Online
del 1 de abril al 30 de junio de 2019

Big Data Empresarial. 10 Sectores Empresariales. La importancia de los datos no propios

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El término Big Data representa la apertura del acceso a cualquier información, del tipo que sea y en los volúmenes que sean, que de forma directa o indirecta tenga relación con una entidad, organización o empresa.

¿Qué pasos tiene que realizar una empresa para saber sacar partido al Big Data?

¿Entra en el apasionante mundo del Big Data con nosotros, te sorprenderás?

Lugar y fechas
Del 1 de abril al 30 de junio de 2019


Horas
Horas: 150
Online
Asistencia online en directo, sin necesidad de ir al centro.
Programa
El curso se organiza alrededor de tres grandes áreas: La teoría de juegos y Teoría de la Decisión, Big Data y Good Data en la empresa u organización y la aplicación práctica de proyectos Big Data en la especialidad que el alumno seleccione.
El programa de contenidos del curso se ha estructurado de acuerdo con el el siguiente índice preliminar
1. Teoría de juegos
• Definiendo un juego
• Aplicaciones de la Teoría de juegos
• Tipos de juego y estrategias
• John von Neumann y John Nash
• Modelos de Juegos
2. Teoría de la Decisión
• Decisión y Toma de decisiones, definiciones
• Etapas de la toma de decisiones
• La Toma de decisión
• Tipos de decisiones
• Modelos en la toma de decisiones
• Árbol de decisión
3. Big Data
• Definiendo Big Data
• Las V´s del Big Data
• Claves para Big Data y el Análisis Predictivo
• Big Data en la empresa
• Herramientas de análisis e interpretación de datos
4. Good Data
• Definiendo Good Data
• Indicadores internos, del Sector y Externos
• Áreas Geográficas
• Fuentes de Información
• Relaciones, Patrones, Proyecciones, Comparativas y Seguimiento
• Inteligencia Artificial y Machine Learning

Especialidades
• Industria Farmacéutica
• Movilidad
• Industria Turística
• Construcción y Fabricantes Maquinaria Construcción
• Industria Alimentación y Bebidas
• Internet de las Cosas (IoT)
• Deporte
• Jurídico
• Educación
• Exportación
5. Especialidad



• Big Data aplicado a la especialidad
• Claves del Big Data aplicadas a la especialidad
• Casos de aplicación de proyectos Big Data en la especialidad
• Casos prácticos.
o Construyendo proyectos Big Data en la especialidad
 
 
Asistencia
Asistencia online en directo, sin necesidad de ir al centro.
Inscripción

CURSO BONIFICABLE PARA TRABAJADORES POR CUENTA AJENA


La Formación Profesional para el Empleo tiene por objeto impulsar y extender entre las empresas y los trabajadores una formación que responda a sus necesidades y contribuya al desarrollo de una economía basada en el conocimiento. Para lograrlo, las empresas tienen a su disposición un crédito formativo (deducible de sus cuotas de seguridad social) para invertir en la formación de sus empleados quienes, a su vez, acceden a los cursos con los que mejorar su preparación.


La bonificación aplicada podrá realizarse a través de Acciones Formativas o bien a través de Permisos individuales de Formación (PIF), en función de las necesidades de la empresa y de los requisitos establecidos por la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Los destinatarios finales de las acciones formativas han de ser trabajadores por cuenta ajena.


Si desea que la Fundación UNED, gestione la bonificación ante FUNDAE, este servicio tiene un coste del 10 % del curso + IVA


Consulte los plazos de tramitación de la bonificación ANTES de matricularse al curso. 


Más información sobre el proceso de bonificación


Además de tramitar la bonificación, es obligatorio realizar la inscripción y el pago del curso dentro del periodo de matrícula.


 
MATRÍCULA DEL CURSO


Debe realizar un ingreso o transferencia por el importe correspondiente en la siguiente cuenta bancaria, en la que debe hacerse constar OBLIGATORIAMENTE el nombre del alumno y la referencia bancaria del curso en el resguardo del pago.


