poder almacenar, ordenar y estructurar los datos para su posterior análisis.

¿Qué sectores se benefician más de las tecnologías del Big Data?

En los mercados nacionales e internacionales existen diversos sectores que dividen a las empresas según su actividad económica. Estos sectores pueden ser: sanidad, educación, comercial, hostelería, comercio minorista, arte y ocio, industrias, farmacéuticas, estadios, transporte, telecomunicación y ejército, entre otros.

Pero hay sectores que se benefician más por su tipología y su naturaleza. Los cinco sectores más beneficiados por los sistemas de Big Data son:

  • El sector económico.
  • Sector de los seguros y finanzas.
  • Las ciencias y sanidad.
  • El sector del marketing y publicidad.
  • Sector del ocio y cultura.

Cada sector obtiene unos beneficios determinados dependiendo de los datos que se almacenan y se pueden analizar. Según el caso, necesitarán funcionalidades concretas de la herramienta del sistema.

Por ejemplo, en el sector de publicidad se pueden estudiar nuevas formas de comunicación, tanto a nivel informativo como publicitario. Esto es posible gracias a la información segmentada. ¿En qué consiste? En la personalización. Es decir, para cada uno de los individuos se mostrarán contenidos distintos según sus propios intereses.

Dentro de este sector se puede hablar de las conocidas DMP (Data Management Platforms). Estas plataformas son la clave de la comunicación segmentada del futuro. Asimismo, para la personalización de contenidos y publicidad “a la carta” para el consumidor.

Y es que con las nuevas tecnologías el papel del marketing ha evolucionado hasta cambiar por completo. Los anuncios en medios han dado paso al análisis de datos inmediato para poder llevar a cabo una buena estrategia. Para estos profesionales, un Master en Big Data puede ser fundamental para enfocar el Business Intelligent y el Big Data. Todos estos análisis y procesos de datos son necesarios en el ámbito del marketing digital.

Sistemas Big Data

Si los sistemas tecnológicos del Big Data pueden ser aplicados a cualquier empresa de cualquier sector, también sus beneficios pueden aplicarse a cualquiera de los departamentos de una compañía. En este tipo de herramientas hay un módulo con una funcionalidad específica para cada departamento. Estos ayudan a optimizar el trabajo diario y los diferentes procesos, para posteriormente poder extraer unos resultados concretos.

Los sistemas Big Data se utilizan especialmente en los sectores económicos y financieros. En ellos, la ayuda de una plataforma inteligente puede proporcionar la tan deseada ventaja competitiva que todas las empresas buscan. Por esta razón, hay muchas organizaciones que se focalizan en sumar nuevos clientes y además, fidelizar a los que ya tienen que son los que les están aportando beneficios.

A lo largo del Master en Big Data, se estudiarán una serie de conceptos tanto teóricos como prácticos, para que el alumno pueda entender:

  • El ecosistema tecnológico del mundo Big Data.
  • El proceso de cómo se recoge la información en un servidor de una empresa.
  • Y el proceso de cómo se transforma y es capaz de exportar de forma ordenada y secuencial esa información.

Con este Master en Big Data dominarás los sistemas inteligentes, ayudando a mejorar el sistema de búsqueda de datos. También la optimización de tareas y funcionalidades en la empresa, como la producción o el proceso de distribución.

Se puede decir que actualmente los sistemas de Big Data son uno de los pilares fundamentales para una organización. Debido a que estos sistemas son capaces de ofrecer diferentes tipos de información y multitud de informes en diferentes formatos. Asimismo, ofrecen una serie de soluciones técnicas cuya finalidad es la mejora de los procesos internos y externos de la empresa.

Big Data, BI y Data Science

Los expertos en los datos, científicos de datos o Data Scientist son capaces de analizar los beneficios que aporta a las organizaciones que tienen implantadas herramientas con tecnología Big Data. Estos pueden ayudar a la empresa:

  • Creando patrones de comportamiento.
  • Estableciendo predicciones futuras.
  • Análisis de datos históricos.
  • Análisis de promociones.
  • Informes sobre nuevos productos y servicios.
  • Estudiar los informes con datos que son utilizados diariamente para poder anticiparse a las necesidades de los usuarios.
  • Con los clientes a los que se quiere orientar un producto o servicio o encontrando nuevos nichos a los que dirigirse. Ambas opciones ayudarán a encontrar nuevas vías de negocio, ampliando las miras de la empresa.

Gracias a las nuevas tecnologías se es capaz de conocer la actual gestión de la información y los datos en los entornos Big Data, que permitirá a los empleados poder conocer de mejor forma el funcionamiento y los recursos que ofrecen las diferentes plataformas.

