Big Data & Business Analytics
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Contenidos
Bloque 1. Introduccióny estratégia
Bloque 2. Integración de datos TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO ESCALABLE • Introducción a las bases de datos NoSQL: origen, evolución y contexto histórico. • Persistencia poliglota: escoger el modelo de datos más adecuado para cada problema. • Modelos de agregación: características, tipos (clave-valor, documental y orientado a columnas) consideraciones de diseño y casos de uso. • Modelos en grafo: características, consideraciones de diseño y casos de uso. • Sistemas distribuidos: definición, tipos (cliente/servidor, peer-to-peer…), estrategias de distribución (fragmentación y replicación) y consistencia de datos (ACID vs. • BASE). • Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J.
ESTRATEGIA Y GESTIÓN BASADA EN DATOS • Fundamentos de la dirección estratégica. La información como base del análisis estratégico. • Análisis del entorno competitivo, sectorial y particular para toma de decisiones. La inteligencia competitiva. • Definición de la estrategia: diseño y simulación de estrategias alternativas. • Implantación y seguimiento de la estrategia. Definición de indicadores clave (KPI’s). INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON • El lenguaje de programación Python. • El entorno Jupyter Notebook. • Librerías para el análisis de datos: Numpy, Pandas, y Matplotlib. • Introducción a XML y JSON como formatos de datos usando Python.
FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE • Definición, componentes y tipología de sistemas de inteligencia de negocio. • Contextualización y diseño de distemas de inteligencia de negocio. • Fuentes y calidad de los datos. DISEÑO Y EXPLOTACIÓN DE BASES DE DATOS RELACIONALES • Nociones básicas del modelo relacional: modelo conceptual, modelo lógico y modelo físico. • Introducción a SQL: DDL, DML, DCL ANALÍTICA EN LA NUBE: MODERN BI • Cloud computing y su impacto en la revolución del big data. • Los almacenes de datos en el panorama actual y el porqué de su importancia. • Opciones cloud en los entornos profesionales. • Taller de modelización, integración y explotación de datos en la nube.
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