Diploma de Especialización Online de Data Analytics y Arquitectura de Datos

Programa académico

El diploma de especialización de Data Analytics y Arquitectura de Datos se dirige a un perfil funcional o técnico interesado en formación de métodos, técnicas y herramientas de análisis y gestión de datos y en la utilización de tecnologías de almacenamiento relacional y no relacional por proyectos analíticos.

Especialidades y asignaturas

E1. Analítica de Datos (Data Analytics)

Esta especialidad se dirige a introducir al estudiantado en los conceptos, métodos, técnicas y herramientas que utilizan los sistemas de inteligencia de negocio, big data y ciencia de datos, con casos prácticos y el uso de software especializado.

Se compone de las siguientes asignaturas:

• Fundamentos de inteligencia de negocio (6 créditos). En esta asignatura el estudiantado se familiariza con un sistema completo de inteligencia de negocio (la "fábrica de información") y con los diferentes componentes: el almacén de datos, los procesos de extracción y transformación, la creación del almacén de datos, el análisis multidimensional y la realización de informes y cuadros de mando. El estudiantado trabaja con diferentes herramientas (Pentaho, MySQL y Tableau) y sobre bases de conocimiento de la consultora Gartner.
• Fundamentos del big data (6 créditos). En esta asignatura el estudiantado trabaja lo que algunos han denominado la "gestión extrema de la información", es decir, la transformación del enorme volumen de datos oculto en el interior de la misma organización o presente a su alrededor, los diferentes tipos de datos e información y su aplicación en la empresa. Se estudia el ciclo de vida de la gestión de datos masivos y los aspectos tecnológicos, legales y éticos. El estudiantado trabaja con universos de datos propios de la universidad, cedidos por empresas o procedentes de las redes sociales, a través de herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark.
• Fundamentos de data science (6 créditos). La asignatura presenta los conceptos y tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación, y las metodologías y estándares profesionales y científicos que se usan en analítica de negocio y la ciencia de datos aplicada. En esta asignatura el estudiantado trabaja principalmente con R y Rstudio, aunque pueden hacerse ejercicios con otras herramientas.

E3. Arquitectura de Datos

Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para gestionar y almacenar datos relacionales (mediante bases de datos data warehouse) y no relacionales (mediante bases de datos NoSQL).

• Bases de datos analíticas (6 créditos). En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca apoyo en la toma de decisiones de la organización. Se presenta conceptualmente la arquitectura de almacenamiento (data warehousing) y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas (Pentaho, Microsoft, Oracle o PostgreSQL).
• Bases de datos NoSQL (6 créditos). Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se requiera una alta distribución o disponibilidad, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos. En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en el almacenamiento y gestión de los datos. Se trabajan diferentes tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.