Directivos y mandos intermedios de organizaciones privadas y públicas pertenecientes a áreas tales como:
• Dirección general
• Marketing y comunicación
• Comercial y ventas
• Operaciones y logística
• Finanzas, recursos humanos
• Tecnologías de información

INTRODUCCIÓN
• Fundamentos sobre Big Data
– Incremento de la cantidad e importancia de los datos
– Tratamiento de los datos mediante técnicas inteligentes
– Uso actual de los datos: Las 5 grandes categorías de uso
– Big data y digitalización: un nuevo enfoque de la atención al cliente

• Fundamentos sobre Machine Learning/Deep Learning
– Las máquinas y la toma de decisiones
– Toma de decisiones (asistido/no asistida) con el empleo de técnicas de Machine Learning /Deep Learning

ARQUITECTURA DE BIGDATA
• Principios tecnológicos de una Arquitectura Big Data:
– Orígenes de datos
– Ingesta
– Procesado
– Tiempo real
– Análisis
– Gobierno y seguridad del dato
– Accionamiento del dato

METODOLOGÍA, MODELOS Y ALGORITMOS
• Cómo transformar la información en conocimiento. Enfoque metodológico
• Descripción práctica de un modelo: Nodos de fuentes y destinos de datos, nodos de manipulación de filas y columnas, nodos de descripción estadística y de gráficos; nodos de modelización

OPENDATA
• Características principales: Disponibilidad, acceso, reutilización y distribución
• Glosario actual de OpenData

ESTRATEGIA ORGANIZATIVA BIGDATA
• Madurez del mercado respecto al Big Data
• El papel del responsable de los datos y su diferentes roles y responsabilidades dentro de la organización
• Valoración de un proyecto Big Data

CASOS DE NEGOCIO EMPRESARIALES
• Análisis de casos reales de aplicación de Big Data en diferentes industrias (retail, telco, banca, …)

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Uso intensivo de Big Data e Inteligencia Artificial
• Sistemas Cognitivos
• Asistentes virtuales

EJERCICIO PRÁCTICO SOBRE UN CASO DE USO
Trabajo grupal. Identificación , definición y desarrollo de un caso de uso concreto: Contexto, objetivos, orígenes de datos y accionamiento de los mismos con capacidades Big Data.

REFLEXIONES Y CIERRE
• Repaso de los principales puntos abordados
• Reflexiones finales