Presentación

Capacítate de la mano de los mejores docentes, con el sistema educativo más innovador y la seguridad y solvencia de TECH FUNDEPOS”

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Con el paso de los años el Big Data se ha convertido en algo indisociable de nuestras vidas. La mayoría de la población usa dispositivos electrónicos o tecnologías que constantemente están recogiendo datos. Esa información es de gran valor para las compañías ya que les permite usar esos informes para mejorar, por ejemplo, el proceso de creación de nuevos productos o solventar posibles deficiencias empresariales. 

En la actualidad, la recogida y almacenamiento de los billones de datos que se producen a diario ha mejorado considerablemente. Sin embargo, existen carencias significativas en la capacidad del ser humano para analizar esa información y, por tanto, requiere de herramientas o métodos automáticos que le faciliten esta labor. 

El empleo de técnicas de Visual Analytics posibilita una mejora en la toma de decisiones combinando el conocimiento humano con la enorme capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos de los ordenadores, con el fin de encontrar soluciones a problemas complejos. 

Ante la creciente necesidad de profesionales especializados en Visual Analytics y Big Data nace este prestigioso programa, que proporciona a los participantes una visión estratégica de la aplicación de las nuevas tecnologías de análisis de datos al mundo de la empresa, para el desarrollo de servicios innovadores basados en la información analizada.  

A lo largo de estos meses de capacitación, el estudiante obtendrá una visión completa de las novedades en análisis de datos que lo llevarán a través del recorrido educativo más intensivo, para prepararlo en el perfil estrella en estos momentos, profundizando en áreas de estudio en auge como:

  • Técnicas de análisis de datos  
  • Captura y almacenamiento de la información  
  • Técnicas de inteligencia artificial  
  • Ingeniería para el procesado masivo paralelo de datos   
  • Técnicas y herramientas de visualización

Una oportunidad única de especializarse en un sector en alza y destacar como profesional de éxito. 

Aplica las últimas técnicas en Visual Analytics en el trabajo de datos aprovechando la enorme capacidad que surge de la combinación del conocimiento humano y el poder de almacenamiento de los ordenadores”

Esta maestría en Visual Analytics y Big Data contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas son: :

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Contarás con materiales y recursos didácticos innovadores que facilitarán el proceso de aprendizaje y la retención por más tiempo de los contenidos aprendidos"

Incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programas académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos con gran experiencia.  

Una capacitación muy completa, creada con un objetivo de calidad total centrado en llevar a nuestros alumnos hasta el más elevado nivel de competencia"

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Una completa puesta al día que te proporcionará la capacidad de trabajo de un especialista en análisis de datos"

Objetivos

Los objetivos de esta maestría se han establecido con base en metas realistas y necesarias para el profesional del sector. De forma paulatina el estudiante podrá ir constatando su aprendizaje y su progreso en el dominio de los contenidos de manera que, al finalizar, habrá completado un completo proceso de crecimiento profesional.

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Objetivos realistas, asumibles y de alto impacto para tu capacitación profesional”

