Empezaremos por adecuar el análisis de grandes datos para favorecer al desarrollo de la sociedad y las empresas.

  • El gran filón de información digital es cada vez mayor y, en consecuencia, más difícil de tratar y distinguir lo rentable de lo inservible.
  • El desafío se basa en capturar coger, guardar, rastrear, distribuir y considerar datos que hasta hoy eran incomprensibles e infrautilizados.
  • La digitalización de los negocios y de su gestión así como de la explosión de dispositivos móviles, deriva en el crecimiento exponencial año a año. Las redes sociales, del intercambio de sensaciones, ideas y criterios, está generando más datos que nunca.
  • Esto es una oportunidad que vamos a aprovechar seremos capaces de separar lo relevante de lo que no y de aprovecharlo con las técnicas analíticas precisas en el menor tiempo posible de respuesta.
  • El meollo está puesto en entender lo que nos dicen los datos y sacar partido a todo su valor para las organizaciones.
  • Nos vamos a adelantar a futuras formas de actuar o gestionar expectativas de los ciudadanos. Y de ahí surgen los comportamientos y publicaciones que los internautas envían a los diferentes canales de internet como redes sociales.
  • La clave del Big Data es contar con personas que tengan talento analítico, así como capacidad de reflexionar sobre dónde quiero ir y qué tipo de respuestas necesito para mejorar mis decisiones hoy y, entonces, anticiparme. 
  • Los consejos de administración de las compañías, cada vez son más conscientes de que los datos y su analítica son un activo de la compañía donde hay que invertir.
  • Empresas como Facebook, Google o Amazon que han llegado al éxito (y a la correspondiente fortuna) gracias a estas medidas. Los motores de búsquedas relacionadas que suponen un gran volumen de ventas para compañías como Amazon, no son más que el resultado del tratamiento de los datos masivos.
  • Lo esencial es conectar puntos, patrones y hacerlo de modo que el cliente sienta que lo que le ofreces, solo está disponible en ese momento, en tiempo real, y para él.
  • El análisis de datos es una herramienta estratégica para apoyar la toma de decisiones empresariales. Casi el 80% de las empresas utiliza Big Data con esta finalidad.
      

 

Entre otras técnicas se verán:

  • Introducción a la minería de datos, conceptos básicos y previos antes de poder iniciar ninguno de los otros cursos, da el concepto de BigData y ciencia de datos.
  • Algoritmos de predicción en el tiempo, de clasificación de los elementos, variables, clientes, así como el estudio de comportamientos estacionales.
  • La preparación de datos, limpieza, homogeneización, eliminación de valores dispares, unión en diccionarios, gasta un 80% aproximadamente del desarollo en BigData, conocer este herramienta mediante este curso es importante en su sistema de información.
  • Divide la información en grupos, útil para segmentación de clientes, variables, división de comportamientos, ya sea mediante clústeres, árboles de decisión o nayve bayes.
  • Modelos que relacionan unos elementos con otros, principalmente asociaciones de productos entre si, o bien relaciones de secuencia dentro de un cliente, extremadamente útil para análisis de ventas.
  • Sistemas avanzados de algorítmica que  no se tienen en cuenta en los puntos anteriores.
  • Introducción a Hadoop, Sistema de ficheros distribuidos y Proceso o metodología MapReduce.
  • Estudio de Hive Almacenamiento de datos y Pig ejecución de MapReduce.
  • Almacenamiento tabular y programación de workflows.
  • Aprendizaje no supervisado, con Machine Learning y Python