Banco Santander
c/c: 0049-0001-58-2911661124
CÓDIGO IBAN: ES49-0049-0001-5829-1166-1124
CÓDIGO SWIFT: BSCHESMM

Referencia bancaria del curso: NPRO19


FORMA DE PAGO:
 
Envíe la copia del ingreso o transferencia (puede hacerlo por correo postal o mail) a:


Fundación UNED
Secretaría de Cursos
BIG DATA EMPRESARIAL
c/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania - 1ª planta
28003 Madrid
Teléfono: 91 386 72 76
gestion.certificados@fundacion.uned.es- Referencia: NPRO19


NOTA: Se confirman los pagos en 72 horas en su correo electrónico.


Información académica.:
eléfono. 911 04 49 33
Más información : Teléfono. 911 04 49 33
Correo electrónico :  info@seproi.es

  Alumnos y ex-alumnos de la UNED y Fundación UNED Autónomos Matrícula Ordinaria Estudiantes con discapacidad Parados
Precio675 €675 €750 €675 €675 €
Dirigido por
Arturo González Romero
Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad Complutense, Madrid 1980. Master of Arts (M.A.) in Economics, Universidad de Essex (Inglaterra), 1982. Philosophy Doctor (Ph.D.) in Economics, Universidad de Essex, 1985. Doctor por la Universidad Complutense de Madrid, 1986.
Docentes
Ignacio Blas Sanz
Licenciatura en Derecho, Universidad de Deusto, 2001 DEA, Derecho de Empresa, Universidad de Zaragoza, 2007 Professional MBA, Administración, dirección y gestión de empresas, IEDE Business School, 2008 Coautor del libro "Iniciación al Análisis de Datos y Big Data aplicado al fútbol"
Juan Carlos Colás Romero
 Estadística, Diplomatura, Universidad de Zaragoza, 1995 Creativo . Especialista en UX + Ul + lxD y tecnologías de diseño multiplataforma y multidispositivo Arquitectura de Redes Gestión entornos Cloud Programación de entornos front-end Gerente de Proyectos Tecnológicos de ámbito nacional e internacional Especialista en auditación de entornos tecnológicos Experto en Marketing online
Jorge López Cárdenas
Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones (DAM) Técnico Superior en Administración de Sistemas y Redes (ASIR) Certificación en Red Hat System (RHCSA) Certificación en AWS (Amazon Web Services) Solutions Architct Associate Certificación en Linux Server Professional (LPIC-I) SUSE Certified Linux Profesional Especialista en el diseño de soluciones técnicas para proyectos Big Data o Gestión entornos Cloud
Marcos Roldán Clemente
Grado en Administración y Dirección de Empresas, Especialidad Contabilidad y Finanzas, Universidad de Zaragoza, 2015 Máster en Contabilidad y Finanzas, Universidad de Zaragoza, 2017 Beca Escuela de Talento Adecco, 2015 Curso « Valoración de deportistas » por la Universidad Politécnica de Valencia  Curso « Liderazgo y Gestión de Equipos » por la Escuela de Negocios Kuhnel Curso « Estrategias de Marketing » por la Escuela de Negocios Kuhnel
Joaquin Roldán Morcillo
Estudios en Económicas, Informática y Marketing Experto en Análisis de Información. Consultor especializado en proyectos Big Data en diferentes sectores Gerente de Proyectos tecnológicos de ámbito nacional e internacional Coautor del libro "Iniciación al Análisis de Datos y Big Data aplicado al fútbol" Diversas publicaciones relacionadas con el Análisis de Información y la construcción de algoritmos basados en información procesada Autor de manuales de formación especializada en Big Data
Sergio Sancho Rodríguez
ITIS, Ingeniera Técnica de Informática de Sistemas Universidad de Zaragoza, 2006 Máster Bases de Datos e Internet. Título Propio de la Universidad de Zaragoza, 2006 AERCO Certificado de Especialización para Community Managers, 2010 ASES Estrategias de Marketing en redes sociales, 2013 Software libre para el diseño y la creación de servicios de información en Internet y Nuevas Tecnologías de Programación Web, Universidad de Teruel, 2003 Jefe de Proyectos tecnológicos de ámbito nacional e internacional Especialista en Big Data técnico y de negocio
María José Troyano Rabanal
Licenciatura en Derecho, Universidad de Deusto, 2001 Máster en e-learning y redes sociales, UNIR Universidad Internacional de La Rioja, 2016 Especialista en Legislación y aplicación de la normativa de Protección de Datos.  Experta en metodologías y herramientas de aprendizaje, legislación de las TIC, modelos empresariales y de emprendimiento. Diversas publicaciones relacionadas con la Legislación y Ética en las TIC, Procesos de empresa y Derecho Internacional Público.
Asesor técnico
Mª Aurora Sánchez Ripio
Titulada en Publicidad y Marketing en CENP Titulada Diseño Gráfico por la Escuela Universitaria de Artes y Espectáculos TAI. Universidad Rey Juan Carlos. Técnico en Merchandising Visual y de Gestión en el Punto de Venta: Comercio, Alimentación y Farmacia. Administrador de Aulas Virtuales Moodle. Técnicas y Estrategias Pedagógicas en el Diseño de Cursos Online
Dirigido a
Profesionales y/o estudiantes que quieran orientar su focus laboral en el ámbito del análisis de información y la interpretación de datos en base la cualificación y cuantificación de los mismos, partiendo de la base de una , cada vez mayor, democratización de la información.


