Objetivos

  • Proporcionar competencias claves para poder participar en diálogos sobre este tipo de iniciativas en su entorno profesional.
  • Una breve inmersión en el mundo analítico actual.
  • Conocer un mercado –tecnológico– en constante expansión.
  • Acceder a casos de éxito en distintos sectores.
  • Conocer las principales técnicas de tratamiento y control de los datos.
  • Inmersión en la calidad de datos y gobierno de la información.
  • Concepción de la importancia de tener un dato robusto, saneado y veraz.
  • Perder el miedo a utilizar herramientas de inteligencia empresarial.
  • Inmersión en los procesos de la analítica clásica.
  • Concepción de la complejidad que conlleva un sistema analítico.
  • Conocer los diferentes conceptos y herramientas de que disponemos a la hora derepresentar los datos.
  • Concepción de la importancia que conlleva representar correctamente los datos.
  • Saber que un análisis no interpretable no vale para mucho.
  • Tener un conocimiento más claro de lo que se denomina Big Data.
  • Conocer sus principales componentes, librerías y ecosistemas.
  • Ser conscientes de las principales diferencias entre Apache Hadoop y Apache Spark.
  • Conocer algunos conceptos y principales metodologías utilizadas en la analítica avanzada.
  • Cómo se relacionan con el Business Intelligence o analítica tradicional.

¿A quién se dirige?

Jóvenes de entre 18 y 29 años en situación de desempleo y con interés por el Big Data.


Programa

  1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento
  2. La importancia del dato Valor
  3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
  4. Representación de los datos
  5. Introducción al Big Data
  6. Introducción a la analítica avanzada

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