BIG DATA

o Trabajadores y trabajadoras de cooperativas, de empresarios/as agrícolas (trabajadores/as agrarios por cuenta ajena), y de cualquier otro tipo de empresa que tenga acceso al Sistema de Formación Programada.

1. ANTECEDENTES, DEFINICIONES Y BASES PARA UN CORRECTO ENTENDIMIENTO
a. Conceptos base del Big Data
b. Orígenes
c. Big Data vs. Bussines Intelligence

2. LA IMPORTANCIA DEL DATO
a. Contextualización práctica de la productividad del dato
b. Tipología de los datos
c. Tratamiento del dato

3. ALGUNOS CONCEPTOS TÉCNICOS DE LA ANALÍTICA TRADICIONAL
a. El Teorema de Brewer
b. Las nuevas bases de datos
c. Procesamientos distribuidos. MapReduce
d. Herramientas para fines operacionales vs analíticos

4. REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS
a. Proceso de ETL. Del dato a la información
b. Análisis y creación de algoritmos I.
c. Análisis y creación de algoritmos II.

5. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
a. Big Data Analytics
b. Herramientas fundamentales del Big Data Analytics
c. Futuro del Big Data
d. Aplicaciones del Bussiness Intelligence y el Big Data
e. Implantación de un proyecto de Big Data

6. INTRODUCCIÓN A LA ANÁLITICA AVANZADA
a. Costumer Analytics
b. Segmentación de los Datos I.
c. Segmentación de los Datos II.
d. Gestión del Valor del Cliente
e. Introducción al lenguaje R II.

Diplomas emitidos por la Universidad Isabel I como universidad certificadora de estas microcredenciales (art. 37.8 RD 822/2021), la Cátedra de eLearning, y el respaldo científico del Laboratorio de Ingeniería Didáctica de la UNED, y/o se expedirá un certificado de participación avalado por la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo, a los alumnos que superen al menos el 75% de los controles de evaluación del aprendizaje.