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Dirección General del Deporte y del Instituto Riojano de la Juventud

Curso de Big Data y Transformación Digital. (Programa detallado)

Objetivo

A lo largo del curso vamos a enfocarnos en los siguientes objetivos:

  • Comprender en qué consiste Big Data. Desmitificación del concepto. Datificación y Monetización de los datos.
  • Adquirir vocabulario y conceptos para poder comunicarse y trabajar con Big Data.
  • Conocer en qué consiste un ecosistema de Big Data, perfiles profesionales, gestión de Big Data, y valor de negocio.
  • Conocer las posibilidades de analítica de datos.
  • Analizar casos de uso reales de aplicación de Big Data y nuevas oportunidades.
  • Presentar las nuevas tendencias y tecnologías que están por llegar, y estar preparados para entenderlas y sacarles partido.

Dirigido a:

Este curso se dirige a todas aquellas personas que quieran conocer, qué es y qué significa Big Data y el impacto actual de los grandes volúmenes de datos existentes, sin perderse en terminología técnica ni pasar semanas o meses buceando en internet.

Para aquellos que quieran conocer los casos y ámbitos de aplicación de las Smart Cities, la domótica, la Industria 4.0, y en general qué significa Internet de las Cosas, Internet de Todo, y cómo esta tendencia nos afecta y nos afectará en el día a día.

Adecuado para profesionales del mundo de los negocios, que quieran conocer el impacto de la Transformación Digital de las empresas en su relación con el cliente, las posibilidades que se originan, los nuevos canales de comunicación existentes y las oportunidades (y riesgos) para el negocio, en ámbitos como inteligencia de clientes o el funcionamiento interno de la compañía.

Dirigido a profesionales del mundo del dato que quieran conocer las nociones básicas de la plataforma tecnológica que hace posible el procesamiento masivo de datos, su visualización enriquecida, los nuevos volúmenes de datos, su procesamiento en la nube y las posibilidades existentes.

Para profesionales que quieran conocer las buenas prácticas para gestión ágil de proyectos de dato y de conocimiento, así como la propia gestión de los datos (Data Management): calidad del dato, seguridad, datos maestros, modelos de datos, gobierno de datos.

Para personas que quieran conocer el aspecto científico del Big Data; tipos de analítica (descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva), y los fundamentos de la inteligencia artificial.

Para aquellos que quieran conocer el impacto del movimiento y procesamiento masivo de datos en cualquier lugar, en cualquier momento, en la nube… y cómo impacta esto en la protección legal de los datos, datos personales, y la seguridad de los datos en general.

Requisitos:

No hay requisitos para comprender y aprovechar el contenido del curso, puesto que se aclaran las ideas principales de Big Data, Transformación Digital, y mundo del dato e inteligencia de negocio en general.

PROGRAMA DEL CURSO

1.- De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato

Objetivo

  • Conocer el contexto actual del mundo del dato.
  • Comprender por qué nace y se justifica la explosión de Big Data.
  • Comprender qué significa este concepto, y cómo se aplica en el paso desde los datos crudos a la información y la toma de decisiones.

Contenido

  1. De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
    1. Contexto
    2. De los Datos a las Decisiones Estratégicas
    3. Corporate Performance Management
    4. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio: KPIs y cómo obtenerlos

2.- Data Management

Objetivo

  • Conocer en qué consiste el Data Management.
  • Comprender las áreas e impacto de Calidad del Dato, Modelos de Datos, Datos Maestros, Seguridad del Dato, etc.
  • Ilustrar el impacto de cada área del Data Management.

Contenido

  1. Data Management
    1. Qué es el Data Management
    2. Áreas o disciplinas del Data Management
    3. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio: Eres el Data Manager

3.- Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por qué aparece Big Data? ¿Qué significa?

Objetivo

  • Comprender en qué consiste Business Intelligence.
  • Entender por qué Big Data es un complemento, y no un sustituto, del BI.
  • Reconocer los conceptos de DataWarehouse, Data Mining y ETL.
  • Comprender cómo pasar de BI a Big Data, y cómo se unen para representar una ventaja competitiva.

