Acerca de Maestría en Business Analytics y Big Data
Objetivos formativos
El programa pretende proporcionar al alumno una formación integral en data science y Big Data que le permita diseñar proyectos e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio.
Competencias a adquirir
• Entender el business case de Big Data y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.
• Saber diseñar métricas e indicadores útiles para el negocio basadas en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa.
• Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático, redes sociales o minería de texto para resolver problemas de data science.
• Entender el concepto de modelo predictivo y saber aplicarlo a casos prácticos de negocio.
• Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL y saber seleccionarlas y aplicarlas.
• Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos.
• Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop.
• Saber utilizar la Web of Data y la Web convencional para obtener datos útiles para el negocio.
• Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de inteligencia de mercado.
• Saber organizar proyectos de Big Data e integrar los métodos y técnicas de minería de datos en ellos.
• Conocer las técnicas para el almacenamiento escalable de Big Data y su indexación para propósitos de búsqueda.
• Saber diseñar métricas e indicadores útiles para el negocio basadas en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa.
• Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático, redes sociales o minería de texto para resolver problemas de data science.
• Entender el concepto de modelo predictivo y saber aplicarlo a casos prácticos de negocio.
• Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL y saber seleccionarlas y aplicarlas.
• Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos.
• Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop.
• Saber utilizar la Web of Data y la Web convencional para obtener datos útiles para el negocio.
• Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de inteligencia de mercado.
• Saber organizar proyectos de Big Data e integrar los métodos y técnicas de minería de datos en ellos.
• Conocer las técnicas para el almacenamiento escalable de Big Data y su indexación para propósitos de búsqueda.
