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Postgrado en Sistemas de Información de Inteligencia de Negocio y Big data

Universitat Oberta de Catalunya.
Online

Precio a consultar

Información importante

  • Master
  • Online
Descripción

La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (Business Intelligence, Business Analytics, Data Science, Big Data...), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo.


El Posgrado en Sistemas de Información de Inteligencia de negocio y Big Data proporciona formación aplicada dirigida especialmente a profesionales de perfil técnico interesados en adquirir una formación sólida en métodos, técnicas y herramientas de business intelligence, así como en la utilización de tecnologías de inteligencia de negocio a nivel de usuario avanzado.

Información importante
¿Qué objetivos tiene esta formación?

El objetivo del Posgrado en Sistemas de inteligencia de negocio y Big Data es formar aquellos perfiles tecnológicos (diseñadores, analistas, programadores, configuradores y responsables de los servicios técnicos) que componen las soluciones de inteligencia de inteligencia de negocio: bases de datos, almacenamiento y minería de datos, extracción, tratamiento y carga de datos, construcción de aplicaciones de usuario, etc.


Con este objetivo, el posgrado está diseñado para proporcionar a los estudiantes los conocimientos necesarios para comprender los usos empresariales de la inteligencia de negocio así como para diseñar, construir y utilizar diferentes sistemas de estas características.

¿Esta formación es para mi?

El espacio de conocimiento y aplicación de la Inteligencia de Negocio y el análisis de datos es, por definición, un ámbito híbrido en el que conviven perfiles de entrada y de salida muy diferentes. También es muy diferente la organización de las competencias y responsabilidades sobre Inteligencia de Negocio dentro de las empresas y organizaciones de todo tipo.


El Posgrado en Sistemas de Información de Inteligencia de negocio y Big Data se dirige a pérfiles técnicos e ingenieros informáticos o de telecomunicación, analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros, matemáticos o candidatos con una experiencia profesional equivalente.


La UOC dispone de una bolsa de trabajo y acuerdos con empresas para la realización voluntaria de prácticas

Instalaciones

¿Dónde se da y en qué fecha?

comienzo Ubicación
19 de octubre de 2016
Online

¿Qué aprendes en este curso?

Almacén
Análisis de datos
Bases de datos relacionales
Sistemas de información
PostgreSQL
Oracle
Microsoft
Inteligencia de negocio
Pentaho
Big Data
Data Warehouse
Almacén de datos
GeoBI

Temario

El Posgrado en  Sistemas de Información de Inteligencia de Negocio y Big data está  conformado por las especializaciones siguientes:
Sistemas de información de inteligencia de negocio (data warehouse) Big data y sistemas NoSQLY el Trabajo final de posgrado.Semestre 1
E3. Sistemas de información de inteligencia de negocio (data warehouse) (12 créditos)
En esta especialidad se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio más habituales, es decir, los que se basan en el uso de bases de datos relacionales para la construcción de un almacén de datos o data warehouse.
Esta especialidad forma parte del itinerario de sistemas de información del máster.
Bases de datos para data warehouse (4 créditos)
Esta  asignatura tiene por objeto adquirir conceptos, procedimientos y buenas prácticas para la creación y manipulación de las bases de datos relacionales que dan soporte a la construcción del almacén de datos. Se profundiza en el aprendizaje del lenguaje SQL, y en el diseño físico de bases de datos, así como en bases de datos orientadas a columnas. Estas bases de datos se caracterizan por el almacenamiento de los datos en forma de columnas, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que realizan un almacenamiento de los datos por filas.
Se trabaja con una base de datos relacional tipo PostgreSQL
Diseño y construcción del almacén de datos (4 créditos)
En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca soporte en la toma de decisiones de la organización. Se presenta a nivel conceptual la arquitectura de almacenamiento de un sistema de BI para Data Warehousing y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas.  La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas de Microsoft o Pentaho, sobre bases de datos Oracle o PostgreSQL.
 Explotación y administración de sistemas de data warehouse (4 créditos)
En esta asignatura se aprende a evaluar la viabilidad de la construcción de un almacén de datos y a explotar y administrar sistemas de Data Warehouse. Con este fin se presentan las distintas formas de presentar los datos y qué tipos de  herramientas pueden ofrecer el tipo de visualización que interesa. Asimismo se enseña a administrar el  sistema durante su desarrollo, implantación y/o posterior explotación de los datos.  Se trabaja con la misma familia de herramientas: Microsoft o Pentaho para el almacén de datos y Oracle o PostgreSQL como bases de datos.
Semestre 2
E4. Big data y sistemas NoSQL (12 créditos)
En esta especialidad se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio más nuevos, basados en la captura, procesamiento y gestión de datos masivos, de diferentes procedencias y tipología.
Esta especialidad forma parte del itinerario de sistemas de información del máster.
Gestión de big data: datos y usos (4 créditos)
En esta asignatura se presentan distintos escenarios de negocio que combinan tanto la analítica de negocio como el big data, y cómo pueden ser utilizados para la creación de nuevos productos y servicios basados en los datos. Entre estos escenarios destacan la inteligencia geográfica, la analítica social o el paradigma de datos abiertos. Asimismo se presentan tecnologías no cubiertas en otras asignaturas como serían stream data o los sistemas de indexación y búsqueda distribuida.Por las características de la asignatura se trabaja con diferentes herramientas que se actualizan continuamente y pueden cambiar en cada edición y que incluyen R y GeoBI entre otros..
Gestión de big data: tecnologías (4 créditos)
En esta asignatura se presentan las bases para el almacenamiento y procesamiento de datos masivos o big data. Veremos los principales modelos de procesamiento (batch y stream), así como los frameworks más utilizados en la actualidad (Hadoop y Spark). De cada uno, presentaremos sus ecosistemas e introduciremos los módulos más relevantes para el acceso, proceso y visualización de datos, incluyendo análisis de datos, machine learning y manipulación de datos en formato de grafos.
Se trabaja principalmente con el entorno de almacenamiento distribuido HDFS y con los frameworks de procesamiento Hadoop y/o Spark sobre máquinas virtuales accesibles desde el aula. La universidad cuenta con un universo de datos propio para realizar las actividades prácticas.
Bases de datos NoSQL (4 créditos)
Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se requiera una alta distribución y/o disponibilidad, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en los que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos. En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos que subyacen y los problemas que presenta la distribución en el almacenaje y gestión de los datos.Se trabajan diferentes tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.
Trabajo final de  posgrado (TFP) (6 créditos)
El posgrado se completa con un trabajo final, que tiene un valor de 6 créditos. El trabajo final se puede realizar en dos modalidades:
Elegir entre una serie de temas propuestos por el equipo docente o empresas asociadas, que cubren los componentes o bloques temáticos principales del ámbito de inteligencia de negocio y análisis de datos.Proponer un proyecto propio de interés del estudiante que puede realizar en su empresa. El proyecto se debe adecuar a los contenidos del posgrado y a las condiciones que establece la universidad para la realización de trabajos finales.