Big Data Management and Analytics > Barcelona > Postgrau > UPC School > Imprimir -

Big Data Management and Analytics

Postgrau Presencial.

Presentació

4a EDICIÓ
UPC School
En breu publicarem la informació actualitzada de la nova edició d'aquest programa.

Actualment, la competitivitat ha fet que les companyies hagin identificat la seva capacitat per prendre decisions informades com una clau d'èxit. En aquest sentit, la tecnologia ha jugat un paper molt important fins ara, permetent-nos enregistrar les dades operacionals de l'activitat diària de la companyia i permetent analitzar-la a posteriori. Aquest tipus de sistemes es coneixen com a sistemes decisionals i els magatzems de dades (o data warehouse) són l'arquitectura més estesa per implementar-los. No obstant, en part gràcies a l'èxit d'aquest tipus de sistemes, el paradigma d'anàlisi està canviant, tot constituint-se sobre un nou tipus de dades que ja no es relaciona només amb el dia a dia de la companyia, sinó que també contempla el seu "entorn": xarxes socials, logs, dades obertes, etc..

Els requisits d'aquests nous tipus de dades discrepen dels antics i han mostrat les limitacions de les solucions arquitectòniques tradicionals. Per tots aquest motius, actualment s'empra el terme Big Data per referir-se a aquest nou tipus de sistemes i els reptes que comporten. La definició més popular del terme Big Data està basada en les tres V, que representen els seus 3 principals reptes: volume (grans volums de dades), variety (fonts de dades heterogènies) i velocity (en referència al temps de processament i resposta).

Per atacar aquests tres grans reptes avui dia Big Data es fonamenta en el principi "divideix-i-venceràs" pel quals els problemes s'han de formalitzar en sub-problemes que permetin la seva execució en paral¿lel. Per aquest motiu, la gran majoria de solucions Big Data es basen en el "Cloud Computing" i en desenvolupar sistemes distribuïts sobre aquest.

Els sistemes Big Data són sistemes informàtics que segueixen uns esquemes de disseny semblants a tots els altres. Així, podem parlar de la gestió de dades en sistemes Big Data (Big Data Management) i de l'explotació d'aquestes dades per extreure coneixement rellevant per l'organització amb algoritmes de Data Mining i Machine Learning (Big Data Analytics). A diferència dels sistemes tradicionals, però, no té tant sentit separar la part de gestió de dades de l'explotació ja que no hi ha una solució universal per emmagatzemar les dades i explotar-les en un entorn Big Data, sinó que la solució arquitectònica depèn del cas d'ús (explotació) que tinguem entre mans.

En aquest Postgrau es dóna una visió global d'un ecosistema Big Data i es profunditza en ambdós aspectes: gestió (Big Data Management) i explotació de les dades (Big Data Analytics), tot aportant aplicabilitat i visió de negoci dins d'aquest sistema.

Objectius

  • Entendre la problemàtica de gestió de Big Data.
  • Identificar les característiques més rellevants en la gestió de Big  Data, que han de guiar la tria d'una solució arquitectònica.
  • Conèixer el paradigma de dades obertes.
  • Practicar amb les principals eines de gestió de Big Data actualment en el mercat (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Spark, etc.)
  • Entendre quan un problema empresarial pot ser formalitzat com un problema d'aprenentatge.
  • Identificar els models estadístics o d'aprenentatge automàtic més adequats per un problema donat.
  • Saber efectuar el preprocés de les dades.
  • Saber avaluar la taxa d'encert dels models proposats.
  • Assolir coneixements específics sobre l'ús de Big Data per a la presa de decisions a l'empresa.
  • Identificar les bones pràctiques en l'aplicació de Big Data en la creació d'un negoci.
  • Emprar eines de modelització de negoci.
  • Conèixer els principis econòmics, ètics i legals del funcionament d'una empresa.