A lo largo de este máster en big data conocerán las diferentes técnicas con las que trabaja, como la metodología Mike 2.0. Ésta utiliza un sistema de código abierto que se encarga de los elementos que se producen en todas las fases.

Los sistemas Big Data cuentan con una serie de políticas y estándares. Éstas se rigen para que el proceso del flujo de información se produzca dentro de un marco legal. A su vez, dentro de los marcos gubernamentales, se pueden gestionar tanto datos corporativos como datos de usuario, sin importar el sector al que pertenezcan.

Todas estas políticas de seguridad se van desarrollando a medida que van surgiendo actualizaciones en plataformas y herramientas Big Data. Además, estas políticas deben adecuarse a las leyes propias y mundiales que van surgiendo.

¿Por qué implementar un sistema Big Data?

Los sistemas Big Data proporcionan una serie de beneficios y ventajas competitivas a las empresas que deciden apostar por implementar una plataforma inteligente dentro de sus procesos técnicos. Hay una gran diferencia entre las compañías que tienen implementado un sistema inteligente de datos y las que no.

La gran diferencia reside en que las compañías que tienen implementado un sistema Big Data, pueden analizar un gran volumen de información proveniente de distintas fuentes de información y sin importar el formato del dato en cuestión.

Por lo que convierte el dato simple en conocimiento útil para los trabajadores y la empresa, gracias a los diferentes técnicos de análisis y procesos que pueden ejecutar múltiples solicitudes de datos para analizar, investigar y trabajar sobre un asunto determinado.

La cultura del Data Driven ha entrado de forma fuerte en las empresas, orientándose hacia el análisis de la información. Segmentación de usuarios, analizar su comportamiento, hacer predicciones..., en definitiva, orientar las estrategias de la forma más acertada al consumidor.

Una de las grandes ventajas es que eliminan las jerarquías verticales: cualquier empleado accede a la toma de decisiones basadas en datos actuales. A diferencia como ocurría en las empresas tradicionales donde se tomaban decisiones en base a hechos históricos, no a la realidad del momento.

Con la implementación del Big Data en las organizaciones, se introduce la cultura analítica en todos los departamentos y empleados. Lo que resulta de gran utilidad para analizar cualquier tipo de mercado, compañía, anunciante o proyecto de cualquier sector. Siempre con la finalidad de mejorar la penetración y el posicionamiento de la empresa al menor coste posible, creando oportunidades de negocio.

Ventajas y Beneficios del Big Data

Uno de los principales beneficios del Big data es que disminuye el riesgo estratégico financiero de cualquier empresa y proyecto, sin importar el sector al que pertenezca.

Entre las ventajas del sistema, se facilitan una serie de utilidades más completas. En especial, en los procesos de optimización como es la forma de análisis de los datos y la generación de diferentes tipos de informes en tiempo real.

El sistema interno de un sistema Big Data está construido por una serie de capas técnicas, interfaces informáticas, cálculos y sistemas estadísticos que hacen posible mostrar resultados solicitados en tiempo real, de una forma resumida con una interface sencilla y fácil para el usuario.

Otro de los grandes beneficios del día a día de los sistemas inteligentes, es que se analizan más datos e información en menos tiempo e incluso en tiempo real. Ésto hace que una empresa pueda obtener una ventaja sobre su competencia y se posicione de mejor forma en el mercado, tanto a nivel cuantitativo como a nivel cualitativo, gracias a sus mejores resultados.

El nuevo sistema mejora la solución tradicional en el proceso de la ejecución de los datos y en los procesos del ecosistema de los datos almacenados para ayudar en cualquier tipo de desorganización de la información que esté almacenada en algún servidor de la compañía.

De igual manera, otra de las ventajas es la forma de mostrar los datos finales. La visualización de datos o Visual Analytics puede ser en forma numérica, porcentual, estadística y/o gráfica y no únicamente numérica, como ocurría con los sistemas tradicionales.

Seguridad de los Sistemas Inteligentes

Uno de los grandes problemas que más preocupan a todos en el mundo del Big Data es la seguridad. En consecuencia, hay una continua evolución en los sistemas de seguridad, tanto a nivel de Internet como los servidores de almacenamiento y las herramientas inteligentes. El objetivo es asegurar la privacidad de la información que llega de los terceros y la información interna de la organización.

Asimismo, los sistemas de seguridad son muy importantes para la tranquilidad del usuario en su navegación, sin importar la tipología de red a la que se conecta una persona, ya sea por cable o inalámbrica. Las personas tienen que tener la confianza en la red de que sus datos e información van a estar seguras en cada tipo de conexión.