Economistas, abogados, consultores y asesores de empresa, empresarios, profesionales liberales, directores y personal de los departamentos de Dirección, Proyectos, Estrategia, Marketing, Recursos humanos y Administración de cualquier tipo de empresa, que quieran conocer cómo aplicar el tratamiento holístico de datos de diferentes tipologías y procedentes de múltiples fuentes  para el mejor conocimiento de una empresa u organización en su ámbito de actuación tanto en su estadio actual  como en el futuro.


Empresas que quieran formar a sus trabajadores en la concepción de proyectos Big Data desde el punto de vista empresarial y su aplicación en las distintas áreas que componen una empresa.
Titulación requerida

No se exige titulación

Objetivos
Conocer: Qué aporta y su influencia, la búsqueda, recopilación, cualificación, relación y transformación mediante algoritmos de la información propia y no propia en la definición correcta de los objetivos presentes y futuros de una empresa u organización.
Cómo afrontar un proyecto Big Data desde el punto de vista empresarial, qué actores deben intervenir y cómo movilizar ordenadamente recursos propios y redes de proveedores.
 Adquirir las siguientes competencias específicas:
1)  Comprender e interpretar conocimientos sobre aspectos principales de la terminología relacionada con proyectos Big Data.
Metodología
EL ALUMNO AL MATRICULARSE DEBERÁ ELEGIR UNA DE LAS 10 ESPECIALIDADES PROPUESTAS.

ORGANIZACIÓN

El desarrollo de este curso ha sido estructurado en una parte común a todos los alumnos consistente en cuatro grandes áreas que responden al camino natural en el aprendizaje de cómo abordar un proyecto Big Data desde el punto de vista de una empresa u organización. Estás áreas se componen de 4 módulos comunes  y diez especialidades, a elegir entre:


• Industria Farmacéutica
• Movilidad
• Industria Turística
• Construcción y Fabricantes Maquinaria Construcción
• Industria Alimentación y Bebidas
• Internet de las Cosas (IoT)
• Deporte
• Jurídico
• Educación
• Exportación


TRABAJO FINAL CURSO, TFC.
El trabajo final de curso se abordará simulando un caso real de una empresa en función a la especialidad elegida por el alumno. El TFC, consistirá en relacionar la información propia de la empresa, la información externa a la empresa, bien desde el punto de vista económico, bien desde el punto de vista social media, para la obtención de los objetivos que se definan en el TFC ( proyección de ventas, medición de la productividad en los social media, optimización de recursos, generación de ofertas, etc)


Lo primero que se necesita conocer es cómo se llega a la toma de decisiones desde un punto de vista sistemático y racional.


