Programa
Experto en
Business Analytics
& Big Data

fondo 4444 BD

Duración

01 clock

240 horas

Idioma

01 GLOBE

Español

Horario

01 despertador

Viernes tarde
y sábados mañana
(presencial)martes tarde (Live online 100% clases en directo)

Próxima convocatoria

01 calendar

Septiembre 2022

Formato

01 formato

Presencial

Precio

01 piggy

12.000€
*Consulta condiciones

El programa en 60 segundos

Domina los conceptos fundamentales de las empresas Data Driven que utilizan los datos y el Big Data para la toma de decisiones de negocio.

Objetivos del programa

002 pie chart

Comprender que es una empresa Data Driven

003 BABD

Estudiar los distintos tipos de analítica de datos que las empresas utilizan hoy en día

005 BABD

Comprender qué es el Big Data y cómo sacarle beneficio

002 BABD

Entender la importancia de los datos y cómo la analítica ayuda a las empresas a mejorar su negocio

004 BABD

Conocer las tecnologías más usadas para realiza Analítica de Datos

006 BABD

Analizar cómo las empresas usan los datos y aplican analítica en sus negocios

fnd dirigido a

Dirigido a:

Profesionales que quieren entender la tecnología y que desean dar un salto en su profesión, u obtener nuevas posiciones dentro de su empresa, adentrándose en el mundo del Big Data y la Analítica de Datos.

No necesaria experiencia técnica previa sobre tecnología, estadística o programación.

