Big Data y Transformación Digital

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Vision y Valor Consulting S.L

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Este curso se dirige a todas aquellas personas que quieran conocer, qué es y qué significa Big Data y el impacto actual de los grandes volúmenes de datos existentes, sin perderse en terminología técnica ni pasar semanas o meses buceando en internet. Para aquellos que quieran conocer los casos y ámbitos de aplicación de las Smart Cities, la domótica, la Industria 4.0, y en general qué significa Internet de las Cosas, Internet de Todo, y cómo esta tendencia nos afecta y nos afectará en el día a día. Adecuado para profesionales del mundo de los negocios, que quieran conocer el impacto de la Transformación Digital de las empresas en su relación con el cliente, las posibilidades que se originan, los nuevos canales de comunicación existentes y las oportunidades (y riesgos) para el negocio, en ámbitos como inteligencia de clientes o el funcionamiento interno de la compañía. Dirigido a profesionales del mundo del dato que quieran conocer las nociones básicas de la plataforma tecnológica que hace posible el procesamiento masivo de datos, su visualización enriquecida, los nuevos volúmenes de datos, su procesamiento en la nube y las posibilidades existentes. Para profesionales que quieran conocer las buenas prácticas para gestión ágil de proyectos de dato y de conocimiento, así como la propia gestión de los datos (Data Management): calidad del dato, seguridad, datos maestros, modelos de datos, gobierno de datos. Para personas que quieran conocer el aspecto científico del Big Data; tipos de analítica (descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva), y los fundamentos de la inteligencia artificial. Para aquellos que quieran conocer el impacto del movimiento y procesamiento masivo de datos en cualquier lugar, en cualquier momento, en la nube... y cómo impacta esto en la protección legal de los datos, datos personales, y la seguridad de los datos en general. Temario completo de este curso Tema 1: De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato - Contexto - De los Datos a las Decisiones Estratégicas - DIKW - ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos? - Entonces, ¿Qué es Big Data? - Omnicanalidad - Los distintos orígenes de datos - Corporate Performance Management - La pirámide de la información - Organizaciones basadas en la estrategia - estratégico - Cuadros de Mando - Visualización - Hemos aprendido Tema 2: Liderazgo y Gestión de proyectos de dato - Introducción al agilismo - ¿Por qué existe el enfoque ?ágil?? - Entrega dirigida por el valor de negocio - Valores añadidos de la propuesta ágil - Enfoque ágil vs Enfoque ?tradicional? - Cambio en la Triple Restricción - Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil - Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos - Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional - Por qué Big Data implica ser ágil - Metodologías Ágiles - Scrum - Elementos de Scrum - Roles en Scrum - Kanban - Lean - Relación entre metodologías ágiles - Nuevas Propuestas ágiles de gestión - Liderazgo en un entorno ágil - El líder sirviente - Liderazgo y coaching para las personas - Hemos aprendido Tema 3: Transformación Digital e IoT - Internet de las cosas - Qué es Internet de las cosas (IoT) - Estado actual y futuro - cidades del IoT - Inteligencia Artificial en IoT - Tecnología - IoT en los hogares y la sociedad - Industria 4.0 - Impacto en las Fintech - Casos de Uso de IoT (1) - Casos de Uso de IoT (2) - Smart Cities - Casos de uso de Smart Cities - La Digitalización de las empresas - La Transformación Digital - Ventajas y problemas del cambio digital - Casos de digitalización - La cultura digital - Proceso de digitalización - Realidad Virtual - Robótica - Hemos aprendido - Tema 4: Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación - Customer Analytics - La importancia del Customer Analytics - Casos de uso de Customer Analytics - User Experience (UX) - Casos de uso de User Experience - Business Analytics - La importancia del Business Analytics - Casos de uso de Business Analytics (1) - Casos de uso de Business Analytics (2) - RRHH Analytics - La importancia del RRHH Analytics - Casos de uso de RRHH Analytics - Text Analytics - La importancia del Text Analytics - Nubes de Palabras y Redes Semánticas - Casos de uso de Text Analytics - Panorámica de herramientas de Text Analytics - Hemos aprendido Tema 5: Big Data & Analytics: Disciplinas científicas - Enfoque multidisciplinar - Disciplinas científicas - De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva - Perspectivas de analítica - Data Mining - Qué es Data Mining - Es y ejemplos de Data Mining - Panorámica de herramientas para Data Mining - Algoritmos Descriptivos - Algoritmos Predictivos - Machine Learning - Bases del Aprendizaje Automático - Cómo hacer aprender a una máquina - Aprendizaje Supervisado y No Supervisado - Panorámica de herramientas de Machine Learning - Machine Learning en una pila de Big Data - Cognitive Computing - Deep Learning - Evolución esperada del Deep Learning - Panorámica de herramientas de Cognitive Computing - Casos de Uso - Siri y Cortana - Watson Analytics - Mejorando la seguridad y el cumplimiento de la ley, caso del MIT - El Bot Mitsuku - Reconocimiento de imágenes, Big Data y retail - Hemos aprendido Tema 6: Visualización y toma de decisiones - Smart Data y Smart Visual Data - Tecnologías y herramientas de visualización - Tecnología R - Notebooks y Zeppelin - Herramientas comerciales - Otras herramientas de visualización - Casos de uso con Visualización - Mobile First - Hemos aprendido Tema 7: Arquitecturas Big Data - Componentes de una arquitectura Big Data - Data Lake - Hadoop + Spark - Hadoop - Map Reduce - Ecosistema Hadoop - Almacenamiento distribuido: HDFS - Spark - Spark DAG - RDD's - Ecosistema Spark - Spark sobre Hadoop - Panorámica de herramientas - Hemos aprendido Tema 8: Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por quérece Big Data? ¿Qué significa? - Business Intelligence - Contexto en el que surge el Business Intelligence - Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales - DataWarehouse y DataMarts - Creación de un sistema de BI - Arquitectura de un sistema de BI - Introducción a Big Data; el porqué de su existencia - Las V's del Big Data - Datificación - Datificación - volúmenes de datos - Business Intelligence Vs Big Data - Ciclo de Vida de Big Data - Problemática con Big Data - Hemos aprendido Tema 9: Data Management - Qué es el Data Management - Áreas o disciplinas del Data Management - Data Gonance - Buenas y malas prácticas de Data Gonance - Data Architecture - Data Development - Bases de datos y su diseño - Document & Content Management - Data Security - Control de accesos - Buenas prácticas de Seguridad de Datos - Master Data - Meta Data - Data Quality - Database Operations - Data Warehousing & Business Intelligence - Hemos aprendido Tema 10: Protección de datos - Reglamento europeo - Introducción - Datos personales y datos biométricos - Novedades impuestas por la tecnología - Privacidad - Medidas de seguridad más transparentes - Accountability y el DPO - La nueva LOPD - Hemos aprendido más

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