1. Teoría de Juegos y Teoría de la Decisión
• Tipología de juegos
• Modelos de juegos y su aplicación
• Etapas en la toma de decisiones
• Modelos en la toma de decisiones
• La importancia de la información en la toma de decisiones
• Como construir un árbol de decisión. El origen del Machine Learning


En segundo lugar, deberíamos saber porqué deben las empresas tener en cuenta cada vez más la información no propia, la información que no reside en sus sistemas informáticos (propia), identificarla, cuantificarla, cualificarla y conjugarla con la información propia.


2. Big Data y la información no propia
• Tipología de Datos
• Fuentes de Información
• Claves del Big Data y Análisis Predictivo
• Como acometer un proyecto Big Data en la empresa u organización
• Herramientas para monitorización, integración y análisis de información


En tercer lugar, es fundamental saber como gestionar y explotar el conjunto de información propia y no propia que afecta a una empresa u organización para facilitar la toma de decisiones dentro de éstas.


3. Obteniendo datos de Valor.
• Cómo relacionar la información
• Detección de patrones
• La importancia de la ponderación
• La algoritmización como expresión máxima de la sintetización de los datos


Finalmente es imprescindible estudiar en profundidad los casos prácticos resueltos de la especialización para entender como conexionar todo lo aprendido.
• Causística de la especialidad
• Casos prácticos


METODOLOGÍA


La metodología será online, impartiéndose todo el contenido a través de la plataforma de teleformación.
 El profesorado empleará una plataforma de teleformación a través de la cual realizará las siguientes acciones:
o Pondrá a disposición del alumno todo el contenido existente en sus distintos formatos (PDF, vídeos).
o El profesorado estará en comunicación continua y directa con el alumnado mediante la mensajería privada que ofrece la plataforma. Esta mensajería está pensada para las cuestiones y problemas de cada estudiante respecto de los contenidos del curso o de aspectos personalizados respecto al curso que aquí tienen cabida si el propósito es la interacción con el profesorado.
o Proporcionará una formación cuasi – personalizada, un seguimiento del alumnado y respuesta de sus correos personales en 24 horas. Las evaluaciones tanto del examen final como del trabajo, de los voluntarios que quieran hacerlo, será personal y privada a cada participante.
Sistema de evaluación
CRITERIOS DEL SISTEMA DE EVALUACIÓN:
LA EVALUACIÓN DE LOS CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES TÉCNICAS SE LLEVARÁ A CABO MEDIANTE LA REALIZACIÓN DE:
• EVALUACIONES PARCIALES inherentes a cada una de los cuatro primeros módulos, consistentes en la resolución de dos ejercicios prácticos por módulo.
• UN EXAMEN FINAL DE 10 preguntas de respuesta breve. El examen se “colgará” en un lugar apropiado a disposición de todos los estudiantes 7 días antes del final del curso. Y tendrá que entregarse-envío a correo personal del profesorado- 3 días, como máximo, antes de final del curso. En un curso de estas características no tiene sentido realizar exámenes de “elección múltiple”. Se trata de analizar el conocimiento adquirido y sobre todo la capacidad crítica de abordar cuestiones relativas a la implantación de Proyectos Big Data desde el punto de vista empresarial o de negocio. Las respuestas deben mostrar la adquisición de esa capacidad crítica y, si es posible de una cierta creatividad. Para la determinación de patrones de comportamiento, el establecimiento de relaciones entre información diversa, su transformación en valores a través de algoritmos e incluso el análisis predictivo, poseer una cierta creatividad es fundamental.
• UN TRABAJO FINAL  consistente en la construcción de un caso práctico que integrará el conocimiento y las capacidades adquiridas a lo largo del curos. El trabajo podrá empezar una vez el alumno haya iniciado el módulo de Especialidad y se entregará como máximo una semana antes del final del curso.
Colaboradores

Organiza

Selección de Proyectos e Inversiones, S.L

Colabora

FUNDACIÓN UNED
Más información
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