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Contenidos del curso
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Comprensión de conceptos básicos de Big Data
Definición, características (las 5 V's: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor).
Diferencia entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
Ventajas del uso de Big Data.
Reconocimiento de la evolución histórica y contexto
2. Conocimiento del ecosistema de Big Data
Componentes principales: almacenamiento, procesamiento y análisis.
Principales actores y plataformas (Hadoop, Spark, AWS, Google Cloud, etc.).
Identificación de casos de uso de Big Data
3. Aplicaciones en diferentes sectores: salud, marketing, finanzas, industria, etc.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Comunicación efectiva de conceptos complejos a diferentes audiencias.
Trabajo en equipo para discutir aplicaciones de Big Data en diferentes sectores.
Actitud proactiva hacia el aprendizaje de nuevas tecnologías.
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Familiariación con la Infraestructura de Big Data
Computación distribuida: Hadoop y MapReduce.
Almacenamiento distribuido: HDFS.
2. Uso de herramientas principales
Apache Spark: arquitectura y casos de uso.
Bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra, HBase.
Apache Kafka para procesamiento de flujos.
3. Integración y procesamiento de datos
Flume y Sqoop: ingestión de datos.
Procesamiento batch vs procesamiento en tiempo real.
4. Trabajo en entornos Cloud para Big Data
Introducción a AWS, Azure y Google BigQuery.
Comparativa entre soluciones en la nube.
5. Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental en el trabajo con grandes volúmenes de datos.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Colaboración en grupos para configurar herramientas de Big Data.
Gestión del tiempo para completar tareas prácticas en entornos de trabajo.
Adaptabilidad ante nuevas tecnologías y metodologías.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Preparación de datos
Limpieza, transformación y normalización.
Herramientas para la preparación de datos: Python (Pandas), Spark SQL.
2. Aplicación de técnicas de análisis descriptivo
Estadísticas básicas y agregación de datos.
Exploración de datos: herramientas y técnicas.
3. Aplicación de técnicas de análisis predictivo
Introducción a Machine Learning: conceptos y algoritmos básicos.
Modelos predictivos aplicados al análisis de Big Data.
4. Realización de análisis avanzado de datos
Segmentación de datos (clusterización).
Análisis de series temporales.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Pensamiento crítico para interpretar resultados de análisis de datos.
Resolución de problemas en el procesamiento y análisis de datos.
Colaboración en proyectos grupales para aplicar técnicas analíticas.
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Conocimiento de los fundamentos de la visualización
Principios básicos del diseño visual.
Buenas prácticas en la representación de datos.
2. Uso de herramientas de visualización
Tableau, Power BI, D3.js.
Herramientas integradas en Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
3. Creación de dashboards
Estructura y diseño de tableros interactivos.
Elementos gráficos: gráficas, tablas, filtros, mapas.
4. Comunicación de resultados
Interpretación y narración basada en datos.
Personalización de visualizaciones para distintos públicos.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Creatividad en el diseño de visualizaciones efectivas.
Presentación clara de hallazgos a través de dashboards y gráficos.
Escucha activa durante retroalimentaciones sobre las visualizaciones creadas.
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Conocimiento de los conceptos básicos de Business Intelligence
Diferencias entre BI y Big Data.
Procesos clave en BI: ETL, análisis, reporting.
2. Conocimiento de la arquitectura de BI
Data Warehousing: introducción a modelos multidimensionales.
Herramientas de BI: Tableau, QlikView, Microsoft Power BI.
3. Realización de análisis de datos en BI
Creación de KPIs (Indicadores Clave de Rendimiento).
Aplicación de BI en la toma de decisiones empresariales.
4. Identificación de tendencias y futuro en BI
BI autoservicio y análisis avanzado.
Uso de inteligencia artificial y Machine Learning en BI.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Capacidad de negociación y persuasión al presentar estrategias de BI a partes interesadas.
Liderazgo en la implementación de soluciones de BI dentro de un equipo.
Interacción profesional en entornos empresariales para la toma de decisiones.
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Definición del proyecto
Planteamiento del problema a resolver.
Selección de datos y herramientas.
2. Implementación práctica
Aplicación de las técnicas aprendidas en los módulos anteriores.
Análisis y visualización de datos.
3. Presentación de resultados y conclusiones
Presentación del proyecto.
Evaluación y retroalimentación.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Planificación y organización de tareas para completar un proyecto integral.
Gestión de recursos y tiempo para cumplir con los plazos establecidos.
Capacidad de autoevaluación y apertura a la retroalimentación para mejorar el trabajo final.
Vigilancia de ahorro energético y la reducción del impacto ambiental en la elaboración de presentaciones (impresión, papel, etc.).
Demo
*La temática y el diseño de la demo son orientativos
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