Big Data

Destinado a
Toda persona involucrada directa o indirectamente en la toma de decisiones y que tenga intenciones de obtener una mayor ventaja competitiva usando datos. Analistas de negocios, managers, ejecutivos de nivel gerencial y responsables a cargo de unidades de negocio y áreas funcionales. De empresas de cualquier tamaño, cualquier industria y cualquier país. Ideal para ejecutivos con poca o ninguna experiencia en análisis de datos o estadísticas. No se requiere experiencia técnica informática o estadística.
Al finalizar el programa podrás
Liderar y comunicar proyectos de datos de manera efectiva.
Proponer nuevas oportunidades de negocios dentro de tu compañía.
Usar marcos conceptuales y herramientas para reconocer el poder y el potencial de los datos para implementar iniciativas estratégicas.
Crear equipos de management para asegurar disponibilidad, calidad, integridad y usabilidad de los datos corporativos, dentro del entorno del Gobierno de Datos.
Contenidos del programa
INGENIERÍA DE DATOS
Gestión de la información. Fundamentos en Ingeniería de Datos. Definiciones estratégicas. Data Engineering para construir sistemas de procesamiento de datos eficientes y escalables. Gobierno del Dato. Estudios sociales analizando grandes volúmenes de datos. Casos famosos en el mundo. Target, Street Bump, Google Trends, Iphone. 

ANÁLISIS AVANZADO DE DATOS
Análisis de negocio. Minería de datos y descubrimiento del conocimiento. Análisis y visualización de datos. Aprendizaje automático. Introducción al Aprendizaje Profundo. Técnicas probabilísticas y algoritmos en análisis de datos. Casos: Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en el ámbito Legal e Implementación de una estrategia de datos en organizaciones.  

ANÁLISIS AVANZADO DE DATOS EN LOS NEGOCIOS 
¿Qué nuevos modelos de negocios existen a partir de la revolución de los datos? Fast track de modelos de negocios digitales ¿Cómo poner en acción proyectos de análisis avanzado en el proceso diario de los negocios? Impulsar resultados empresariales medibles. Fuentes externas de datos abriendo una nueva visión del negocio. ¿Cómo comunicar de manera efectiva proyectos de datos? Casos: Uso de fuentes externas para apoyar estrategias de Marketing y Negocios impulsados por los Datos en el Mundo. 

DIGITALIZACIÓN, SEGURIDAD, PRIVACIDAD y ÉTICA
¿Qué es la digitalización? Alfabetización en datos. Seguridad de la red. Privacidad de datos. Ética de la tecnología. Usos disruptivos de las técnicas de Data Science. Casos: Tendencias sobre uso de datos personales y Data For Good, uso de datos para el impacto positivo en la sociedad. 
Desafíos del Big Data: Comunicabilidad, Transparencia, Big Data NO es todo los datos, Convivencia entre Big Data y Métodos tradicional.