1 – De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
Contexto
De los Datos a las Decisiones Estratégicas
DIKW
¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
Entonces, ¿Qué es Big Data?
Omnicanalidad
Los distintos orígenes de datos
Corporate Performance Management
La pirámide de la información
Organizaciones basadas en la estrategia
Mapa estratégico
Cuadros de Mando
Visualización
Hemos aprendido
2 – Data Management
Data Management
Qué es el Data Management
Áreas o disciplinas del Data Management
Data Governance
Buenas y malas prácticas de Data Governance
Data Architecture
Data Development
Bases de datos y su diseño
Document & Content Management
Data Security
Control de accesos
Buenas prácticas de Seguridad de Datos
Master Data
Meta Data
Data Quality
Database Operations
Data Warehousing & Business Intelligence
Hemos aprendido
3 – Sistemas de información: Business Intelligence. ¿Por qué aparece Big Data? ¿Qué significa?
Sistemas de información: Business Intelligence ¿Por qué aparece Big Data, qué significa?
Business Intelligence
Contexto en el que surge el Business Intelligence
Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales
DataWarehouse y DataMarts
Creación de un sistema de BI
Arquitectura de un sistema de BI
Introducción a Big Data; el porqué de su existencia
Las V’s del Big Data
Datificación
Datificación – volúmenes de datos
Business Intelligence Vs Big Data
Ciclo de Vida de Big Data
Problemática con Big Data
Hemos aprendido
4 – Arquitecturas Big Data
Arquitecturas Big Data
Componentes de una arquitectura Big Data
Data Lake
Hadoop + Spark
Hadoop
Map Reduce
Ecosistema Hadoop
Almacenamiento distribuido: HDFS
Spark
Spark DAG
RDD’s
Ecosistema Spark
Spark sobre Hadoop
Panorámica de herramientas
Hemos aprendido
5 – Visualización y toma de decisiones
Visualización y toma de decisiones
Smart Data y Smart Visual Data
Tecnologías y herramientas de visualización
Tecnología R
Notebooks y Zeppelin
Herramientas comerciales
Otras herramientas de visualización
Casos de uso con Visualización
Mobile First
Hemos aprendido
6 – Big Data & Analytics: Disciplinas científicas
Big Data & Analytics: Disciplinas científicas
Enfoque multidisciplinar
Disciplinas científicas
De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
Perspectivas de analítica
Data Mining
Qué es Data Mining
Etapas y ejemplos de Data Mining
Panorámica de herramientas para Data Mining
Algoritmos Descriptivos
Algoritmos Predictivos
Machine Learning
Bases del Aprendizaje Automático
Cómo hacer aprender a una máquina
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Panorámica de herramientas de Machine Learning
Machine Learning en una pila de Big Data
Cognitive Computing
Deep Learning
Evolución esperada del Deep Learning
Panorámica de herramientas de Cognitive Computing
Casos de Uso
Siri y Cortana
Watson Analytics
Mejorando la seguridad y el cumplimiento de la ley, caso del MIT
El Bot Mitsuku
Reconocimiento de imágenes, Big Data y retail
Hemos aprendido
7 – Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación
Big Data & Analytics: Ámbitos de aplicación
Customer Analytics
La importancia del Customer Analytics
Casos de uso de Customer Analytics
User Experience (UX)
Casos de uso de User Experience
Business Analytics
La importancia del Business Analytics
Casos de uso de Business Analytics (1)
Casos de uso de Business Analytics (2)
RRHH Analytics
La importancia del RRHH Analytics
Casos de uso de RRHH Analytics
Text Analytics
La importancia del Text Analytics
Nubes de Palabras y Redes Semánticas
Casos de uso de Text Analytics
Panorámica de herramientas de Text Analytics
Hemos aprendido
8 – Transformación Digital e IoT
Transformación Digital e IoT
Internet de las cosas
Qué es Internet de las cosas (IoT)
Estado actual y futuro
Capacidades del IoT
Inteligencia Artificial en IoT
Tecnología
IoT en los hogares y la sociedad
Industria 4.0
Impacto en las Fintech
Casos de Uso de IoT (1)
Casos de Uso de IoT (2)
Smart Cities
Casos de uso de Smart Cities
La Digitalización de las empresas
La Transformación Digital
Ventajas y problemas del cambio digital
Casos de digitalización
La cultura digital
Proceso de digitalización
Realidad Virtual
Robótica
Hemos aprendido
9 – Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
Liderazgo y Gestión de proyectos de dato
Introducción al agilismo
¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
Entrega dirigida por el valor de negocio
Valores añadidos de la propuesta ágil
Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
Cambio en la Triple Restricción
Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
Por qué Big Data implica ser ágil
Metodologías Ágiles
Scrum
Elementos de Scrum
Roles en Scrum
Kanban
Lean
Relación entre metodologías ágiles
Nuevas Propuestas ágiles de gestión
Liderazgo en un entorno ágil
El líder sirviente
Liderazgo y coaching para las personas
Hemos aprendido
10 – Protección de datos
Protección de datos
Reglamento europeo
Introducción
Datos personales y datos biométricos
Novedades impuestas por la tecnología
Privacidad
Medidas de seguridad más transparentes
Accountability y el DPO
La nueva LOPD
Hemos aprendido
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