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Programa ejecutivo en estrategia de big data & IA

Programa ejecutivo en estrategia de big data & IA

EOI Escuela de Organización Industrial

Curso semipresencial

Madrid y 1 más


5.500

Duración : 6 Meses

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Noviembre 2022
Sevilla
Noviembre 2022

A quién va dirigido

El programa se dirige a profesionales que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en cómo aplicarlo en proyectos orientados a cliente, en la mejora de la productividad en las operaciones y en inteligencia de negocio, entre otros. El ámbito profesional es muy variado ya que Big Data aplica a cualquier sector.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1. Introducción y estrategia.
Presenta los conceptos generales de Big Data y lo enmarcadentro de las funciones corporativas situándolo dentro de la

  • Estrategia corporativa de una compañía.
  • Exposición del uso legal que puede hacerse de los datos.
  • Recorrido sobre los conceptos de estrategia y gestión más
  • relevantes y su enlace con el análisis de negocio.
  • Cómo construir un business case detallado, y una
  • metodología de gestión de proyectos de Big Data.

MÓDULO 2: Integración de Nuevos Datos.
Este módulo se concentra en el tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos. Se cubrirán conceptos como:

  • Data Quality.
  • Gobierno del dato.
  • Distribución Hadoop.
  • Preprocesamiento de información no estructurada.
  • Procesamiento en tiempo real (streaming computing).
  • Cloud Computing.
  • Open Data.
  • Visualización avanzada (Watson Analytics).
  • Arquitectura de Big Data.
  • Introducción a la computación cognitiva.
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
  • Análisis de sentimiento.
  • Datos en redes sociales.
  • Análisis de geolocalización con GIS.

MÓDULO 3: Análisis de Información.
Este módulo muestra cómo transformar los datos en informació contextualizada que permita tomar decisiones, concluir hechos o tomar mediciones relevantes:

  • Claves del análisis multidimensional OLAP.
  • Modelos de medición de Norton y Kaplan.
  • Cuadro de Mando Integral
  • Balanced Scorecard
  • Mapas Estratégicos
  • Watson Analytics
  • Empleo de visualización avanzada de datos y taller de
  • decisiones estratégicas.
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
  • Caso Sector Educación.
  • Caso Gestión de identidades.
  • Gestión de riesgos financieros.
  • Bases de datos NOSQL.

MÓDULO 4: Modelos Predictivos.
Este módulo introduce los métodos inductivos:

  • Técnicas de definición de modelos predictivos con técnicas de Data Mining.
  • Aplicaciones de nuevo cuño.
  • Nuevas técnicas de Análisis de texto (Text Mining).
  • Gestión de identidades.
  • Diseño de modelos con lenguaje R.
  • Optimización de clientes.
  • Se profundiza en la dimensión legal en cuanto tecnología
  • (Desarrollo de software, uso, explotación, know-how).
  • Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
  • Next Best Activity.
  • Optimización de Clientes.

MÓDULO 5. Casos de Uso y Aplicaciones.
Se desarrolla en detalle los siguientes casos de uso:

  • Fraude y blanqueo de dinero.
  • Utilities.
  • Revenue management.
  • Marketing basado en eventos en tiempo real.
  • Smart Meters y Smart Grid (Caso de Uso
  • mantenimiento predictivo).
  • Telemetría y machine to machine.
  • Computación Cognitiva. Casos de uso y taller.
  • Captación de clientes mediante listas externas.
  • La dimensión legal cubre los aspectos de redes 2.0
  • (captación y explotación).
  • Presentación de Proyectos
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