Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones
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Aprender acerca de los fundamentos en plataformas relacionadas con el BIg-Data. Aplicar herramientas analíticas de ciencias de datos y estadísticas para la toma de decisión. Conocer las últimas tendencias relacionadas con el Big-Data y su impacto en los negocios. Predecir y optimizar la toma de decisiones con información de valor de alto impacto. A quién va dirigido Personas que están a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, quienes buscan incrementar significativamente las ventajas competitivas en su organización. En particular, el diplomado está orientado a un amplio rango de profesionales en áreas de gestión, finanzas, comercial, marketing en múltiples sectores desde salud hasta banca. Temario completo de este curso Visualización de Datos ¿QUÉ ES LA VISUALIZACIÓN DE DATOS? De qué trata la visualización Breve Contexto Breve historia de la visualización Panorama de la visualización hoy Una definición operativa ¿PARA QUÉ SIRVE LA VISUALIZACIÓN DE DATOS? Visualización para amplificar el conocimiento Para qué nos sirve la visualización Qué queremos mostrar El proceso interactivo ¿CÓMO TRABAJAR LA VISUALIZACIÓN DE DATOS? Proceso de Visualización Representación: Percepción Representación: Diseño y Codificación Visual Qué no hacer Evaluación ¿CÓMO CONTINUAR LA VISUALIZACIÓN? Recomendaciones para profundizar Herramientas Recomendadas Autores Recomendados Recordando los objetivos de la Visualización Valorización de proyectos de Big Data CONCEPTOS DE GESTIÓN DE RENDIMIENTO, ESTRATEGIA E INTELIGENCIA EMPRESARIAL COMPETITIVA EN EL MUNDO BIG DATA La evolución en la toma de decisiones El dato como un activo digital El nuevo paradigma de los datos Data Driven Company IDENTIFICACIÓN Y CAPTURA DE VALOR BASADO EN DATOS El potencial de los datos El valor de la información La diferenciación del análisis El incremento de competitividad en las organizaciones a partir de los datos PASOS HACIA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN PROYECTO DE BIG DATA Estrategias de aproximación a Big data & analytics La perspectiva de IT La perspectiva de Negocio Las metodologías de descubrimiento, prototipado e implementación ágil de iniciativas de Big data ARQUITECTURAS BIG DATA: BATCH DATA, FAST DATA Conceptos de arquitecturas de Big data Arquitecturas batch Arquitecturas real time Otros componentes de Big data (seguridad, gobierno, metadatos…) Arquitecturas de desarrollo, integración y ejecución Transición y cohabitación de DW, BI (Business Intelligence y Big Data) DATA GOVERNANCE Y DATA SECURITY APLICADO A BIG DATA Introducción al Gobierno de Datos Introducción a la Seguridad de datos Aplicabilidad de gobierno de datos y la seguridad a entornos Big Data BIG DATA BENCHMARKING Qué aspectos considerar en la selección de las herramientas de Big data & analytics Benchmark de arquitecturas, proveedores y tecnologías VALORACIÓN ECONÓMICA DE PROYECTOS DE BIG DATA Aspectos a considerar en la estimación de costes de proyectos Big data & analytics El retorno de la insión Estrategias de insión y lanzamiento de iniciativas Big data APLICACIÓN DE CONCEPTOS DE BIG DATA ANALYTICS Y APLICACIONES ESTADÍSTICAS A DIVERSOS ASPECTOS DE LA TOMA DE DECISIONES GERENCIALES Casos de uso Big data Casos de uso analíticos Casos de uso de monetización de datos Modelamiento Estadístico y sistemas recomendadores PREPROCESAMIENTO DE DATOS Calidad de datos Limpieza de datos Integración de datos Reducción de datos Transformación de datos MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN El proceso de clasificación Árboles de decisión Bayes ingenuo K-vecinos más cercanos Métodos conjuntos: Bagging, Boosting y Random Forests MÉTODOS DE AGRUPACIÓN Definición y propiedades Métodos de partición: K-means y K-medoides Métodos Jerárquicos SISTEMAS RECOMENDADORES Impacto y casos importantes Filtrado colaborativo Filtrado basado en contenido Métodos híbridos El mundo del Big Data ORIGEN Y DESAFÍOS DEL BIG-DATA Big Data visto como el resultado de muchos vectores ¿Qué buscamos hacer con Big Data? ¿Qué cambios se vislumbran en la forma de trabajar? Potencial de Big Data LA CUATRO V'S DEL BIG-DATA Volumen: crecimiento exponencial de los datos, incorporación de nuevas tecnologías de almacenamiento Velocidad: procesamiento distribuido, como administrar sistemas de forma eficiente Variedad: datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados acidad: confiabilidad y robustez La Quinta V: Valor de los datos INFRAESTRUCTURA DEL BIG-DATA Tecnologías “Big Data”: Map Reduce, Hadoop, Cloud computing Funcionamiento de plataformas computacionales de Big Data Enfoques top-down y bottom-up para la arquitectura de sistemas informáticos en el contexto de Big Data Transición y cohabitación de DW, BI (Business Intelligence y Big Data) ESTRATEGIAS DE BIG DATA Entender aspectos estratégicos asociados al Big Data Identificación de oportunidades de agregación de valor por datos Es de la transformación digital para lograr una organización basada en datos Los datos como un activo: valoración basada en el consumo de datos más
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