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Curso disponible en Informática

  1. Proporcionar competencias claves para poder participar en diálogos sobre este tipo de iniciativas en su entorno profesional.
  2. Conocer las principales técnicas de tratamiento y control de los datos.
  3. Inmersión en la calidad de datos y gobierno de la información.
  4. Concepción de la importancia de tener un dato robusto, saneado y veraz.
  5. Concepción de la complejidad que conlleva un sistema analítico.
  6. Conocer los diferentes conceptos y herramientas de que disponemos a la hora derepresentar los datos.
  7. Concepción de la importancia que conlleva representar correctamente los datos.
  8. Tener un conocimiento más claro de lo que se denomina Big Data.
  9. Conocer sus principales componentes, librerías y ecosistemas.
  10. Ser conscientes de las principales diferencias entre Apache Hadoop y Apache Spark.
  11. Conocer algunos conceptos y principales metodologías utilizadas en la analítica avanzada.
  12. Cómo se relacionan con el Business Intelligence o analítica tradicional.
Contenido del programa formativo:

UNIDAD 1. ANTECEDENTES, DEFINICIONES Y BASES PARA UN CORRECTO ENTENDIMIENTO

  1. Necesidades del ejecutivo
  2. Problemas de IT que resuelve
  3. ¿Qué es un DSS?
  4. Business Intelligence
  5. Business Analytics
  6. Business Intelligence vs Business Analytics
  7. Grados de madurez analítica de una empresa

UNIDAD 2. LA IMPORTANCIA DEL DATO VALOR

  1. Data Governance
  2. Data Quality
  3. Data Quality & Governance-GDPR

UNIDAD 3. ALGUNOS CONCEPTOS TÉCNICOS DE LA ANALÍTICA TRADICIONAL

  1. Analítica clásica: flujo de datos
  2. Procesos ETL
  3. DataWarehouse
  4. Datamart
  5. Cubos OLAP
  6. Sistema de Reporting
  7. Panel de control y dashboard
  8. Balanced Scorecard
  9. Comparación de herramientas
  10. Business Intelligence – Solvencia II

UNIDAD 4. REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS

  1. Analítica clásica: Flujo de datos
  2. Cuadro de Mando Integral (CMI)
  3. Tipo de Herramientas

UNIDAD 5. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  1. Historia del Big Data
  2. ¿Qué es el Big Data?
  3. Apache Hadoop y su ecosistema
  4. MapReduce: el motor de Hadoop
  5. Spark
  6. MapReduce vs Spark
  7. Big Data y problemas de rendimiento en una TELCO
  8. Objetivos perseguidos
  9. Explicación
  10. Modelo de Fast Data

UNIDAD 6. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA AVANZADA

  1. Algoritmia
  2. Estadística descriptiva
  3. Análisis clúster
  4. Análisis factorial
  5. Regresión
  6. Ejemplo: detección de empresas ficticias

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