Organización y gestión de sistemas de explotación de datos: Big Data y Analytics

Vivimos en la era de la información, internet y la conectividad y esto está permitiendo la generación de cantidad ingente de datos. Datos, que ingestados, almacenados y procesados convenientemente por las organizaciones, convertirán a éstas líderes en su sector. Para poder interpretar y aprovechar toda esa información nace el Big Data Analytics, en el que cada vez las empresas realizan mayores esfuerzos de inversión.

La revolución del Big Data y el Business Intelligence está transformando compañías y modelos de negocio, y solo está en su fase inicial, con unas perspectivas de futuro inmensas.

Y es que, gracias a la actual capacidad técnica para captar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, las empresas tienen la posibilidad de disponer de un sistema de inteligencia corporativa que permite tomar mejores decisiones, mucho más rápido, y con mayor seguridad, ofreciéndoles ventajas estratégicas y competitivas desconocidas hasta la fecha.

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  • Profesionales que están liderando o vayan a liderar proyectos de Business Intelligence y Big Data y que necesitan entender cómo encajan todas las piezas de la cadena de forma global.
  • Responsables de proyectos de transformación de Datawarehouse clásico a Big Data.
  • Responsables de liderar la transformación digital en las organizaciones
  • Todos aquellos profesionales que necesiten comprender las nuevas capacidades que ofrece la disciplina del Big Data Analytics

Día 1- Fundamentos de Business Intelligence y Big Data 

  • La transformación digital. Contexto actual.
  • Estrategia del dato: el dato como activo
  • Organización y Cultura: Data Literacy
  • Metodologías de gestión de proyectos analíticos: Agilismo con SCRUM
  • El rol del CDO
  • Estableciendo el Índice de madurez de tu organización
  • Monitorizando el negocio. Implementando el BI
  • Tecnología. Retos y oportunidades del Big Data

 

Día 2- Fundamentos de Analítica de Datos 

  • Ciencia de datos e Inteligencia artificial
  • Machine Learning
    • Aprendizaje por refuerzo
    • Aprendizaje Supervisado
    • Aprendizaje no Supervisado
  • Deep Learning
    • Casos de uso
  • Buena y malas prácticas: La ética en la IA
  • Data Storytelling y Visualización de datos
  • Conclusiones
Alberto Turégano Schirmer

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