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Big Data Management and Analytics

Plazas agotadas

Posgrado Presencial.

Presentación

4ª EDICIÓN
UPC School

En la actualidad, la competitividad ha hecho que las compañías hayan identificado su capacidad para tomar decisiones informadas como una clave de éxito. En este sentido, la tecnología ha jugado un importante papel hasta el momento, permitiéndonos registrar los datos operacionales de la actividad diaria de la compañía y permitiendo analizarla a posteriori. Este tipo de sistemas se conoce como sistemas decisionales, y los almacenes de datos (o data warehouse) son la arquitectura más extendida para su implementación. No obstante, en parte gracias al éxito de este tipo de sistemas, el paradigma de análisis está cambiando, constituyéndose sobre un nuevo tipo de datos que ya no se relacionan únicamente con el día a día de la compañía, sino que también contemplan su "entorno": redes sociales, logs, datos abiertos, etc.

Los requisitos de estos nuevos tipos de datos discrepan de los antiguos y han mostrado las limitaciones de las soluciones arquitectónicas tradicionales. Por todos estos motivos, en la actualidad se utiliza el término Big Data para referirse a este nuevo tipo de sistemas y los retos que suponen. La definición más popular del término Big Data está basada en las tres V, que representan sus tres principales retos: volume (grandes volúmenes de datos), variety (fuentes de datos heterogéneos) y velocity (en referencia al tiempo de procesamiento y respuesta).

Para enfrentarse a estos tres grandes retos, hoy en día Big Data se fundamenta en el principio "Divide y vencerás", por el que los problemas deben formalizarse en subproblemas que permitan su ejecución en paralelo. Por ello, la gran mayoría de soluciones Big Data se basan en el cloud computing y en desarrollar sistemas distribuidos sobre este.

Los sistemas Big Data son sistemas informáticos que siguen unos esquemas de diseño parecidos a todos los demás. Así, podemos hablar de la gestión de datos en sistemas Big Data (Big Data Management) y de la explotación de estos datos para extraer conocimiento relevante para la organización con algoritmos de Data Mining y Machine Learning (Big Data Analytics). No obstante, a diferencia de los sistemas tradicionales, no tiene tanto sentido separar la parte de gestión de datos de la explotación, ya que no existe una solución universal para almacenar los datos y explotarlos en un entorno Big Data, sino que la solución arquitectónica depende del caso de uso (explotación) que tengamos entre manos.

En este posgrado se proporciona una visión global de un ecosistema Big Data y se profundiza en ambos aspectos, gestión (Big Data Management) y explotación de los datos (Big Data Analytics), aportando aplicabilidad y visión de negocio dentro de este sistema.

Actos relacionadosActos relacionados:

Objetivos

  • Entender la problemática de gestión de Big Data.
  • Identificar las características más relevantes en la gestión de Big Data que deben guiar la elección de una solución arquitectónica.
  • Conocer el paradigma de datos abiertos.
  • Practicar con las principales herramientas de gestión de Big Data actuales en el mercado (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Spark, etc.).
  • Entender cuándo un problema empresarial puede ser formalizado como un problema de aprendizaje.
  • Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático más adecuados para un problema dado.
  • Saber efectuar el preproceso de los datos.
  • Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos.
  • Adquirir conocimientos específicos sobre el uso de Big Data para la toma de decisiones en la empresa.
  • Identificar las buenas prácticas en la aplicación de Big Data para la creación de un negocio.
  • Emplear herramientas de modelización de negocio.
  • Conocer los principios económicos, éticos y legales del funcionamiento de una empresa.

A quién va dirigido

  • Profesionales informáticos (es decir, con grado en informática o equivalente) interesados en reciclarse hacia el ámbito del Big Data.
  • Los típicos roles informáticos a los que se dirige este posgrado son los de desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas.
  • El programa está orientado a crear perfiles mixtos (en Big Data Management y Big Data Analytics), por lo que se requiere formación técnica en bases de datos centralizadas y programación, y conocimientos de estadística básica (equivalente a los alcanzados en cualquier grado de ingeniería).

Contenidos

Materias

Data Management
3 ECTS. 24 horas lectivas.
  • Introducción: Cloud computing y la ingeniería de servicios (XaaS)
  • Gestión de los datos sobre Cloud Databases (NOSQL)

                 - Principios teóricos de los sistemas distribuidos
                 - Modelos de datos no estructurados o semiestructurados más utilizados
                 - Principales tipos de gestores: Key-Value, Document Stores, Graph DBs,                    Stream Management.                  
                 - Principales lenguajes de consulta: SQL-Like, MapReduce, etc.

