Master Big Data y Project Management Analitico

Master Big Data y Project Management Analítico. La analítica de datos se ha convertido en un elemento clave para la generación de valor en empresas y organizaciones de todo tipo. Nos encontramos en la transición hacia un nuevo modelo socioeconómico en el que los datos de todo tipo ocupan el lugar central en los procesos productivos, y las empresas reclaman profesionales que sean capaces de dirigir y afrontar los retos que supone este nuevo contexto.
En este entorno, y desde un enfoque completamente práctico, el temario del curso cubre las disciplinas principales que conforman un proyecto de analítica de datos en el escenario Big Data: la definición de objetivos e indicadores asociados, la identificación, captura y pre-procesamiento de datos heterogéneos de alto valor añadido, la implementación de modelos analíticos en entornos distribuidos y altamente escalables,  la visualización de datos e incorpora los conocimientos y técnicas de gestión necesarias para la dirección de este tipo de proyectos.

• Itakes: February and October
• Duration: 1 año académico (Febrero a Febrero)
• Modality: Presencial
• Place: Barcelona
• Language: Español
• Price: 5.100 €
• Schedule Martes a Viernes 19h a 21:30h

Objectives

El objetivo es que el estudiante obtenga un conocimiento concreto y aplicado que le permita acometer con seguridad un proyecto de analítica de datos en entornos Big Data:

• Conocer el modelo socioeconómico que define el fenómeno Big Data.
• Conocer el ecosistema de datos actual y definir estrategias de valorización de datos.
• Definir un proyecto de analítica de datos con un enfoque de negocio (objetivos, indicadores, impacto).
• Capacitar en todas las áreas de gestión mediante una visión transversal de la empresa.
• Conocer las fases de trabajo y actividades en que se divide un proyecto Big Data Analytics.
• Conocer los principales conceptos y herramientas para la dirección, planificación, gestión y programación de cualquier tipo de proyecto.
• Identificar las tipologías de datos y sus características, las principales fuentes de datos existentes y las técnicas de consumo y pre-procesado de datos para cada una de ellas.
• Conocer los conceptos básicos de la estadística, el Data Mining y el Machine Learning y ser capaz de definir modelos analíticos que los utilicen.
• Conocer los principios de la arquitectura distribuida y los principales componentes tecnológicos que conforman un sistema Big Data Analytics.
• Conocer los conceptos clave de la visualización de información heterogénea (numérica, geoespacial…).
• Conocer y practicar con las principales herramientas que se utilizan para cada una de las actividades definidas.
• Completar un proyecto piloto de Big Data Analytics que permita ejercitar las capacidades adquiridas en el curso.

Recipients

Profesionales del sector tecnológico, profesionales de cualquier ámbito que quieren enfocar su carrera hacia el trabajo con datos:

• Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus conocimientos en el área del Big Data Project Management.
• Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento.
• Empresas que busquen especialización de su personal.
• Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral.

Professional outings

• Data Management
• Data Project Manager
• Director estratégico
• Analista de datos
• Data Scientist
• Data Engineer

INSA ofrece la posibilidad de realizar prácticas en empresas durante el periodo de impartición del Máster. Contamos con más de 500 ofertas de trabajo y de prácticas al año en las diferentes areas en las que formamos profesionales. Estar en contacto con el mundo laboral y ofrecer la posibilidad que los alumnos pongan en práctica los conocimientos que van adquiriendo es uno de nuestros factores diferenciales.

Evaluation and Accrediation

El sistema de evaluación del programa está compuesto por la asistencia a las sesiones, una evaluación parcial a mitad del curso y la elaboración y presentación del proyecto final.

Tras haber superado con éxito las pruebas de evaluación del programa y siempre y cuando se cuente con la asistencia mínima requerida, el alumno/a obtendrá el título de Master en Big Data & Data Intelligence de INSA Business, Marketing & Communication School.

ÁREA DE DATA INTELLIGENCE

– Análisis Descriptivo
¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?

– Construcción del repositorio de análisis.
¿Cómo guardamos la información?

– Definición, creación y representación gráfica de variables.
¿Por dónde comenzamos a analizar? ¿Qué y cómo medimos resultados?

– Definición de indicadores y validación de resultados.
¿Cuántos datos analizamos?

– Minería de Datos.
¿Podemos reducir el número de variables para un análisis? ¿Existen Relaciones entre sucesos? ¿Existen relaciones ocultas? ¿Podemos agrupar usuarios y/o productos? ¿Podemos hacer previsiones de comportamiento?

– Casos Prácticos
¿Cómo aplicamos los conocimientos adquiridos a un caso práctico?

ÁREA DE BIG DATA

– Introducción al fenómeno Big Data
El fenómeno Big Data en contexto. ¿Qué es Big Data? ¿Por qué ahora?
El dato como elemento clave para la generación de valor en la empresa actual

– Estructura de los proyectos
Estructura de los proyectos Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner… perfiles laborales de éxito asociados al Big Data

– Fundamentos y herramientas del Big Data
Fundamentos técnicos del Big Data. El ecosistema Big Data y la caja de herramientas del Data Scientist. Librerías algorítmicas

– Contextualización de los datos
El trabajo con datos en el contexto Big Data. El ciclo de vida del dato. Fuentes de información, tipología y calidad del dato

– Captura y pre-procesamiento de datos
Nuevos modelos de almacenamiento de datos. Explotación de datos geoespaciales

– Tecnologías de escalabilidad horizontal de sistemas
Computación distribuida en cluster y frameworks de referencia: Hadoop, Spark, Storm…

– Explotación de datos
Explotación multicanal de datos y tecnologías de visualización: dashboards, mapas, librerías gráficas

– Proyecto final
Proyecto de Big Data Analytics

ÁREA DE PROJECT MANAGEMENT

– La gestión de proyectos
Las cinco etapas de la gestión de proyectos, las nueve áreas del conocimiento en la gestión de proyectos.

– Definición del alcance de proyectos
Scope Management

– Cronograma del Proyecto
Time Management

– Coste y Financiación de Proyectos
Cost Management

– Herramientas Informáticas
Microsoft Project

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