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Programa

Módulo I: Introducción a la Analítica del Dato: Empresa Data Driven
  • ¿Qué es una empresa «Data Driven»?
  • ¿Problemas para ser una empresa Data Driven?
  • ¿Qué es la Analítica de Datos?
  • Tipos de Analítica de Datos
  • Problemas habituales en el uso de datos
  • Soluciones basadas en el Gobierno del Dato
Módulo II: Artificial Intelligence: Sistemas Cognitivos
  • Introducción a los sistemas cognitivos Servicios Cognitivos (basados en IBM CLOUD).
  • Introducción a Node – Red.
  • Reconocimiento Visual.
  • Comprensión del lenguaje (NLP).
  • Análisis de Tono.
  • Servicios de Voz.
  • Riesgos y ética de los servicios de Inteligencia Artificial.
  • Introducción a los asistentes virtuales.
  • Intenciones, entidades & diálogos.
  • Técnicas para evitar la frustración de un asistente.
  • Lab session, Mediante Node-red (js), Watson Assistant & servicios cognitivos de voz, imagen, NLP así como llamadas a servicios de geo localización y de clima.
  • Desarrollo de una aplicación cognitiva que invoque a diversos servicios cognitivos.
Módulo III: Ciclo de Vida del Dato: Gobierno del Dato
  • ¿Qué es el Gobierno del dato? – Disciplina fundamental en las empresas para realizar una buena analítica del dato, superando los retos actuales de los datos.
  • ¿Por qué Gobierno del Dato? – La motivación y la importancia de la gobernanza de datos y los requisitos provenientes de las regulaciones y leyes.
  • Personas y Procesos – Introducción a los roles y responsabilidades típicos, ciclo de vida de los datos y enfoques metodológicos.
  • Áreas y herramientas del dominio empresarial – Glosario de negocios, regulaciones y políticas, colaboración y flujos de trabajo.
  • Áreas y herramientas del dominio TI – Gestión de metadatos, protección de datos, calidad de datos, perfilado, reglas de calidad y linaje de datos.
  • Monitorización – Verificación de las métricas definidas de gobernanza y calidad.
Módulo IV: Analítica Tradicional: Bases de Datos y Data Warehousing
  • Introducción al Lenguaje SQL
  • Utilización de Data Warehouse para la analítica de datos.
  • Prácticas/Challenge.
Módulo V: Entendiendo Big Data: Hadoop/Spark
  • ¿Qué es Big Data? Modelo de las Vs
  • Analítica Tradicional vs Analítica Big Data
  • Casos de Uso de Big Data
  • Introducción a Hadoop
  • Map/Reduce y HDFS
  • Ecosistema Hadoop
  • Evolución hacia Object Storage
  • Introducción a Spark
  • Map/Reduce vs Spark
  • Librerías de Spark
  • Lenguajes de programación sobre Spark
  • Prácticas/Challenge.
Módulo VI: Data Visualization
  • Evolución del Business Intelligence (BI)
  • Principios básicos de la Inteligencia Artificial y su uso en el mundo del BI.
  • Se realizarán Prácticas de la solución IBM Cognos Analytics en las que se verá:
  • IBM Cognos Analytics – prácticas
    • La creación de modelos de datos en la herramienta Cognos.
    • La conexión a diferentes modelos de datos.
    • Cómo realizar consultas, desde la herramienta, a modelos de datos heterogéneos.
    • Cómo crear Visualizaciones avanzadas & Data Discovery.
    • El uso de series temporales y tendencias.
    • El uso de Asistentes virtuales aplicados al Business Intelligence.
    • La exploración de correlaciones entre los datos.
    • Como crear Storybooks como herramienta de presentación empresarial.
    • La diferenciación entre informes (reporting) y cuadros de mando.
Módulo VII: Data Science: Machine Learning
  • Machine Learning
  • Desarrollar modelos de Machine Learning con AutoAI
  • Creación de modelos de Machine Learning utilizando Python
  • Deep Learning y análítica de datos no estructurados.
  • Prácticas/Challenge
Módulo VIII: Procesamiento del Lenguaje Natural y Tiempo Real
  • Sistemas NLP: Introducción a los Sistemas de procesamiento de texto
  • Técnicas de NLP & Pipeline NLP
  • Modelos de anotación, basados en ML, NLU & Knowledge Studio
  • Sistemas basados en reglas, Knowledge Studio Advanced Rules
Módulo IX: Metodología para poner los Datos y la Analítica al Servicio del Negocio
  • Introducción a la inteligencia artificial y sistemas cognitivos
  • Enterprise Design Thinkng
  • Ideación
  • Priorización
  • Hills
  • Storyboarding
Módulo X: Aplicación de la Analítica en los Sectores Económicos
  • Optimización de precios en Retailers: Determinación de precios de los productos en función del stock, margen, demanda, etc.
  • Aplicación óptima de las campañas de marketing.
  • Optimización del mantenimiento de los equipos o instalaciones de empresas de Utilities.
Módulo XI: Los Datos y la Analítica en Finanzas
  • Definición de productos personalizados para un Cliente.
  • Oportunidades de negocio para clientes de una Entidad.
  • Nuevas oportunidades de negocio y captación de Clientes.
  • Gestión de riesgos o “Big Data Scoring”.
  • Prevención del fraude financiero.
  • Optimización de recursos.
Módulo XII: Analítica en Gobierno 2.0
  • Smart Cities – eficiencia en los procesos a través de los datos que proporciona la ciudad –
  • Asistentes cognitivos al ciudadano – ayuda al ciudadano en todos sus procesos con la administración –
  • Sistemas informacionales de gobierno del dato 
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Metodología

La metodología docente está basada principalmente en el aprendizaje experiencial basado en retos/challenges. Los estudiantes resolverán retos reales de IBM en un entorno internacional, aumentando así el poder transformador de la experiencia educativa. Este enfoque pedagógico persigue la formación de profesionales con capacidad de utilizar la tecnología y ponerla al servicio de la sociedad para resolver los desafíos de un mundo global y diverso.

El claustro de los programas de SIBT está conformado por profesionales de IBM y otras empresas líderes del sector; IBM dirige cada uno de los programas, desarrollando todos los contenidos garantizando su calidad y actualización a nivel tecnológico y de negocio.
Además, los estudiantes recibirán una experiencia única gracias al acceso a herramientas y tecnologías IBM, con la posibilidad de participar en conferencias y masterclasses de expertos y profesionales de IBM y visitar alguno de los mayores centros de negocio y laboratorios de IBM en España o a nivel internacional de forma virtual o física.

fondo IA

Claustro de profesores

Contenidos de interés

How IBM Does Data Science Consulting

fondo otros programas

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