  • Modelos de datos semánticos

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

  • Cómo abrir datos                    
  • Integración de datos y visualización
Data Analytics
3 ECTS. 24 horas lectivas.
  • Introducción: Estadística básica 

                  - Profiling 

  • Análisis multivariante

                   - Análisis de componentes principales
                   - Clustering
                   - Árboles de decisión

  • Aprendizaje Automático

                  - Reglas de asociación
                  - Métodos lineales supervisados
                  - Bosques aleatorizados
                  - Máquinas de vector soporte
            

Hands-on Experience: Data Management and Analytics
5 ECTS. 40 horas lectivas.
  • Gestores NoSQL

                - Ecosistema Hadoop
                - HBase
                - MongoDB
                - Neo4J

  • Herramientas de consulta de datos: MapReduce, Spark
  • Herramientas de Stream Processing: Spark Stream
  • Herramientas para Open Data: Virtuoso
  • Herramientas para Data Analytics: R-Studio, MLlib
  • Arquitectura de sistemas Big Data
Proyecto y emprendimiento
4 ECTS. 32 horas lectivas.
  • Introducción: El entorno competitivo de la empresa
  • Consideraciones éticas del Big Data: negocio y privacidad
  • Herramientas de modelización de negocio: Business Model Canvas

                  - Elementos que lo componen
                  - Casos prácticos
                  - Resolución de casos: Twitter, Facebook, etc.

  • Creación de una empresa

                  - Aspectos legales
                  - Aspectos económicos

  • Proceso de financiación

                  - Financiación privada: Business Angels, Capital Risc
                  - Financiación pública

  • Marketing: introducción para proyectos de Big Data
  • Presentación del proyecto
  • Seguimiento del proyecto

Dirección y profesorado

Dirección Académica

  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha colaborado como consultor con SAP, HP, Zurich SEguros y OMS, entre otros.
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business - Doctoral College. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros.

