IFCT153PO. Introducción al Big Data y Business Intelligence.
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Objetivos
- Adquirir conocimientos básicos de Big Data y Business Intelligence.
- Conocer las características clave para la identificación de los datos denominados Big Data.
- Conocer las tecnologías que posibilitan el Big Data, a fin de establecer una fuerte base teórica que permita la posterior implantación de un proyecto de este tipo en una empresa u organización.
- Reconocer los requerimientos tecnológicos de un proyecto Big Data y Business Intelligence para una implantación efectiva del proyecto.
- Conocer la problemática y riesgos sobrevenidos por estas tecnologías en materia de protección de datos.
- Conocer el marco jurídico sobre la protección de datos personales.
- Afrontar todos los aspectos relativos al certificado electrónico como elemento imprescindible para implantar una solución eficaz de firma electrónica.
Descripción
- 1. Big Data
- Introducción.
- Características del Big Data.
- Tipos de datos.
- Ciclo de vida de los datos.
- Perfiles Big Data.
- Ventajas y desventajas de las tecnologías Big Data.
- Casos de uso.
- Resumen.
- Introducción.
- 2. Arquitectura BI
- Introducción.
- Qué es Business Analytics.
- Fases de desarrollo de un proyecto BI.
- Arquitectura BI.
- Arquitectura cloud.
- Procesamiento en la nube.
- Arquitectura BI On Premise versus Cloud.
- Costes en la nube.
- Resumen.
- Introducción.
- 3. Data Science
- Introducción.
- Qué es Data Science.
- Proceso KDD.
- Los datos.
- Preprocesado de datos.
- Transformación de las variables.
- Modelos.
- Evaluación de modelos.
- Extracción del conocimiento.
- Data Scientist o científico de datos y herramientas.
- Resumen.
- Introducción.
- 4. Big Data y bases de datos NoSQL
- Introducción.
- Bases de datos.
- Bases de datos y Big Data.
- Bases de datos columnares.
- Bases de datos clave valor.
- Bases de datos documentales.
- Bases de datos de grafos.
- Resumen.
- Introducción.
- 5. R
- Introducción.
- Qué es R.
- R en Big Data.
- Programación en R.
- La consola, interfaz y Rstudio.
- Nociones básicas.
- Librerías
- Exploración de datos.
- Resumen.
- Introducción.
- 6. Phyton
- Introducción.
- Qué es Python.
- Pyhton y Big Data.
- Jupyter Notebook.
- Nociones básicas.
- Librerías.
- Caso práctico.
- Resumen.
- Introducción.
- 7. Tableau
- Introducción.
- Qué es Tableau.
- Entorno.
- Visualizaciones.
- Crear Dashboard.
- Crear historias.
- Resumen.
- Introducción.
- 8. Power BI
- Introducción.
- Visualización de datos y Business Intelligence.
- Power BI Desktop.
- Resumen.
- Introducción.
- 9. Regulación y escenarios para el uso del dato
- Introducción.
- El valor de los datos.
- La intimidad, el valor y la privacidad.
- Los datos personales y su valor.
- La ética en el tratamiento de datos.
- Marco jurídico.
- La Agencia Española de Protección de Datos.
- La cibercriminalidad.
- Resumen.
- Introducción.
- 10. Nueva regulación del marco europeo en privacidad y seguridad
- Introducción.
- Marco jurídico.
- Responsable, encargado y delegado de protección de datos.
- Derechos del titular de los datos.
- Seguridad de los datos personales.
- Autoridad de supervisión.
- Transferencias internacionales de datos.
- Resumen.
- Introducción.