Curso académico 2017-2018

BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

del 18 de diciembre de 2017 al 26 de septiembre de 2018
60 créditos
TÍTULO DE MÁSTER
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Características: material impreso, material multimedia, página web, curso virtual y guía didáctica.
Departamento
Informática y Automática
E.t.s. de Ingeniería Informática
PROGRAMA DE POSTGRADO
Máster, Diploma de Especialización, Diploma de Experto y Certificado de Formación del Profesorado.
Curso 2017/2018

El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster, Diploma de Especialización, Diploma de Experto y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de grado, licenciado, diplomado, ingeniero técnico o arquitecto técnico. El director del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable del director del curso, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto Universitario. Los estudiantes deberán presentar un curriculum vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

El estudiante que desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

Destinatarios

El master en Big data y Business Analytics va dirigido a profesionales y estudiantes que deseen desarrollar sus conocimientos en la gestión de la tecnología y procesos de Big Data, así como minería de datos y cloud computing. Partiendo para ello de la configuración de entornos para la creación de estrategias empresariales basadas en el manejo de grandes volúmenes de datos.

No se requieren requisitos específicos de acceso, salvo lo que marca el propio programa en el que se enmarca.

1. Presentación y objetivos

El objetivo del máster en Big Data y Business Analytics es la formación de profesionales de diversa procedencia, que pretenden adquirir una capacitación en el análisis y toma de decisiones dentro de las empresas, a través de la gestión y la configuración de distintas herramientas que son capaces de manejar grandes volúmenes de datos.

El título tiene una clara proyección profesional, orientada a la empresa, pero no por eso deja de incluir también una vertiente de carácter académico, estableciendo las bases teóricas y abriendo marcos de investigación en temas de gran actualidad.

Para más información visitar la página web del curso:

http://www.masterbigdatauned.com

El máster tiene prevista la colaboración ocasional de distintos profesionales del sector a lo largo de su programa, tales como:

  • Carlos Ortega (BigData and Data Services Specialist, ISBAN - Grupo Santander).
  • Pedro Pablo Malagón (Cloud Solution Architect Data Platform (CSA DP), Microsoft).
  • Luis Felipe (Business Intelligence Manager, CHUBB).
  • Paulo Villegas (Tehcnology Expert, Telefónica Global Video Unit)
  • Pedro Concejero (Consultor Big Data).
  • Daniel Hernández (Arquitecto de Software, experto en Machine Learning, I4S).
  • Javier Monjas (Analytical project manager, Sanitas).
  • Santiago Mota (Consultor freelance en proyectos de estrategia y BI).
  • Sergio Gómez Ros (Digital Lawyer).
  • Jose Carlos García (Técnico de Proyectos, CEEIC).
Otra Información

Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.

2. Contenido

1. Fundamentos del Big Data

2. Bases de datos SQL, NoSQL y Herramientas de Business Intelligence

3. Tecnologías del Big Data

4. Análisis y Minería de Datos

- Estadística

- Introducción y Machine Learning con R

- Paquetes avanzados con R

- Introducción y Machine Learning con Phyton

- Visualización Avanzada

- Data Governance

5. Business Analytics y pensamiento analítico de la empresa

6. Aplicaciones de negocio en la empresa

7. Data Science aplicada a la empresa

8. Text Mining en Social

9. Open Data

10. Privacidad y Protección de datos

11. Emprender su proyecto en Big Data

12. Trabajo Fin de Máster

3. Metodología y actividades

La metodología del máster en Big Data y Business Analytics es eminentemente práctica y está basada en el método del caso.

Los temas se analizan a través de casos prácticos. Esta metodología permite identificar los principales problemas que afectan a las empresas y desarrollar la capacidad de toma de decisiones del participante, entre otras habilidades.

Para desarrollar esta metodología contamos con una plataforma virtual y unas sencillas herramientas, a través de las que se realizan las sesiones de clase.

Los alumnos irán aplicando los distintos conocimientos adquiridos en cada una de las partes a casos reales. Estos conocimientos conformarán la base para el desarrollo del proyecto fin de máster, en el cual llegarán a confeccionar una estrategia global para una empresa basándose en las diferentes técnicas y software existentes en el mercado.