Contenido

  1. Sistemas de información: Business Intelligence ¿Por qué aparece Big Data, qué significa? 
    1. Business Intelligence
    2. Introducción a Big Data; el porqué de su existencia
    3. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio: "Quiero un Big Data"

4.- Arquitecturas Big Data

Objetivo

  • Comprender en qué consiste una arquitectura Big Data.
  • Distinguir las distintas capas de la arquitectura y la utilidad de cada una.
  • Juzgar cómo es posible procesar millones de datos en tiempo real.

Contenido

  1. Arquitecturas Big Data
    1. Componentes de una arquitectura Big Data
    2. Hadoop
    3. Spark
    4. Spark sobre Hadoop
    5. Hemos aprendido

5.- Visualización y toma de decisiones

Objetivo

  • Asumir la importancia de la visualización final del análisis de los datos.
  • Conocer las posibilidades de visualización con las herramientas disponibles a día de hoy.
  • Conocer las distintas variantes existentes: mapas de calor, realidad virtual, cuadros de mando, etc.

Contenido

  1. Visualización y toma de decisiones
    1. Smart Data y Smart Visual Data
    2. Tecnologías y herramientas de visualización
    3. Casos de uso con Visualización
    4. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio 1: Visualización de información
    2. Ejercicio 2: Casos de uso impactantes

6.- Big Data & Analytics: Disciplinas científicas

Objetivo

  • Conocer la base científica del análisis masivo de datos.
  • Distinguir las distintas disciplinas científicas que se aplican para el análisis de datos.
  • Diferenciar los conceptos de Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Cognitive Computing.

Contenido

  1. Big Data & Analytics: Disciplinas científicas
    1. Enfoque multidisciplinar
    2. De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
    3. Data Mining
    4. Machine Learning 
    5. Cognitive Computing
    6. Casos de Uso
    7. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio: Ejemplos de Inteligencia Artificial

7.- Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación

Objetivo

  • Conocer los distintos ámbitos de aplicación de analítica existentes sobre Big Data: Customer Analytics, User Experience, Business Analytics, Analítica sobre Recursos Humanos, y Text Analytics.
  • Para cada uno de estos ámbitos, conocer casos de uso representativos del valor que se puede conseguir con la aplicación de Big Data y ciencia de datos.
  • Comparar las posibilidades de aplicación de cada tipo de analítica.

Contenido

  1. Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación
    1. Customer Analytics
    2. User Experience (UX)
    3. Business Analytics
    4. RRHH Analytics
    5. Text Analytics
    6. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio 1: Uso de Culturomics
    2. Ejercicio 2: Genera nubes de palabras

8.- Transformación Digital e IoT

Objetivo

  • Comprender el impacto de la tecnología para posibilitar las Smart Cities y la Industria 4.0.
  • Constatar la realidad de la Transformación Digital en las empresas y sus implicaciones.
  • Describir las capacidades disponibles para procesamiento de texto, realidad virtual y aumentada, y la robótica.

 

Contenido

  1. Transformación Digital e IoT
    1. Internet de las cosas
    2. Smart Cities
    3. La Digitalización de las empresas
    4. Realidad Virtual
    5. Robótica
    6. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio 1: Transformación digital en la empresa
    2. Ejercicio 2: ¿Robots por personas?

9.- Liderazgo y Gestión de proyectos de dato

Objetivo

  • Comprender el estilo de liderazgo necesario para proyectos de conocimiento.
  • Distinguir las mejores prácticas para la gestión de proyectos de conocimiento.
  • Juzgar las posibilidades del enfoque ágil de gestión en el mundo del dato.
  • Conocer los nuevos enfoques que están surgiendo para la gestión de proyectos de ciencia de datos.

Contenido

  1. Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
    1. Introducción al agilismo
    2. Metodologías Ágiles
    3. Liderazgo en un entorno ágil
    4. Hemos aprendido
  2. Ejercicios
    1. Ejercicio: Prácticas tradicionales y ágiles

10.- Protección de datos

Objetivo

  • Conocer el reglamento europeo de protección de datos.
  • Observar el impacto de Big Data en la protección de datos.
  • Preparar el entorno para el respeto a la LOPD.

Contenido

  1. Protección de datos
    1. Reglamento europeo
    2. Hemos aprendido
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