Curso

BIG DATA PARA NEGOCIOS

Desde: 12/2/24
Hasta: 27/6/24
Campus de Valencia
Idioma: Castellano
Online

Preinscripción desde el 12/12/23

Promovido por:
Centro de Investigación en Gestión de Empresas (CEGEA)

Responsable de la actividad:
Ricardo José Server Izquierdo

Inscripción online cerrada

Modalidad

CON LA GARANTÍA Y CALIDAD DE LA UPV

La UPV es una de las universidades mejor valoradas en los rankings internacionales. Pensando en ti, toda nuestra formación está avalada por las unidades académicas de la UPV.

Online

Presencial	Online	Emisión en directo
0 horas	30 horas	0 horas

Lugar de impartición
On line Asíncrono Aulas virtuales TEAMS Aulas CFP Edificio Nexus 2ª Planta Seminario 1 CEGEA edificio 7J tercer piso FADE

Modalidad

ONLINE

Curso

2023-2024

ECTS

3

Campus

Valencia

0 h

Presenciales

30 h

Online

Ver condiciones de la actividad

Descarga en PDF la información de esta actividad

Precios
Observaciones al precio

Precio	Colectivo	Plazos
230 €	Alumno UPV a falta de menos de 30 créditos ECTS incluido TFG para terminar estudios	1 plazo
230 €	Alumni UPV PLUS	1 plazo
230 €	Personal UPV	1 plazo
275 €	Público en general	1 plazo
230 €	Familia Numerosa	1 plazo

230€ Alumno UPV
230€ Personal UPV
275€ Público en general
230€ Alumni UPV PLUS
230€ Familia Numerosa

Objetivos

Esta asignatura tiene por objetivo introduciros en el mundo del Big Data: la evolución natural del conocido Business Intelligence (BI). En ambos contextos, el objetivo de cualquier organización ya sea una empresa o una institución pública, debe ser tomar las decisiones en función de los datos.

Los alumnos que cursen esta asignatura tendrán una visión global de qué es Big Data Analytics, para poder diseñar y dirigir proyectos de análisis de datos en su organización, combinando datos internos y externos, con el fin de poder tomar decisiones en base al conocimiento extraído de los datos.

Acción formativa dirigida a

Dirigido a Ingenieros, diplomados, ingenieros técnicos, Arquitectos, Licenciados o graduados en diferentes titulaciones interesados en la gestión y dirección de empresas con capacidad de liderazgo y de desempeño eficaz para puestos directivos en los distintos departamentos de la empresa, en función de su perfil académico.

Y a aquellos profesionales que quieran complementar su formación en administración y dirección de empresas, mejorando su posicionamiento laboral en puestos directivos de la empresa

Profesores

José Miguel Carot Sierra Catedrático/a de Universidad

Fernando Martínez Plumed Profesor/a Titular de Universidad

Metodología didáctica y sistemas de evaluación

Metodología e-learning , Docencia on line asíncrona que permite el seguimiento on line trabajando en Poliformat no hay horarios de clases , plataforma de contenidos de la UPV donde el alumno tiene la documentación, videos, enlaces, chat , foro , correo interno , Teams y otros recursos para la formación a distancia, así como los test y tareas para la evaluación de los contenidos.

Esta formación asíncrona se completa con sesiones de formación en directo (como mínimo una sesión de 4 h por asignatura, en forma de masterclas, conferencias y/o talleres) al final de cada periodo lectivo y que se pueden seguir en aulas de la UPV en modalidad presencial o en aula virtual Teams, las sesiones se graban y dejan a disposición del alumno

Para superar la asignatura deberéis completar los test de autoevaluación de todos los temas, y los talleres que sean obligatorios. Así como asistir a la clase planificada en directo (de forma presencial u on line, o bien viendo vídeo y completando una tarea sobre la sesión), esto supone el 70% de la nota final y el 30% es la nota de la exposición trabajo final asignatura.

Esta asignatura tiene un importante desarrollo práctico y de trabajo en equipo , utilizando los diferentes medios de la docencia on line.

Temas a desarrollar

Los contenidos teóricos se han organizado en 10 unidades que se agrupan temáticamente de la siguiente forma:

Tema 1 – Introducción a Big Data
Tema 2 – Fuentes de datos
Tema 3 – Visualización de datos y resultados
Tema 4 – Etapas del proceso de datos
Tema 5 – Herramientas Big Data
Tema 6 – Computación en la nube
Tema 7 – Bases de datos para Big Data
Tema 8 – Privacidad y Seguridad
Tema 9 – Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Tema 10 – Toma de Decisiones en función de los datos

Los contenidos prácticos se han organizado en 4 talleres que serán aprovechados y ampliados para el desarrollo del proyecto final:

Taller 1: Plantear un proyecto de análisis de datos – (Temas 1 y 2)
Taller 2: Análisis exploratorio de los datos – (Temas 3 y 4)
Taller 3: Definición del stack tecnológico del proyecto – (Temas 5, 6 y 7)
Taller 4: Análisis de la privacidad y seguridad asociada al proyecto – (Tema 8)
Proyecto final: Definición completa del proyecto llevado a cabo – (Tema 10)