Cualquier recomendación es poca a la hora de extremar las precauciones a nivel de seguridad en: los servidores, las nubes empresariales, los diferentes sistemas de cloud computing, los dispositivos con el que se conecta el usuario, etc. El objetivo es siempre asegurar unos niveles de calidad en cada conexión.

En conclusión, estudiar un Master en Big Data tiene el potencial para cambiar tu vida. ¿A qué estás esperando? Se trata de una especialización con grandes salidas profesionales. Empieza ya tu carrera profesional como experto en Data Mining.

 

Plan de Estudios

Asignatura 1. Introducción al Big Data.

  • ¿Qué es el Big Data? .
  • Conceptos y oportunidades del Big Data.
  • Gestión de la información en entornos Big Data.
  • Sectores para la aplicación del Big Data.

 

Asignatura 2. Entendiendo Big Data: estructura y técnica.

  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.

 

Asignatura 3. Entendiendo Big Data: aplicación.

  • Diseño de experimentos con visualizaciones.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.

 

Asignatura 4. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.

  • Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Lenguajes de programación.
  • Programación funcional.
  • Programación imperativa y orientada a objetos.

 

Asignatura 5. Técnicas y herramientas  de protección de redes, sistemas y servicios.

  • Protección en nivel de red.
  • Filtros.
  • Protección de sistemas.
  • Servidores.
  • Impacto de las tecnologías Big Data en los derechos de protección de datos personales y privacidad.

 

Asignatura 6. Modelamiento de datos y diseño de base de datos.

  • Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos y Big Data. NOSQL.
  • Big Data con MONGODB. Tratamiento de datos en MONGODB.
  • Gestión de MONGODB. Arquitectura de una solución MONGODB.

 

Asignatura 7. Data Warehouse y gestión documental.

  • Conceptos y características esenciales de un proceso de software
  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del data Warehousing.
  • Data Warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

 

Asignatura 8. Métodos estadísticos y Data Science.

  • Clasificación de información adecuada.
  • Estadística para incorporación al BD.
  • Lenguaje Python y lenguaje Milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science: ¿qué es? Características.
  • Posición del Data Scientist o Científico de datos
  • Tipos de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto con ésta metodología.

 

Asignatura 9. Big Data para diferentes sectores.

  • Medios de comunicación y marketing.
  • Deportes, cultura y espectáculos.
  • Hostelería, turismo y restauración.
  • Banca digital, derecho y RR.HH.

 

Asignatura 10. Emprender su proyecto en Big Data.

  • Introducción del proyecto
  • Objetivos de la investigación y teoría
  • Metodología
  • Resultados y conclusiones

 

Asignatura 11. Técnicas de inteligencia artificial.

  • Inteligencia artificial, aprendizaje autonómico y minería de datos.
  • Búsqueda de inteligencia artificial.
  • Sistemas expertos basados en reglas.
  • Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
  • Árboles para la toma de decisiones.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas.
  • Clasificación no supervisada.
  • Sistemas recomendadores.
  • Sistemas neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Casos de estudio.

 

Asignatura 12. Trabajo fin de máster.

 

 

Objetivos del Curso o Máster

  • Comprender las oportunidades del Big Data a través de entender su entorno y la gestión de información.
  • Aprender los conceptos técnicos, conocer a fondo la arquitectura y herramientas necesarias para su utilización.
  • Conocer las tecnologías utilizadas como MapReduce y Hadoop.
  • Aprenda a analizar de forma óptima los grandes volúmenes de datos.
  • Estudiar los lenguajes y paradigmas de programación y entornos virtuales.
  • Ver los sistemas de protección de redes y el impacto de las tecnologías Big Data en la protección de datos.
  • Profundizar los diferentes tipos, características y fundamentos de las distintas bases de datos.
  • Aprender a gestionar y tratar los datos con MongoDB, desde sus arquitecturas hasta sus diferentes soluciones.
  • Aplicar métodos estadísticos para incorporarlos al Big Data.
  • Aprender a clasificar la información de forma adecuada.
  • Utilizar diferentes tipos de lenguajes, como lenguaje Python, Milk o los paquetes de lenguaje R.
  • Estudiar los diferentes tipos de aplicación del Big Data en diferentes sectores y el beneficio que conlleva para cada uno de ellos.
  • Aprender a emprender un proyecto Big Data y ejemplos prácticos que pueden ayudar a aplicar el suyo propio.
  • Conocer las técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) y como implementarla para aplicarlas a los sistemas Big Data.
  • Ver diferentes casos de éxito de empresas que ya trabajan con sistemas Big Data y sus diferentes beneficios en los resultados.

 

@IOE Business School 2017

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