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Especialización de Analítica 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.
Recursos para el 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.
  • Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: dos blogs sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de fin de carrera y acceso a las bases de datos de la empresa de prospectiva Gartner, a la biblioteca virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.


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, que complementan con soluciones en la nube. 

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:
últimos días


Inicio de docencia: 21 de octubre

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