Objetivos generales

  • Ofrecer a los alumnos la inmersión en el nuevo contexto social y tecnológico en el cual se enmarcan las herramientas de Visual Analytics. Este contexto de altísima complejidad incertidumbre se sustenta cada vez más en la toma de decisiones basadas en el análisis y la visualización de datos 
  • Obtener y mejorar el pensamiento crítico basado en hechos para la toma de decisiones estratégicas 
  • Comprender el valor del entorno cambiante y facilitar al alumno la conexión con el emprendimiento y las nuevas knowmadas de trabajo 
  • Analizar los datos producidos y sacar conclusiones mediante herramientas estadísticas para la toma de decisiones más adecuadas en cada momento 
  • Aprender los conceptos introductorios de la estadística; razonar estadísticamente; representar relaciones entre diferentes variables, entre otros 
  • Profundizar en los principios de probabilidad que son la base para la estadística inferencial, que permitirá contrastar conjeturas (contrastes de hipótesis) sobre cómo es una determinada población 
  • Entender las fuentes de información, así como el valor que aportan a la creación de nuevos modelos de negocio innovadores 
  • Conocer y utilizar herramientas estadísticas para solucionar problemas en el ámbito del Big Data 
  • Conocer cómo la combinación de todos los datos que fluyen por Internet puede ser conjugada para definir nuevas estrategias aplicable a los diferentes sectores industriales, empresariales, financieros, etc., en diferentes áreas, como la energía, salud, economía o la comunicación 
  • Aprender las distintas técnicas para el análisis y explotación de datos, técnicas de visualización e interacción, todo estrechamente vinculado con el rol del Data Scientist y su contribución en la anticipación y visión para la ejecución de procesos de innovación que permitan gestionar cambios de manera eficiente en las organizaciones
  • Asimilar conceptos, técnicas, metodologías y conocimientos de lenguajes que le servirán para aplicarlos en la minería en grandes volúmenes de datos
  • Profundizar en los algoritmos y técnicas de Inteligencia Artificial como los árboles de decisión, las reglas de clasificación y asociación, redes neuronales o Deep Learning 
  • Aplicar herramientas de Data Mining para la resolución de problemas de aprendizaje, interpretando los resultados obtenidos, así como la capacidad de diseñar un sistema inteligente capaz de inferir nuevos conocimientos 
  • Conocer las bases de datos, desde las tradicionales a las no estructuradas, donde se almacenarán datos que requieren otro tipo de tratamiento como los flujos de audio o vídeo 
  • Aprender la importancia de disponer de computación en la nube para el procesado de grandes volúmenes de datos y cómo se puede hacer la ingesta de todo este Big Data en herramientas que nos permitan obtener e inferir patrones en datos aparentemente inconexos 
  • Profundizar en el framework Hadoop y su sistema de ficheros HDFS (Hadoop Distributed File System), que proporciona sistemas y técnicas para el almacenamiento y el procesamiento distribuido de grandes cantidades de datos 
  • Saber aplicar las herramientas para el procesamiento en paralelo: MapReduce, ideado por Google en 2004, o Spark, ahora mismo bajo el auspicio de la Apache Software Foundation 
  • Conocer cómo funcionan plataformas de alto rendimiento y baja latencia para la manipulación en tiempo real de fuentes de datos que requieren dar respuestas a demandas de servicios que operan en el rango de milisegundos
  • Ofrecer al alumno una visión de gestión 360, dotándole de un balance entre su preparación técnica y gerencial 
  • Potenciar las aptitudes de dirección y liderazgo para gestionar con éxito equipos y proyectos
  • Convertir al alumno en un líder resiliente mediante la gestión de las emociones, del conflicto y de la crisis, habilidades fundamentales en el contexto actual; pero también se fomentarán otras orientadas a la toma de decisiones, negociación y la gestión del cambio
  • Adquirir las capacidades para la dirección estratégica de proyectos mediante el aporte de mejores prácticas recogidas bajo el PMI, metodologías como Kimball o una metodología única en el mundo: SQuID, desarrollada por una empresa española experta en Big Data
  • Conocer los aspectos legales relativos a la privacidad del usuario y su derecho a proteger sus datos, aspectos a cumplir por cualquier sistema que haga uso efectivo de datos de terceras personas
  • Entender la necesidad de la seguridad en el almacenamiento, gestión y acceso a los datos y conocerá los pilares de la seguridad de la información: integridad, confidencialidad, disponibilidad y trazabilidad
  • Profundizar en la ética de los datos y los posibles usos en las sociedades actuales
  • Adquirir conocimientos básicos para obtener una visión sobre la relevancia del Marketing en la estrategia de toda empresa y cómo el manejo efectivo de técnicas de análisis de datos contribuye a la definición de estrategias más acertada para llegar al mercado
  • Aprender a definir con precisión al consumidor mediante el aprendizaje de competencias específicas y la búsqueda y análisis de la información necesaria 
  • Obtener información basada en datos de búsquedas realizadas por los usuarios de la web, para poder definir una estrategia basada en realidades, es decir, en los datos existentes 
  • Saber diferenciar la oferta, dotando así la capacidad de pensar del mismo modo que el consumidor, detectando los atributos que desea 
  • Ampliar su ámbito de conocimiento en el uso de fuentes abiertas para combinar con el resto de los datos existentes dentro de la organización 
  • Aprender cómo funciona un caso real de aplicación del mundo del Big Data al Marketing con MasterLead, que proporciona una herramienta para valorar la probabilidad que tiene un lead de convertirse en cliente
  • Aprender la representación gráfica de datos por medio de estadísticas, mapas, diagramas o esquemas con el objetivo de hacer visibles los datos a una audiencia determinada, pero sobre todo para emerger la información relevante que se esconde en el conjunto de datos seleccionado
  • Ser capaz de hacer un storytelling con datos para entender como representar datos y sus representaciones visuales
  • Comprender el proceso de análisis visual de Keim, que muestra cómo aplicar técnicas de Visual Analytics al mundo empresarial
  • Entender los diferentes tipos de reportes: estratégicos, operativos y de dirección, así como los tipos de gráficos y su función
  • Aprender a usar la herramienta Many Eyes de IBM que permite crear distintos tipos de visualizaciones de datos como infografías, mapas, visualización de conteo de palabras, gráficas de barras, etc.
  • Obtener capacidades en tres librerías populares como son Google Charts, JQuery plug-ins para visualizaciones y Data-Driven Organizations, también conocida como D3, una de las librerías más potentes actualmente en el mercado
  • Conocer en profundidad otro conjunto de herramientas que se utilizan ampliamente en diversos sectores como Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics o Power BI de Microsoft, donde podrá explicar la historia de un dataset a través de visualizaciones 
     

