Más allá del fenómeno mediático alrededor del término Big Data, lo cierto es que las organizaciones han cambiado drásticamente el volumen de información generada, la variedad de datos generados y la velocidad con la que se generan. “Big data”, define y agrupa estos cambios: la disponibilidad de grandes cantidades de información en formatos estructurados y desestructurados y en tiempo real.
De otra parte, y muy relacionado con Big Data, Business Analytics se refiere a las nuevas formas, basadas en Business Intelligence y técnicas de análisis estadístico, de obtener información a partir de los datos históricos para predecir el comportamiento futuro. Se orienta pues a descubrir los factores, algunos ocultos, que influirán sobre los resultados de negocio.
En este módulo vamos a introducir los conceptos y fundamentos del Big Data, los retos que presenta, las tecnologías asociadas y la forma idónea de afrontar proyectos de Big Data por las empresas. Asimismo, nos iniciaremos en el uso de técnicas de análisis predictivo y de visualización orientadas a la mejora del rendimiento empresarial.
1. Comprender qué es exactamente BI, Big Data y cuáles son sus diferencias principales
2. Conocer algunas de las herramientas principales que se utilizan en estos contextos para el procesamiento y análisis de los datos
3. Estar familiarizado con el modelado de datos y la construcción de modelos predictivos
4. Adquirir una visión global del sector que permita ubicar y organizar mentalmente los conceptos existentes
En este módulo se estudiarán las herramientas o tecnologías que mayor impacto están teniendo relacionadas con BI, Big Data y Business o Data Analytics, que permiten al alumno tener una visión global del sector y del programa.
• ¿Qué es Big Data?
• Introducción a BI
• Hadoop y HDFS
• Cloud Computing
• R y la estádistica
• Programación en Python
• Herramientas de Modelado. SPSS Modeller
• Modelado de BBDD .MySQL WorkBench. SQL
• ETL. Pentaho Data Integraton
• Formato de datos. JSON/XML. Almcacenas NoSQL
• ¿Qué es Machine Learning?
• Motores de Recomendación y Social Networks