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Maestría en Data Driven Decision Making

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Sobre este curso

Titulación universitaria

1500 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Data Science

Másteres De Formación Permanente

Titulación de Maestría en Data Driven Decision Making

Título Universitario de Maestría en Data Driven Decision Making con 1500 horas expedido por Universidad del Norte

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Objetivos

Entender las posibilidades del Big Data y cuáles son las herramientas más utilizadas para el análisis de datos.

Conocer la arquitectura Big Data, sus principales tecnologías y sistemas de administración de información.

Saber cómo utilizar la información para el Business Intelligence y como crear Datamart y Datawarehouse.

Utilizar herramientas profesionales de visualización de datos como Tableau, PowerBI, Qlikview, Carto o Google Data.

Descubrir qué es Data Science y procesar modelos de datos con los lenguajes de programación estadística Python y R.

Emplear la Inteligencia artificial, el Machine learning y el Deep Learning para tomar decisiones estratégicas.

Contenido

MÓDULO 1. BIG DATA ANALYTICS TOOLS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
¿Qué es Big Data?
La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
La importancia de almacenar y extraer información
Big Data enfocado a los negocios
Open Data
Información pública
IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
Definición, Beneficios y Características
Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
Diagnóstico inicial
Diseño del proyecto
Proceso de implementación
Monitorización y control del proyecto
Responsable y recursos disponibles
Calendarización
Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BIG DATA Y MARKETING
Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
Toma de decisiones operativas
Marketing estratégico y Big Data
Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
Concepto de web semántica
Linked Data Vs Big Data
Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y uso de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ECOSISTEMA HADOOP
¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
Sistema de archivos HDFS
MapReduce con Hadoop
Apache Hive
Apache Hue
Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING
¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PENTAHO
Una aproximación a Pentaho
Soluciones que ofrece Pentaho
MongoDB & Pentaho
Hadoop & Pentaho
Weka & Pentaho

MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
Hadoop
Pig
Hive
Sqoop
Flume
Spark Core
Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
Fundamentos de Streaming Processing
Spark Streaming
Kafka
Pulsar y Apache Apex
Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
Hbase
Cassandra
MongoDB
NeoJ
Redis
Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
Arquitectura Lambda
Arquitectura Kappa
Apache Flink e implementaciones prácticas
Druid
ElasticSearch
Logstash
Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
Amazon Web Services
Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
Optimización y monitorización de servicios
Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE, DATAWAREHOUSE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución de Business Intelligence
Business Intelligence en los departamentos de la empresa
Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
Aproximación al concepto de DataMart
Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
Data Warehou
Herramientas de Explotación
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
Estructura y Construcción
Fases de implantación
Características
Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
Tipos de herramientas para BI
Productos comerciales para BI
Productos Open Source para BI
Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
¿Qué es la visualización de datos?
Importancia y herramientas de la visualización de datos
Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TABLEAU
¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
Tableau Server: Arquitectura y Componentes
Instalación Tableau
Espacio de trabajo y navegación
Conexiones de datos en Tableau
Tipos de filtros en Tableau
Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 9. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
Fundamentos D3
Instalación D3
Funcionamiento D3
SVG
Tipos de datos en D3
Diagrama de barras con D3
Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 10. GOOGLE DATA
Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 11. QLIKVIEW
Instalación y arquitectura
Carga de datos
Informes
Transformación y modelo de datos
Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. POWER BI
Introducción a Power BI
Instalación de Power BI
Modelado de datos
Visualización de datos
Dashboards
Uso compartido de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 13. CARTO
CartoDB

MÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Compunting
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL. Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados

MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción a la inteligencia artificial
Historia
La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
Relación entre inteligencia artificial y big data
IA y Big Data combinados
El papel del Big Data en IA
Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
Sistemas expertos
Estructura de un sistema experto
Inferencia: Tipos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Futuro de la inteligencia artificial
Impacto de la IA en la industria
El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
Introducción
Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
Clasificadores
Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
Componentes
Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
Perceptrón de una capa y multicapa
Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
Tipos de redes profundas
Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
Entrada y salida de datos
Entrenar una red neuronal
Gráficos computacionales
Implementación de una red profunda
El algoritmo de propagación directa
Redes neuronales profundas multicapa

MÓDULO 6. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
¿Qué es PLN?
¿Qué incluye el PLN?
Ejemplos de uso de PLN
Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON
PLN en Python con la librería NLTK
Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
Principios del análisis sintáctico
Gramática libre de contexto
Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
Aspectos introductorios del análisis semántico
Lenguaje semántico para PLN
Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
Aspectos introductorios
Pasos en la extracción de información
Ejemplo PLN
Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
Aspectos introductorios
¿Qué es un chatbot?
¿Cómo funciona un chatbot?
VoiceBots
Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
Usos y beneficios de los chatbots
Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
Áreas de aplicación de Chatbots
Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Para qué te prepara

Gracias a esta Maestría en Data Driven Decision Making desarrollarás estrategias de análisis de datos con fuentes de información masivas utilizando herramientas Big Data como Hadoop o Weka para una posterior visualización de datos en informes profesionales con herramientas como Tableau o PowerBI. También podrás analizar datos estadísticos con Python y R y aplicar modelos de inteligencia artificial para la creación de Chatbots inteligentes.

A quién va dirigido

Esta Maestría en Data Driven Decision Making está orientada principalmente a profesionales con un perfil técnico, a estudiantes en informática o incluso a empresarios con ciertos conocimientos que quieran aprender cómo, a través de modelos programados para analizar información masiva es posible crear visualizaciones de datos que permitan tomar decisiones estratégicas.

Oportunidades profesionales

Todas las empresas quieren lograr el éxito en su nicho de mercado y, actualmente, para lograrlo es necesario establecer una estrategia profesional de toma de decisiones basada en datos. Gracias a este Master en Data Driven Decision Making optarás a puestos como CIO (Chief Information Officer), Big Data Developer, Analista de datos, Data Scientist o IA Engineer.