La plataforma virtual es el punto de referencia de todas las actividades del programa y la plataforma tecnológica que mantiene unidos a profesores y alumnos desde las más diversas localizaciones geográficas.

El alumno podrá mantener contacto con los profesores y compañeros a través de Internet.

La actividad tiene los siguientes recursos didácticos: Página web, apuntes-resúmenes, material multimedia, guía didáctica y curso virtual (Alf)

4. Material didáctico para el seguimiento del curso
4.1 Material obligatorio
4.1.1 Material en Plataforma Virtual

El equipo docente entregará al alumno a través de la plataforma, material desarrollado por el propio equipo docente, que incluirá herramientas para desarrollar las distintas prácticas.

Los alumnos tendrán acceso a distintas plataformas durante desarrollo del máster. Tendrán un tutor técnico que les ayudara en todo momento.

En cada uno de los temas del máster se ha desarrollado un material especifico para el desarrollo de este tema, donde se explican cada una de las funcionalidades de las diferentes herramientas que se tratan en el máster. Además en cada tema se les proponen una serie de ejercicios guiados para que el alumno pueda desarrollar el trabajo. Por último en aquellos temas que así lo requieran se realizarán conferencias online, de las que se colgaran las presentaciones realizadas.

5. Atención al estudiante

La atención al alumno será mayoritariamente a través de la plataforma virtual del curso, utilizando los foros disponibles a tal efecto.

Otra forma de contacto es a través del e-mail enviando un mensaje a las siguientes direcciones: nduro@dia.uned.es (Prof. Natividad Duro), raquel@dia.uned.es (Prof. RaquelDormido) y elena@dia.uned.es (Prof. Elena Gaudioso).

También es posible contactar con el equipo docente a través de Internet, utilizando la herramienta Skype de lunes a viernes de 10h a 14h y de 16h a 20h, previa cita con el equipo docente.

Por último, si es necesario también puede contactar con el equipo docente vía telefónica, todos los lunes y martes lectivos de 12h a 14h en los teléfonos: 91-3987169 (Prof.Natividad Duro), 91-3987192 (Prof. Raquel Dormido) o 91-3988450 (Prof. Elena Gaudioso).

6. Criterios de evaluación y calificación

El alumno deberá realizar de forma individual una serie de ejercicios esencialmente prácticos,con los que se pondrá de manifiesto que ha comprendido todas y cada una las temáticas que se tratan en el curso.

Para superar el máster el alumno deberá presentar, al final del curso, un proyecto que englobará todos los contenidos expuestos. Este trabajo fin de máster, que representará 10 créditos, consistirá en el tratamiento de grandes volúmenes de datos, utilizando las distintas herramientas y metodologías vistas en el máster. Se deberá mostrar en el trabajo el objetivo de la creación de informes, así como un análisis de los mismos, para el desarrollo de un plan estratégico y de acción empresarial.

Para aquellos alumnos que realicen un mejor aprovechamiento del curso se ofertarán prácticas en empresas del sector.

7. Duración y dedicación
8. Equipo docente

Director/a

Director - UNED
DURO CARRALERO, NATIVIDAD

Directores adjuntos

Director adjunto - Externo
QUINTANILLA CEJUDO, SONIA

Colaboradores UNED

Colaborador - UNED
DORMIDO CANTO, RAQUEL
Colaborador - UNED
GAUDIOSO VAZQUEZ, ELENA
Inteligencia Artificial

Colaboradores externos

Colaborador - Externo
HERNÁNDEZ HARO, YOLANDA
Colaborador - Externo
LAZARO AVILA, MARIA
Colaborador - Externo
LLAVE RODRIGUEZ, LUIS FELIPE
Colaborador - Externo
MALAGON AMOR, PEDRO PABLO
Colaborador - Externo
MARTINEZ MARTINEZ, CRISTOBAL
Colaborador - Externo
MOTA HERCE, SANTIAGO
Colaborador - Externo
ORTEGA HERNÁNDEZ, CARLOS
9. Precio público del curso

Precio público de matrícula: 3499.9800 €

Precio del material: 600 €

10. Matriculación

Del 7 de septiembre al 1 de diciembre de 2017.

Teléfonos: 91 3867275 / 1592

Fax: 91 3867279

http://www.fundacion.uned.es/