A qui va dirigit

  • Professionals informàtics (és a dir, amb grau en informàtica o equivalent) interessats en reciclar-se cap a l'àmbit del Big Data.
  • Els típics rols informàtics als que s'adreça aquest postgrau és el de desenvolupador, arquitecte, analista de dades i administrador de sistemes.
  • El programa està orientat a crear perfils mixtes (en Big Data Management i Big Data Analytics ), per tant, cal tenir formació tècnica en bases de dades centralitzades i programació i coneixements d'estadística bàsic (equivalent als assolits en qualsevol grau d'Enginyeria).

Continguts

Matèries

Data Management
3 ECTS. 24 hores lectives.
  • Introducció: Cloud computing i l'Enginyeria de Serveis (XaaS)
  • Gestió de les dades sobre Cloud Databases (NOSQL)

                - Principis teòrics dels sistemes distribuïts.
                - Models de dades no estructurats o semi-estructurats més emprats.
                - Principals tipus de gestors: Key-Value, Document Stores, Graph Bs,                            Stream Management.                
                - Principals llenguatges de consulta: SQL-like, MapReduce, etc.

  • Models de dades Semàntics

                - El paradigma Open Data / Linked Data   
                - RDF i SPARQL

  • Com obrir dades
  • Integració de dades i visualització
Data Analytics
3 ECTS. 24 hores lectives.
  • Introducció: Estadística bàsica

                - Profiling

  • Anàlisi multivariant

                - Anàlisi de components principals
                - Clustering
                - Arbres de decisió

  • Aprenentatge Automàtic

                - Regles d'associació
                - Mètodes lineals supervisats
                - Boscos Aleatoritzats
                - Màquines de vector suport                 
            

Hands-on Experience: Data Management and Analytics
5 ECTS. 40 hores lectives.
  • Gestors NoSQL

                - Ecosistema Hadoop
                - HBase
                - MongoDB
                - Neo4J

  • Eines de consulta de dades: MapReduce, Spark
  • Eines de Stream Processing: Spark Stream
  • Eines per Open Data: Virtuoso
  • Eines per Data Analytics: R-Studio, MLlib
  • Arquitectura de sistemes Big Data
Projecte i emprenedoria
4 ECTS. 32 hores lectives.
  • Introducció: L'entorn competitiu de l'empresa
  • Consideracions ètiques del Big Data: Negoci i Privacitat
  • Eines de modelització de negoci: Business Model Canvas

              - Elements que el conformen
              - Casos pràctics
              - Resolució casos: Twitter, Facebook, etc.

  • Creació d'una empresa

              - Aspectes legals
              - Aspectes econòmics

  • Procés de finançament

              - Finançament privat: Business Angels, Capital Risc
              - Finançament públic

  • Màrketing: Introducció per a projectes de Big Data
  • Presentació del projecte
  • Seguiment del projecte

Direcció i professorat

Direcció Acadèmica

  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor en Informàtica per la UPC. Professor del Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC. Docència tan a nivell de grau com de màster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador a la UPC del Doctorat Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha col.laborat com a consultor amb SAP, HP, Zurich Seguros, OMS entre d'altres.
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor en Informàtica per la UPC. Professor del Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC. Docència tan a nivell de grau com de màster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador a la UPC del Màster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business - Doctoral College. Ha col.laborat com a consultor amb SAP, HP, OMS entre d'altres.

