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BIG DATA Management & Analytics

Fecha de inicio: 17 noviembre 2017 Fecha fin: 28 abril 2018 Duración: 120 horas Horario: Viernes de 16:00 a 21:00 y sábados de 9:00 a 14:00 Lugar de impartición: Pamplona (C/ General Chinchilla, 4) Coste: 3.700 euros Importe bonificable hasta 1.560 euros a través de la Fundación Tripartita para trabajadores por cuenta ajena. La Cámara se lo gestiona.

Dirigido a

- Profesionales informáticos (es decir, con grado en informática o equivalente) interesados en reciclarse hacia el ámbito del Big Data.
- Los típicos roles informáticos a los que se dirige este posgrado son los de desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas.
-vEl programa está orientado a crear perfiles mixtos (en Big Data Management y Big Data Analytics), por lo que se requiere formación técnica en bases de datos centralizadas y programación, y conocimientos de estadística básica (equivalente a los alcanzados en cualquier grado de ingeniería).

Objetivos

- Entender la problemática de gestión de Big Data.
- Identificar las características más relevantes en la gestión de Big Data que deben guiar la elección de una solución arquitectónica.
- Conocer el paradigma de datos abiertos.
- Practicar con las principales herramientas de gestión de Big Data actuales en el mercado (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Storm, etc.).
- Entender cuándo un problema empresarial puede ser formalizado como un problema de aprendizaje.
- Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático más adecuados para un problema dado.
- Saber efectuar el preproceso de los datos.
- Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos.
- Adquirir conocimientos específicos sobre el uso de Big Data para la toma de decisiones en la empresa.
- Identificar las buenas prácticas en la aplicación de Big Data para la creación de un negocio.
- Emplear herramientas de modelización de negocio.
- Conocer los principios económicos, éticos y legales del funcionamiento de una empresa.

Ponentes

DIRECCIÓN ACADÉMICA

Alberto Abelló Gamazo
Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI – Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros.

Óscar Romero Moral
Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI – Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business – Doctoral College. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros.

PROFESORADO

Alberto Abelló Gamazo
Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI – Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros.

Tomàs Aluja Banet
Profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Coordinador del máster Erasmus Mundus en Minería de Datos y Gestión del Conocimiento en la UPC, responsable del LIAM (Laboratorio de Modelización y Análisis de la Información), miembro del inLab FIB – Laboratorio de la Facultad de Informática de Barcelona para el desarrollo de las TIC. Es autor de más de 50 artículos publicados en revistas y estudios científicos. Ha colaborado como consultor de estadística con ”la Caixa”, TNS Sofres-AM, el Idescat y el Ayuntamiento de Barcelona, entre otros.

Luis Antonio Belanche Muñoz
Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Docencia en el grado en Ingeniería Informática, especialidad Computación, en el Master in Innovation and Research in Informatics, especialidad Data Mining and Business Intelligence, y en el Master in Artificial Intelligence.

Pablo Casado Arias
Ingeniero en Informática por la UPC. Chief Architect a Incubio, the Big Data Academy. Co-fundador y antiguo CTO de diversas star-ups en el ámbito on-line a España y Estados Unidos. Experto en la construcción de sistemas heterogéneos de alto rendimiento. Ha sido profesor de los Departamentos de Ciencias de la Computación y de Ingeniería de Servicios y Sistemas de información de la UPC.

Víctor Herrero Otal
Ingeniero en Informática por la UPC. Investigador en el departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC colaborando principalmente en la optimización de bases de datos NoSQL, tanto a partir de la adaptación de técnicas de optimización clásicas cómo de la aplicación de nuevas técnicas, con especial relación con el entorno Hadoop.

Emmanuel Jamin
Doctor en Informática por la Universidad París XI. Research engineer en muchos proyectos europeos en el dominio de la Web semántica (SevenPro, IntelLEO, Neon, Khresmoi). Actualmente, CTO de Open Data Consulting.

Sergi Nadal Francesch

Ingeniero en Informática por la UPC. Máster IT4BI (Information Technologies for Business Intelligence). Ha colaborado como consultor de BI y como investigador en Big Data a Incubio.

Anna Queralt Calafat
Doctora en Informática por la UPC. Senior Researcher en el grupo de Storage Systems del Barcelona Supercomputing Center, trabajando en la compartición y reutilización de grandes cantidades de datos. Anteriormente fue profesora e investigadora en el Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC.

Programa

Data Management – 24 horas

1. Introducción: Cloud computing y la ingeniería de servicios (XaaS)
2. Gestión de los datos sobre Cloud Databases (NOSQL)
i. Principios teóricos de los sistemas distribuidos
ii. Modelos de datos no estructurados o semiestructurados más utilizados
iii. Principales tipos de gestores: Key-Value, Document Stores, Graph DBs, Stream Management
iv. Principales lenguajes de consulta
3.Modelos de datos semánticos
i. El paradigma Open Data / Linked Data
ii. RDF y SPARQL
4. Cómo abrir datos
5. Integración de datos y visualización

Data Analytics – 24 horas

1. Introducción: Estadística básica
i. Profiling
2. Análisis multivariante
i. Análisis de componentes principales
ii. Clustering
iii. Árboles de decisión
3. Aprendizaje Automático
i. Reglas de asociación
ii. Métodos lineales supervisados
iii. Bosques aleatorizados
iv. Máquinas de vector soporte

Hands-on Experience: Data Management and Analytics – 42 horas

1. Gestores NoSQL
• Ecosistema Hadoop
• HBase
• MongoDB
• Neo4J
2. Herramientas de consulta de datos: MapReduce, Spark
3. Herramientas de Stream Processing: Storm
4. Herramientas para Open Data: Virtuoso
5. Herramientas para Data Analytics: R-Studio, Mahout
6. Arquitectura de sistemas Big Data

Proyecto y emprendimiento – 30 horas

1. Introducción: El entorno competitivo de la empresa
2. Consideraciones éticas del Big Data: negocio y privacidad
3. Herramientas de modelización de negocio: Business Model Canvas
4. Creación de una empresa
5. Proceso de financiación
6. Marketing: introducción para proyectos de Big Data
7. Presentación del proyecto
8. Seguimiento del proyecto
Paula Villamor 948 077 070 - ext. 1152 pvillamor@camaranavarra.com
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