Profesorado

  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence. Ha colaborado como consultor con SAP, HP, Zurich SEguros y OMS, entre otros.
  • Aluja Banet, Tomàs
    Profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Coordinador del máster Erasmus Mundus en Minería de Datos y Gestión del Conocimiento en la UPC, responsable del LIAM (Laboratorio de Modelización y Análisis de la Información), miembro del inLab FIB - Laboratorio de la Facultad de Informática de Barcelona para el desarrollo de las TIC. Es autor de más de 50 artículos publicados en revistas y estudios científicos. Ha colaborado como consultor de estadística con La Caixa, TNS Sofres-AM, el Idescat y el Ayuntamiento de Barcelona, entre otros.
  • Batlle Maymó, Adrià
    Ingeniero Informático. Entrepreneurship & Innovation Manager, Barcelona Mobile World Capital Foundation
  • Belanche Muñoz, Luis Antonio
    Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Docencia en el grado en Ingeniería Informática, especialidad Computación, en el Master in Innovation and Research in Informatics, especialidad Data Mining and Business Intelligence, y en el Master in Artificial Intelligence.
  • Cebrián Chuliá, Antonio
    MSc en Inteligencia Artificial por la UPC. Tiene 15 años de experiencia desarrollando software en telecomunicaciones y empresas de Internet. Ha ejercido su tarea de Data Scientist en empresas como Telefónica, Tuenti, Softonic y actualmente trabaja en Enerbyte, startup especializada en el análisis de los datos de consumo eléctrico para generar recomendaciones inteligentes de ahorro energético, donde ejerce de Chief Data Officer (CDO).
  • García del Poyo Vizacaya, Rafael Emiliano
    Abogado y socio de Digital Business de Osborne Clarke.
  • González Alonso, Pedro
    Ingeniero en Informática por la UPC. Máster en Innovación e Investigación en Informática por la UPC con especialización en Business Intelligence y Knowledge Discoverer y Máster in Business Administration en ESADE. Actualmente, colabora en el Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de UPC en el proyecto de la OMS World Information System on Chagas Disease Control.
  • Gutiérrez Torre, Alberto
    Licenciado en ingeniería informática por la UPC. Actualmente estudiante del máster MIRI con mención en Data Mining and Business Intelligence. Trabajó en la creación de la plataforma TextServer para el grupo de investigación TALP de la UPC.
  • Herrero Otal, Víctor
    Ingeniero en Informática por la UPC. Investigador en el departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC colaborando principalmente en la optimización de bases de datos NoSQL, tanto a partir de la adaptación de técnicas de optimización clásicas como de nuevas técnicas, con especial atención en el entorno Hadoop.
  • Jamin, Emmanuel
    Doctor en Informática por la Universidad París XI. Research engineer en varios proyectos europeos en el dominio de la Web semántica (SevenPro, IntelLEO, Neon, Khresmoi). Actualmente, CTO de Open Data Consulting.
  • Jovanovic, Petar
    Ingeniero en Informática por la Universidad de Belgrado. MSc en Informática por la UPC. Estudiante de Doctorado IT4BI-DC (Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College) en la Universitat Politècnica de Catalunya y la Universidad Libre de Bruselas. Su ámbito de investigación se sitúa en el área de Business Intelligence, BigData Management y sistemas de bases de datos distribuidas.
  • Nadal Francesch, Sergi
    Ingeniero en Informática por la UPC. Máster IT4BI (Information Technologies for Business Intelligence). Ha colaborado como consultor de BI y como investigador en Big Data en Incubio.
  • Queralt Calafat, Anna
    Doctora en Informática por la UPC. Senior Researcher en el grupo de Storage Systems del Barcelona Supercomputing Center, trabajando en la compartición y reutilización de grandes cantidades de datos. Anteriormente fue profesora e investigadora en el Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor en Informática por la UPC. Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto a nivel de grado como de máster oficial (MIRI - Data Mining and Business Intelligence). Coordinador en la UPC del Máster Erasmus Mundus in Information Technologies for Business - Doctoral College. Ha colaborado como consultor con SAP, HP y OMS, entre otros.
  • Torrent Moreno, Marc
    Ingeniero de Telecomunicación por la UPC. Doctor en Informática por la Universidad de Karlsruhe en Alemania y Executive MBA por ESADE Business School. Ha participado en varios proyectos de investigación en diversos campos de las TIC, formando parte de diversas empresas y universidades en Europa y USA (British Telecom UK, NEC Deutschland, Mercedes-Benz R+D USA, la Universidad de California en Berkeley y Ficosa International). Actualmente, es Director de la unidad Big Data Analytics en BDigital-Eurecat y director del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona impulsando la cultura de los datos y aportando soluciones innovadoras al mercado.
  • Torrents Poblador, Pere
    Business Development & Marketing Manager a Incubio
  • Touma, Rizkallah
    MSc en Tecnologías de la Información para el Business Intelligence (IT4BI) entre la Universidad Libre de Bruselas (ULB), Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) y la Universidad François-Rabelais de Tours (UFRT). Licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Damasco, Siria (2007). Actualmente, es Investigador con el Grupo de Storage Systems en Barcelona Supercomputing Center (BSC).
  • Varga, Jovan
    MSc en Informática por la UPC. Estudiante de Doctorado IT4BI-DC (Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College) en la Universitat Politècnica de Catalunya y la Universidad de Aalborg. Su ámbito de investigación se sitúa en el área de Business Intelligence y Semantic Web.
  • Verdejo Álvarez, Gabriel
    Ingeniero Superior en Informática por la UAB. Ha trabajado en diversas empresas del sector TIC de la innovación. Actualmente, es responsable del RDlab, Laboratorio de Investigación y Desarrollo en la UPC. (rdlab.cs.upc.edu). Trabaja en la gestión de la investigación, desarrollo e innovación en ámbitos TIC.

Información general

Créditos
15 ECTS (120 horas lectivas)
Fechas de realización
Inicio clases:19/10/2016Fin clases:05/05/2017Fin programa: 07/07/2017
Horario
Miércoles  18:00 a 21:00Viernes  18:00 a 21:00
Lugar de realización
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
Contacto
Teléfono: (34) 93 112 08 65
Titulación
Diploma de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial o bien un título propio de universidad equivalente a un grado, diplomatura o licenciatura. De no ser así, el alumno / la alumna obtendrá un certificado de superación expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya.

En el caso de disponer de una titulación extranjera consulta aquí.
Campus virtual
Los alumnos de este Posgrado tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre alumnos, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar sus notas...
Bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los alumnos podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La Bolsa de trabajo de la UPC School of Professional & Executive Development tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Importe de la matrícula
3.600 €
El importe total de la matrícula debe pagarse antes del inicio de este Posgrado.
Ver en el apartado Descuentos, préstamos y ayudas las posibilidades de financiación en condiciones ventajosas.

Existe la posibilidad de realizar una aportación voluntaria de 5€ en el momento de formalizar la matrícula. Esta donación, que forma parte de la Campaña 0,7% de la UPC, se destinará a acciones de cooperación en países en vías de desarrollo.

0.7%

Idioma de impartición
Español

Entidades relacionadas

Colaboradores