ORGANIZACIÓN

El desarrollo de este curso ha sido estructurado en una parte común a todos los alumnos consistente en cuatro grandes áreas que responden al camino natural en el aprendizaje de cómo abordar un proyecto Big Data desde el punto de vista de una empresa u organización. Estás áreas se componen de 4 módulos comunes  y diez especialidades, a elegir entre:

  • Industria Farmacéutica
  • Movilidad
  • Industria Turística
  • Construcción y Fabricantes Maquinaria Construcción
  • Industria Alimentación y Bebidas
  • Internet de las Cosas (IoT)
  • Deporte
  • Jurídico
  • Educación
  • Exportación

TRABAJO FINAL CURSO - TFC.

El trabajo final de curso se abordará simulando un caso real de una empresa en función a la especialidad elegida por el alumno. El TFC, consistirá en relacionar la información propia de la empresa, la información externa a la empresa, bien desde el punto de vista económico, bien desde el punto de vista social media, para la obtención de los objetivos que se definan en el TFC ( proyección de ventas, medición de la productividad en los social media, optimización de recursos, generación de ofertas, etc)

Lo primero que se necesita conocer es cómo se llega a la toma de decisiones desde un punto de vista sistemático y racional.

1. Teoría de Juegos y Teoría de la Decisión

  • Tipología de juegos
  • Modelos de juegos y su aplicación
  • Etapas en la toma de decisiones
  • Modelos en la toma de decisiones
  • La importancia de la información en la toma de decisiones
  • Como construir un árbol de decisión. El origen del Machine Learning

En segundo lugar, deberíamos saber porqué deben las empresas tener en cuenta cada vez más la información no propia, la información que no reside en sus sistemas informáticos (propia), identificarla, cuantificarla, cualificarla y conjugarla con la información propia.

2. Big Data y la información no propia

  • Tipología de Datos
  • Fuentes de Información
  • Claves del Big Data y Análisis Predictivo
  • Como acometer un proyecto Big Data en la empresa u organización
  • Herramientas para monitorización, integración y análisis de información

En tercer lugar, es fundamental saber como gestionar y explotar el conjunto de información propia y no propia que afecta a una empresa u organización para facilitar la toma de decisiones dentro de éstas.

3. Obteniendo datos de Valor.

  • Cómo relacionar la información
  • Detección de patrones
  • La importancia de la ponderación
  • La algoritmización como expresión máxima de la sintetización de los datos
  • Finalmente es imprescindible estudiar en profundidad los casos prácticos resueltos de la especialización para entender como conexionar todo lo aprendido.
  • Causística de la especialidad
  • Casos prácticos

METODOLOGÍA

La metodología será online, impartiéndose todo el contenido a través de la plataforma de teleformación.

El profesorado empleará una plataforma de teleformación a través de la cual realizará las siguientes acciones:

  • Pondrá a disposición del alumno todo el contenido existente en sus distintos formatos (PDF, vídeos).
  • El profesorado estará en comunicación continua y directa con el alumnado mediante la mensajería privada que ofrece la plataforma. Esta mensajería está pensada para las cuestiones y problemas de cada estudiante respecto de los contenidos del curso o de aspectos personalizados respecto al curso que aquí tienen cabida si el propósito es la interacción con el profesorado.
  • Proporcionará una formación cuasi – personalizada, un seguimiento del alumnado y respuesta de sus correos personales en 24 horas. Las evaluaciones tanto del examen final como del trabajo, de los voluntarios que quieran hacerlo, será personal y privada a cada participante.