¿Qué aprenderás?

• Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional, conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a casos de éxito en distintos sectores.
• Conocer el significado del concepto Big Data y de dónde surge esta manera de tratar los datos.
• Aprender qué elementos conforman la elección de un análisis a través de Big Data.
• Diferenciar entre Big Data y Business Intelligence y saber qué características específicas definen a cada metodología.
• Tomar consciencia de la utilidad de la gestión de los datos en un entorno social, económico y empresarial.
• Saber diferenciar los diferentes tipos de datos con los que podemos trabajar y las fuentes desde las que podemos extraerlos.
• Conocer cómo deben tratarse estos datos y cómo debemos realizar el proceso de ejecución de ese tratamiento.
• Conocer la problemática que encuentra el Big Data a la hora de realizar el almacenamiento masivo, recogida en el Teorema de Brewer o teorema CAP. 3
• Adquirir conocimientos sobre los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el mercado.
• Saber qué funciones realiza Map Reduce.
• Saber diferenciar entre Big Data para fines analíticos u operacionales.
• Conocer en qué consiste un proceso de ETL y qué se lleva a cabo en sus diferentes fases.
• Aprender sobre la importancia de la creación de algoritmos en un proceso de Big Data.
• Experimentar la utilidad de la creación de un dashboard para nuestra toma de decisiones en el negocio.
• Saber las diferencias entre Big Data analytics, Data mining y Data Science.
• Conocer el alcance de análisis que pueden llevar a cabo con Big Data.
• Tomar conciencia de para qué sirve cada herramienta aplicada Big Data.
• Clarificar cuáles son las fases para desarrollar un buen proyecto de BD.
• Adentrarnos estratégicamente en la analítica de nuestros clientes y en las diferentes técnicas.
• Conocer cómo se llega a la segmentación de datos y de clientes.
• Saber en qué consiste y cuál es la importancia del valor de la vida del cliente.
• Conocer las principales características de R y RStudio.