Objetivos
Conocer el mercado tecnológico, entender el contexto donde se sitúa el Big Data así como la importancia del dato en todas las áreas de la sociedad y adquirir los conocimientos necesariospara saber con qué datos se trabajan en el Big Data y su aplicación en la analítica avanzada.
Índice
MÓDULO 1. BIG DATA. ANALITICA DE DATOS
1. CONOCIMIENTO AVANZADO DE LA APLICACIÓN DE LA TECNOLOGÍA BIG DATA
1.1 Conocimiento de la tecnología que se usa para recopilar, clasificar, gestionar y analizar grandes cantidades de información
1.2 Conocimiento de las principales aplicaciones del Big Data en diferentes áreas como marketing, educación, banca, turismo, salud, manufactura etc
1.3 Conocimiento de la normativa aplicable a la gestión de datos desde la perspectiva de la privacidad y seguridad en el tratamiento de datos
2. CAPACIDAD DE ANÁLISIS Y TOMA DE DECISIONES
2.1 Conocimientos del preprocesamiento de los datos (ordenarlos, organizarlos, estructurarlos)
2.2 Capacidad de seleccionar los modelos que utilizaremos en nuestra base de datos mediante el análisis estadístico y la visualización de datos
2.3 Capacidad de identificar los insights y utilizar las herramientas adecuadas de Machine Learning para extraer el valor de los datos y realizar análisis
predictivos
2.4 Capacidad de hacer un análisis de los resultados para conocer su efectividad y determinar si han tenido un impacto positivo para el negocio
2.5 Capacidad para promover una atención personalizada a nuestros clientes en función de sus hábitos de consumo lanzando programas de fidelización y
prediciendo las futuras tendencias.
3. CONOCIMIENTO AVANZADO DE LA TIPOLOGÍA Y CARACTERÍSTICAS DE DIFERENTES BASES DE DATOS
3.1 Conocimiento de los diferentes tipos de Bases de Datos (dinámicas, estáticas,bibliográficas, directorios, jerárquicas, de red, documentales, transaccionales,relacionales, multidimensionales, orientadas a objetos, lógicas).
3.2 Capacidad de estructurar y almacenar solo la información correcta en nuestra BBDD permitiendo una consulta optima de datos.
3.3 Conocimiento de los desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data como la dificultad de integración de datos debido a los diferentes tipos de datos, fuentes y estructuras, el tiempo que se necesita para procesar los datos dado el gran volumen de estos, etc.






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