Diploma de Experto Online de Analítica de Datos (Data Analytics)

• Fundamentos de inteligencia de negocio (6 créditos): en esta asignatura el estudiante 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 elaboración de informes y cuadros de mando. El estudiante trabaja con diferentes herramientas (Pentaho, MySQL, Tableau) y sobre bases de conocimiento de la consultora Gartner.
• Fundamentos del big data (6 créditos): en esta asignatura el estudiante trabaja lo que algunos han llamado la «gestión extrema de la información», es decir, la transformación del enorme volumen de datos oculto en el interior de la propia organización o presente a su alrededor, los distintos tipos de datos e información y su aplicación en la empresa. Se estudia el ciclo de vida de la gestión de macrodatos y los aspectos tecnológicos, legales y éticos. El estudiante trabaja con universos de datos propios de la universidad, cedidos por empresas o procedentes de las redes sociales, por medio de herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark.
• Fundamentos de data science (6 créditos): esta asignatura presenta los conceptos y la tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y los algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación, y las metodologías y los estándares profesionales y científicos que se utilizan en analítica de negocio y la ciencia de datos aplicada. En esta asignatura, el estudiante trabaja principalmente con R y Rstudio, aunque pueden hacerse ejercicios con otras herramientas.

Objetivos

De acuerdo con las actuales tendencias en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo.

Objetivos generales

• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
• Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de información de inteligencia de negocio y macrodatos (big data) y sus principales utilidades y componentes para proporcionar información y conocimiento que permita mejorar la toma de decisiones.
• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implantar un proyecto de inteligencia de negocio dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de inteligencia de negocio.
• Conocer las nuevas tendencias en materia de inteligencia de negocio, en particular, el fenómeno de los macrodatos (big data), que representa el tratamiento y la interpretación de datos de mayor volumen, variedad, complejidad y velocidad, procedentes de múltiples fuentes. Entender y saber aplicar el uso efectivo y las implicaciones tecnológicas, legales y éticas.
• Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y las herramientas de análisis datos, los métodos y los algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones.
• Saber utilizar como usuario avanzado un paquete completo de inteligencia de negocio, un sistema de interrogación y una herramienta de estadística avanzada para el análisis de datos.

Objetivos específicos

• Comprender y saber aplicar los métodos y las herramientas de análisis de datos en las principales funciones y procesos empresariales: marketing y ventas, operaciones y logística, y recursos humanos.
• Conocer y saber utilizar las nuevas tendencias en minería de datos, tales como minería de textos, análisis de las redes sociales, minería de opinión y sentimientos, así como el uso de los sistemas de información geográfica y el internet de las cosas.
• Saber construir informes y cuadros de mando para la toma de decisiones de los trabajadores y los directivos, y técnicas y herramientas de visualización de datos.
• Saber usar, programar y parametrizar como analista herramientas de estadística avanzada aplicadas a casos de uso de negocio.