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Diploma de Posgrado de Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos

El posgrado de Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos está dirigido a un perfil funcional, empresarial y/o técnico interesado en formación de métodos, técnicas y herramientas de análisis y gestión de datos y en la utilización de generación de valor de los datos, a nivel de usuario avanzado. 

Lo conforman las especialidades:

Semestre 1 ESP1. Analítica de Datos (Data Analytics)
Semestre 2 ESP2. Gestión de Datos

 


Especialidades y asignaturas

E1. Anatíca de Datos (Data Analytics) 

Esta especialidad se dirige a introducir al estudiante en los conceptos, los métodos, las técnicas y las herramientas que utilizan los sistemas de inteligencia de negocio, macrodatos (big data) y ciencia de datos, con casos prácticos y el uso de software especializado.

Se compone de las siguientes asignaturas:

  • Fundamentos de inteligencia de negocio (6 créditos): en esta asignatura el estudiante se familiariza con un sistema completo de inteligencia de negocio (la «fábrica de información») y con los diferentes componentes: el almacén de datos, los procesos de extracción y transformación, la creación del almacén de datos, el análisis multidimensional y la elaboración de informes y cuadros de mando. El estudiante trabaja con diferentes herramientas (Pentaho, MySQL, Tableau) y sobre bases de conocimiento de la consultora Gartner.
  • Fundamentos del big data (6 créditos): en esta asignatura el estudiante trabaja lo que algunos han llamado la «gestión extrema de la información», es decir, la transformación del enorme volumen de datos oculto en el interior de la propia organización o presente a su alrededor, los distintos tipos de datos e información y su aplicación en la empresa. Se estudia el ciclo de vida de la gestión de macrodatos y los aspectos tecnológicos, legales y éticos. El estudiante trabaja con universos de datos propios de la universidad, cedidos por empresas o procedentes de las redes sociales, por medio de herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark.
  • Fundamentos de data science (6 créditos): esta asignatura presenta los conceptos y la tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y los algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación, y las metodologías y los estándares profesionales y científicos que se utilizan en analítica de negocio y la ciencia de datos aplicada. En esta asignatura, el estudiante trabaja principalmente con R y Rstudio, aunque pueden hacerse ejercicios con otras herramientas.
     

E2. Gestión de Datos (Data Management

Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para gestionar y almacenar datos relacionales y no relacionales, así como gestionar los datos como un activo de valor por medio del gobierno de datos.

Se compone de las siguientes asignaturas:

  • Data governance (6 créditos): en esta asignatura, el estudiante se familiariza con el gobierno de datos, una práctica que une personas, procesos y tecnología para cambiar la forma en que los datos son adquiridos, gestionados, mantenidos, transformados en información, compartidos en el contexto de la organización como conocimiento común y sistemáticamente obtenidos por la empresa para mejorar la rentabilidad. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (DOC, XLS, PPT) y con herramientas especializadas para el desarrollo de un programa de gobierno de datos (Trifacta o Talend).
  • Bases de datos analíticos (6 créditos): en esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca apoyo en la toma de decisiones de la organización. Se presenta de manera conceptual la arquitectura de almacenamiento (data warehousing) y se dan pautas para construir este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el que se usan varias herramientas especializadas (Pentaho, Microsoft, Oracle y PostgreSQL).
  • Bases de datos NoSQL (6 créditos): las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente adecuadas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se necesite una distribución o disponibilidad altas, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en los que se establecen múltiples y complejas interrelaciones de los datos. En esta asignatura se presentan los principios y los conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en el almacenamiento y la gestión de los datos. Se trabajan varios tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.
Recursos para al aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa cuenta con recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), cuyo objeto es familiarizarse con el uso de las herramientas del campus y aulas de la UOC, y la formación en técnicas de información y comunicación social para la formación virtual.
  • Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de business intelligence, que da servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de business intelligence, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
  • Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona soporte al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente en el lenguaje R.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.

 
Herramientas de software
 

La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView y Tableau. Así mismo, continuamente estamos evaluando otras herramientas y acuerdos con otros fabricantes.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio. Nuestra herramienta de referencia en análisis estadístico y minería de datos es R, por el que disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivas son Apache Hadoop y Apache Spark.

Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien acceder a máquinas virtuales de Amazon y Azure desde la misma aula.
Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendadas).

En la descripción de cada especialidad y asignatura, se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria en función de las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con fabricantes actuales o nuevos.

Matrícula abierta


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