Programa

Big Data y Analytics

Programa Big Data y Analytics

Aprendé a trabajar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos a través de modernas herramientas que difieren de las tradicionalmente utilizadas por los profesionales informáticos en sus bases de datos y sistemas.

Duración: 16 semanas

Inicio: 28 de agosto

Días: Miércoles

Modalidad: Presencial

Tipo: Programa Ejecutivo

Horario: 19 a 22 hs.

Área: Tecnología

Sede UP: Mario Bravo 1050

Introducción

La revolución de la información

Un gran porcentaje de nuestro quehacer genera registros en los servidores de Internet. La navegación desde el celular y computadora, nuestro traslado por la ciudad con nuestros celulares prendidos, nuestras transacciones comerciales online y también las personales, nuestras consultas médicas, nuestros e-mails y mensajerías, todas ellas y muchas más van generando información muy valiosa para las organizaciones grandes y pequeñas.

La manipulación y análisis de estos grandes volúmenes de información requiere de modernas herramientas que difieren de las tradicionalmente utilizadas por los profesionales informáticos en sus bases de datos y sistemas.

La gran demanda de expertos en estas tecnologías por parte de las organizaciones otorga importantes ventajas competitivas a aquellos que las dominan.

Por qué estudiar este programa

Permite incorporarse a la creciente demanda de profesionales expertos en gestión, almacenamiento, procesamiento, depuración, visualización y análisis de grandes volúmenes de datos.

Permite interactuar con profesionales de las empresas protagonistas de la innovación y desarrollo en BigData, que participan en las asignaturas, y asistir “master classes” sobre temas relevantes de Big Data.

A quién está orientado
Está orientado aquellos, que necesiten introducirse y profundizar en el área de Big Data y Analytics, entre ellos emprendedores, profesionales de marketing, de sistemas de información, responsables de CRM, de web analytics, y otros.

Se recomienda poseer conocimientos básicos de base de datos. En caso de no contar con estos conocimientos, el alumno puede optar por inscribirse en otras asignaturas de la universidad para adquirir los mismos.

Cada alumno debe contar con su notebook para la realización de las prácticas en clase.

Plan de estudios

Módulo 1: Presente y futuro del DataWarehouse

Origen del Big Data. Modelos de almacenamiento de información. Conceptos fundamentales: in memory, online warehousing, data virtualization, data mining, análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos, tendencias tecnológicas, visual Discovery.

Módulo 2: Integración de Información

Del ETL a la virtualización. Técnicas actuales de integración, herramientas tradicionales diferencias entre información estructurada, semi-estructurada y no estructurada, fuentes de datos tradicionales, nuevas fuentes de información, creación de valor desde el origen del dato, CEP (Complex event processing).

Módulo 3: Big Data hoy

Conceptos fundamentales. Introducción a HADOOP (historia y presente). Ecosistema de información. Nuevo paradigma de información. Nuevos Lenguajes de alto nivel: Hive y Pig Latin. Hortonworks y Cloudera. Google Cloud SQL. Google Big Table, Power BI.

Módulo 4: Visualización de Información

Conceptos básicos de visualización. Mejoras y recursos para la visualización tradicional. Nuevas herramientas gráficas. Tableros de información. Visual Discovery. Visual Analytics.

Proyecto Final

Como trabajo final el alumno desarrolla un proyecto de caso concreto en el cual realizar una implementación de Big Data. El mismo será guiado por un docente tutor.

Aranceles vigentes al .

Introducción

La revolución de la información

Un gran porcentaje de nuestro quehacer genera registros en los servidores de Internet. La navegación desde el celular y computadora, nuestro traslado por la ciudad con nuestros celulares prendidos, nuestras transacciones comerciales online y también las personales, nuestras consultas médicas, nuestros e-mails y mensajerías, todas ellas y muchas más van generando información muy valiosa para las organizaciones grandes y pequeñas.

La manipulación y análisis de estos grandes volúmenes de información requiere de modernas herramientas que difieren de las tradicionalmente utilizadas por los profesionales informáticos en sus bases de datos y sistemas.

La gran demanda de expertos en estas tecnologías por parte de las organizaciones otorga importantes ventajas competitivas a aquellos que las dominan.

Por qué estudiar este programa

Permite incorporarse a la creciente demanda de profesionales expertos en gestión, almacenamiento, procesamiento, depuración, visualización y análisis de grandes volúmenes de datos.

Permite interactuar con profesionales de las empresas protagonistas de la innovación y desarrollo en BigData, que participan en las asignaturas, y asistir “master classes” sobre temas relevantes de Big Data.

A quién está orientado
Está orientado aquellos, que necesiten introducirse y profundizar en el área de Big Data y Analytics, entre ellos emprendedores, profesionales de marketing, de sistemas de información, responsables de CRM, de web analytics, y otros.

Se recomienda poseer conocimientos básicos de base de datos. En caso de no contar con estos conocimientos, el alumno puede optar por inscribirse en otras asignaturas de la universidad para adquirir los mismos.

Cada alumno debe contar con su notebook para la realización de las prácticas en clase.

Plan de estudios

Módulo 1: Presente y futuro del DataWarehouse

Origen del Big Data. Modelos de almacenamiento de información. Conceptos fundamentales: in memory, online warehousing, data virtualization, data mining, análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos, tendencias tecnológicas, visual Discovery.

Módulo 2: Integración de Información

Del ETL a la virtualización. Técnicas actuales de integración, herramientas tradicionales diferencias entre información estructurada, semi-estructurada y no estructurada, fuentes de datos tradicionales, nuevas fuentes de información, creación de valor desde el origen del dato, CEP (Complex event processing).

Módulo 3: Big Data hoy

Conceptos fundamentales. Introducción a HADOOP (historia y presente). Ecosistema de información. Nuevo paradigma de información. Nuevos Lenguajes de alto nivel: Hive y Pig Latin. Hortonworks y Cloudera. Google Cloud SQL. Google Big Table, Power BI.

Módulo 4: Visualización de Información

Conceptos básicos de visualización. Mejoras y recursos para la visualización tradicional. Nuevas herramientas gráficas. Tableros de información. Visual Discovery. Visual Analytics.

Proyecto Final

Como trabajo final el alumno desarrolla un proyecto de caso concreto en el cual realizar una implementación de Big Data. El mismo será guiado por un docente tutor.

Este Programa Ejecutivo se encuentra habilitado para utilizar el beneficio de crédito fiscal Pyme por capacitación (reintegro) otorgado por la Secretaría de Emprendedores y de la Pequeña y Mediana Empresa (SEPYME) del Ministerio de Producción y Trabajo.

La Universidad de Palermo es Unidad Capacitadora (UNCAP) registrada ante la SEPYME, lo que permite a las PyMES y emprendedores -que cumplan con los requisitos establecidos por la SEPYME- solicitar el reintegro de la capacitación en forma de crédito fiscal.