Objetivos especificos

Módulo 1. Visual Analytics en el contexto social y tecnológico

  • Conocer la nueva dinámica social, económica y empresarial mundial  
  • Entender el valor de los nuevos entornos como oportunidad de emprendimiento 
  • Desarrollar la capacidad de análisis en los entornos cambiantes 
  • Identificar y focalizar los nuevos escenarios y sus oportunidades 
  • Desarrollar un pensamiento analítico y crítico para la toma de decisiones estratégicas 
  • Conocer los nuevos perfiles en el contexto actual para definir estrategias adaptadas a los mismos 
  • Generar valor diferencial en nuestra capacidad para tomar decisiones 
  • Conocer el nuevo entorno empresarial para poder abordar procesos de transformación en la organización 

Módulo 2. Análisis e interpretación de datos

  • Conocer las diferentes teorías para el análisis e interpretación de datos 
  • Identificar los descriptores más habituales para un conjunto de datos 
  • Conocer y evaluar la aplicabilidad de los diferentes descriptores a un conjunto de datos existente 
  • Conocer los contrastes de hipótesis y su aplicabilidad al mundo del análisis de datos
  • Aprender a interpretar las diferentes técnicas de regresiones existentes 

Módulo 3. Técnicas de análisis de datos e IA

  • Conocer las diferentes técnicas para el análisis de datos  
  • Diseñar la estrategia conjunta de técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas descriptivos y predictivos aplicados a la realidad de un conjunto de datos 
  • Comprender el funcionamiento y características de las técnicas habituales de procesamiento masivo de datos
  • Identificar las técnicas orientadas al análisis estadístico, la inteligencia artificial y el procesamiento masivo de datos 

Módulo 4. Herramientas de análisis de datos

  • Conocer los entornos más utilizados por los data scientist 
  • Conocer cómo debe realizarse el tratamiento de datos en formatos diversos procedentes de fuentes diferentes
  • Aprender a la necesidad de garantizar la veracidad de los datos como fase previa a su tratamiento 
  • Identificar las nuevas tecnologías como herramientas pedagógicas en la comunicación de las diversas realidades empresariales
  • Conocer las últimas tendencias en la creación de entidades inteligentes basadas en Deep learning y redes neuronales 

Módulo 5. Sistemas de gestión de bases de datos y paralelización de datos

  • Conocer las técnicas de inteligencia artificial aplicables para el procesado paralelizado masivo de datos sobre un conjunto dado de datos y de acuerdo con los requisitos previamente definidos
  • Conocer cómo gestionar grandes volúmenes de datos de manera distribuida
  • Comprender el funcionamiento y características de las técnicas habituales de procesamiento masivo de datos
  • Identificar las herramientas comerciales y de software libre orientadas al análisis estadístico, inteligencia artificial y procesamiento masivo de datos

Módulo 6. Data-Driven soft skills en la dirección estratégica en Visual Analytics

  • Conocer y desarrollar el perfil Drive aplicado a los entornos de datos masivos 
  • Entender cuáles son y porqué las habilidades gerenciales avanzadas generan un valor diferencial en el científico de datos 
  • Desarrollar técnicas de comunicación y presentación estratégicas 
  • Conocer el papel de la inteligencia emocional en el contexto de Visual Analytics  
  • Identificar conceptos clave en la gestión de equipos Agile 
  • Desarrollar y potenciar el talento digital en organizaciones orientadas a datos 
  • Desarrollar habilidades para la gestión emocional como clave para tener organizaciones focalizadas en el performance 

Módulo 7. Dirección estratégica de proyectos de Visual Analytics y Big Data

  • Conocer las mejores prácticas en PMI aplicadas al mundo del Big Data 
  • Aprender la metodología Kimbal 
  • Conocer la metodología SQuID y su aplicabilidad en el desarrollo de proyectos con grandes volúmenes de datos 
  • Identificar los aspectos legales de aplicación relativos a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario
  • Conocer cómo se puede dotar de privacidad en Big Data 
  • Anticipar los riesgos y beneficios éticos derivados de la aplicación de las técnicas de grandes volúmenes de datos que se puedan dar en una situación real 