Professorat

  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor en Informàtica per la UPC. Professor del Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC. Docència tan a nivell de grau com de màster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador a la UPC del Doctorat Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha col.laborat com a consultor amb SAP, HP, Zurich Seguros, OMS entre d'altres.
  • Aluja Banet, Tomàs
    Professor del Departament d'Estadística i Investigació Operativa de la UPC. Coordinador del programa Erasmus Mundus Màster en Mineria de Dades i Gestió del Coneixement en la UPC, responsable de la LIAM (Laboratori d'Anàlisi de la Informació i Modelatge), membre de l'inLab FIB - laboratori de la Facultat d'Informàtica de Barcelona per al desenvolupament de les TIC. És autor de més de 50 articles publicats en revistes i estudis científics. Ha col.laborat com a consultor d'estadística de La Caixa, TNS Sofres-AM, l'Idescat, l'Ajuntament de Barcelona entre d'altres.
  • Batlle Maymó, Adrià
    Enginyer Informàtic. Entrepreneurship & Innovation Manager, Barcelona Mobile World Capital Foundation
  • Belanche Muñoz, Luis Antonio
    Professor del Departament de Ciències de la Computació de la UPC. Docència en el Grau en Enginyeria Informàtica, especialitat Computació, en el Màster in Innovation and Research in Informatics, especialitat Data Mining and Business Intelligence, i en el Màster in Artificial Intelligence.
  • Cebrián Chuliá, Antonio
    MSc en Intel·ligència Artificial per la UPC. Té 15 anys d'experiència desenvolupant programari en telecomunicacions i empreses d'Internet. Ha exercit la seva tasca de Data Scientist en empreses com Telefónica, Tuenti, Softonic i actualment treballa en Enerbyte, startup especialitzada en l'anàlisi de les dades de consum elèctric per generar recomanacions intel·ligents d'estalvi energètic, on exerceix de Chief Data Officer (CDO).
  • García del Poyo Vizacaya, Rafael Emiliano
    Advocat i soci de Digital Business de Osborne Clarke.
  • González Alonso, Pedro
    Enginyer en Informàtica per la UPC. Màster en Innovació i Recerca en Informàtica per la UPC amb especialització en Business Intelligence i Knowledge Discoverer i Màster in Business Administration en ESADE. Actualment treballa com a arquitecte de Big Data i analytics a una startup vinculada al sector salut.
  • Gutiérrez Torre, Alberto
    Llicenciat en Enginyeria Informàtica per la UPC. Actualment estudiant del màster MIRI amb Menció en Mineria de Dades i Business Intelligence. Va treballar a la creació de la plataforma TextServer paràgraf el Grup de Recerca TALP de la UPC.
  • Herrero Otal, Víctor
    Enginyer en Informàtica per la UPC. Investigador en el departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC col.laborant principalment en l'optimització de bases de dades NoSQL, tant a partir de l'adaptació de tècniques d'optimització clàssiques com de noves tècniques, amb especial atenció en l'entorn Hadoop.
  • Jamin, Emmanuel
    Doctor en Informàtica per la Universitat París XI. Research Engineer en molts projectes europeus en el domini de la Web semàntica (SevenPro, IntelLEO, Neon, Khresmoi). Actualment, CTO de Open Data Consulting.
  • Jovanovic, Petar
    Enginyer en Informàtica per la Universitat de Belgrad. MSc en Informàtica per la UPC. Estudiant de Doctorat IT4BI-DC (Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College) en la Universitat Politècnica de Catalunya i la Universitat Lliure de Brussel·les. El seu àmbit de recerca es situa a l'àrea de Business Intelligence, BigData Management i sistemes de bases de dades distribuïdes.
  • Nadal Francesch, Sergi
    Enginyer en Informàtica per la UPC. Màster IT4BI (Information Technologies for Business Intelligence). Ha col.laborat com a consultor de BI i com a investigador en Big Data a Incubio.
  • Queralt Calafat, Anna
    Doctora en informàtica per la UPC. Senior Researcher al grup de Storage Systems del Barcelona Supercomputing Center, treballant en la compartició i reutilizació de grans quantitats de dades. Anteriorment va ser professora i investigadora al Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC.
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor en Informàtica per la UPC. Professor del Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació de la UPC. Docència tan a nivell de grau com de màster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador a la UPC del Màster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business - Doctoral College. Ha col.laborat com a consultor amb SAP, HP, OMS entre d'altres.
  • Torrent Moreno, Marc
    Enginyer de Telecomunicació per UPC. Doctor en Informàtica per la Universitat de Karlsruhe a Alemanya i Executive MBA per ESADE Business School. Ha participat des de 2001 en diversos projectes de recerca en diversos camps de les TIC, formant part de diverses empreses i universitats a Europa i USA (British Telecom UK, NEC Deutschland, Mercès-Benz R+D USA, la Universitat de Califòrnia en Berkeley i Ficosa International). Actualment, és Director de la unitat Big Data Analytics en BDigital-Eurecat i director del Centre d'Excel·lència en Big Data de Barcelona impulsant la cultura de les dades i aportant solucions innovadores al mercat.
  • Torrents Poblador, Pere
    Responsable d'Operacions de Conector
  • Touma, Rizkallah
    MSc en Tecnologies de la Informació pel Business Intelligence (IT4BI) entre la Universitat Lliure de Brussel·les (ULB), la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) i la Universitat François-Rabelais de Tours (UFRT). Llicenciatura en Ciències de la Computació de la Universitat de Damasc, Síria (2007). Actualment, és Investigador amb el Grup de Storage Systems a Barcelona Supercomputing Center (BSC).
  • Varga, Jovan
    MSc en Informàtica per la UPC. Estudiant de Doctorat IT4BI-DC (Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College) en la Universitat Politècnica de Catalunya i la Universitat d'Aalborg. El seu àmbit de recerca es situa a l'àrea de Business Intelligence i Semantic Web.
  • Verdejo Álvarez, Gabriel
    Enginyer Superior en Informàtica per la UAB. Ha treballat en diverses empreses del sector TIC de la innovació. Actualment, és Responsable del RDlab, Laboratori de Recerca i Desenvolupament a la UPC. (rdlab.cs.upc.edu). Treballa en la gestió de la recerca, desenvolupament i innovació en àmbits TIC.

