Contenidos
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN Y CONTEXTO DEL BIG DATA
• El mercado tecnológico actual: Evolución de la tecnología y cómo el Big Data se ha convertido en un pilar de la economía digital.
• Concepto y aplicaciones básicas: Casos de uso reales y aplicaciones en sectores clave (marketing, educación, banca, turismo, salud y manufactura).
• El valor del activo: Por qué el dato es el activo más valioso de la sociedad y la empresa moderna.
MÓDULO 2: CLASIFICACIÓN Y GESTIÓN TECNOLÓGICA
• Tecnologías del Big Data: Introducción a las arquitecturas para procesar grandes cantidades de información.
• El dato: Tipologías de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) e identificación de flujos de valor.
MÓDULO 3: PROCESOS DE ANALÍTICA AVANZADA
• Preprocesamiento de datos: Reglas básicas y técnicas para recopilar, limpiar, ordenar y estructurar la información masiva.
• Modelos predictivos: Introducción conceptual a la analítica predictiva, algoritmos y bases del Machine Learning.
• Identificación de patrones: Cómo detectar insights, tendencias latentes y patrones de comportamiento.
MÓDULO 4: TIPOLOGÍA DE DATOS Y MODELOS ESTADÍSTICOS
• Bases de datos: Identificación de bases de datos tradicionales, documentales, multidimensionales y orientadas a objetos.
• Modelado: Fundamentos para aplicar reglas estadísticas básicas a conjuntos complejos de datos.
MÓDULO 5: APLICACIONES Y TOMA DE DECISIONES
• Toma de decisiones: Cómo traducir los datos analizados en decisiones de negocio inteligentes y automatizadas.
• Uso en redes sociales: Analítica aplicada al comportamiento del consumidor en entornos digitales y redes sociales.
• Presentación y visualización: Conceptos generales sobre el reporte de datos a nivel ejecutivo.