Módulo 8. Análisis del cliente. Aplicando la inteligencia de los datos al Marketing

  • Conocer los diferentes tipos de Marketing y como se aplican en las organizaciones y su influencia en la estrategia empresarial
  • Ser capaz de diseñar un sistema central de inteligencia (CRM) para el apoyo a las decisiones basado en análisis y visualización de datos y centrado en el contexto propio de la empresa
  • Proporcionar una introducción a la web como fuente masiva de datos reales basados en búsquedas realizadas por usuarios que pueden utilizarse en la toma de decisiones
  • Analizar las tecnologías subyacentes a los diversos sistemas web  
  • Desarrollar soluciones de inteligencia de fuente abierta, explotando las fuentes de datos disponibles
  • Conocer una aplicación de los datos para mejorar el Marketing y las ventas en organizaciones empresariales 

Módulo 9. Visualización interactiva de los datos

  • Conocer cómo se pueden visibilizar los patrones encontrados en un conjunto de datos para generar una interpretación común de la realidad subyacente 
  • Conocer la escalabilidad de representaciones individuales 
  • Entender la diferencia entre Visual Analytics y la visualización de la información 
  • Conocer el proceso del análisis visual de Keim 
  • Evaluar los diferentes métodos de visualización de datos aplicables según la información a transmitir 

Módulo 10. Herramientas de visualización

  • Conocer cómo a partir de un conjunto de datos se pueden generar diagramas que de forma visual representen la situación elegida
  • Ser capaz de combinar las diferentes técnicas estudiadas para el diseño de visualizaciones originales
  • Conocer cómo a partir de un diseño y un conjunto de datos previos, se puede llevar a cabo una implementación de una visualización que cumpla con los requisitos definidos
  • Identificar las necesidades de usabilidad e interactividad de un método de visualización de datos y ser capaz de elaborar una nueva versión de la visualización que mejore dichos aspectos
  • Diseñar un sistema que combine técnicas de captura y almacenamiento de datos, así como de análisis y visualización de datos, para representar patrones existentes en ese conjunto de datos
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Un estimulante viaje de crecimiento profesional concebido para mantener tu interés y motivación durante toda la capacitación”

Máster en Visual Analytics y Big Data

Teniendo en cuenta que el volumen de datos crece con gran rapidez, debido al mejoramiento de los sistemas de recolección y almacenamiento de los mismos, en TECH Universidad Tecnológica hemos creado este programa focalizado en el análisis de este tipo de información. A partir del abordaje de las transformaciones digitales en el contexto geopolítico-social de la globalización, el plan de estudios despliega contenidos referentes a los sistemas de gestión de bases de datos y de paralelización, a la dirección estratégica de proyectos propios de esta materia y a la aplicación de los métodos al marketing. En otro plano, se abordan las técnicas de observación, comparación e interpretación (de evaluación y selección de modelos, de optimización lineal, de análisis de escenarios, de Machine Learning, de Text Mining, de PNL) y sus respectivas herramientas (entorno R y Python de Data Science, gráficos estáticos/estadísticos, arboles de decisión, reglas de clasificación y asociación, redes neuronales y Deep Learning). Consecuentemente, se presentan ejes temáticos dedicados a la visualización interactiva de la información. Al finalizar este completo recorrido, nuestro alumnado desarrollará las competencias necesarias para desempeñarse integralmente es esta área.

Posgrado en Visual Analytics y Big Data

Este posgrado de TECH constituye una interesante oportunidad para especializarse en la aplicación de visiones estratégicas que favorezcan la comprensión de la información recolectada por las organizaciones. Con el bagaje obtenido durante el año que toma cursarlo, los profesionales estarán facultados para el diseño de sistemas que, simultáneamente, capturen, acopien, analicen y representen visualmente los datos para así, elaborar informes explicativos, donde se expongan los patrones existentes en el conjunto seleccionado. A partir del dominio de los criterios de usabilidad e interactividad, se convertirá en un experto del Big Data que le permitirá a los sectores para los que trabaje conocer las oportunidades de servicio para así, ampliar su rango de actuación. Además, gracias a la metodología situacional y del aprendizaje basado en problemas, estará preparado para afrontar los desafíos que imponen los cambios digitales, ofreciendo servicios que faciliten la búsqueda de soluciones a problemas complejos. De esta manera, el egresado del Máster en Visual Analytics se caracterizará por ser un informático competente, avezado en la anticipación de los riesgos y beneficios que trae consigo el manejo de grandes volúmenes de datos.