Informació general EDICIÓ 2016-17

Propera edició
Octubre de 2017
Crèdits
15 ECTS (120 hores lectives)
Horari
Dimecres  18:00 a 21:00Divendres  18:00 a 21:00
Lloc de realització
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
Contacte
Telèfon: (34) 93 112 08 65
Titulació
Diploma de postgrau expedit per la Universitat Politècnica de Catalunya. Per a la seva obtenció és necessari tenir una titulació universitària oficial o bé un títol propi d'universitat equivalent a un grau, diplomatura o llicenciatura. De no ser així, l'alumne/a obtindrà un certificat de superació del programa expedit per la Fundació Politècnica de Catalunya.

En el cas de disposar d'una titulació estrangera consulta aquí.
Campus virtual
L'alumnat d'aquest Postgrau tindrà accés al campus virtual My_Tech_Space, una eficaç plataforma de treball i comunicació entre l'alumnat, el professorat, la direcció i la coordinació del curs. My_Tech_Space permet obtenir la documentació de cada sessió formativa abans de l'inici, treballar en equip, fer consultes als professors, visualitzar les notes...
Borsa de treball
Des del campus virtual My_Tech_Space l'alumnat podrà visualitzar les ofertes de treball del seu àmbit de coneixement i presentar la seva candidatura confidencialment. La Borsa de treball de la UPC School of Professional & Executive Development té un volum anual de centenars d'ofertes de treball, entre contractes laborals i convenis de col·laboració en pràctiques.
Import de la matrícula
3.600 €
L'import total de la matrícula s'ha de pagar abans de l'inici d'aquest Postgrau.
Consulta a l'apartat Descomptes, préstecs i ajuts les possibilitats de finançament en condicions avantatjoses.

Existeix la possibilitat de realitzar una aportació voluntària de 5€ addicionals en el moment de formalitzar la matrícula. Aquesta donació, que forma part de la Campanya 0,7% de la UPC, es destinarà a accions de cooperació a països en vies de desenvolupament.

0.7%

Idioma d'impartició
Espanyol

Entitats relacionades

Col·laboradors