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Curso

Big Analytics

La tecnología está transformando el mundo. Los datos se han convertido en el motor de la empresa moderna y el Data Scientist en uno de los perfiles más codiciados del mundo empresarial y financiero.

Con la colaboración de:

¿Qué es el Big Data?

El Big Data Analytics es un ecosistema de tecnologías que permiten recopilar, almacenar y explotar grandes volúmenes de datos que se generan a distinta velocidad y tienen distinta variedad de información, tanto estructurada como desestructurada (blogs, redes sociales, vídeos, imágenes…).

Todo ello permite tener una plataforma muy flexible que sirve como un repositorio unificado de información que reduce costes y sirve como base para dar soluciones de negocio a un amplio abanico de requerimientos (analítica, correlación de eventos, explotación, transformación, BI, cliente 360) que permite explotar Tb de información con miles de operaciones por segundo y en tiempo real.

Los Data Scientist son los expertos en analítica avanzada que dan valor a los datos. A través de su labor las empresas pueden plantearse nuevos retos, predecir situaciones futuras, apostar por las mejores alternativas, proporcionar un mejor servicio a los clientes y maximizar beneficios.

Estructura del Curso

El programa en Big Analytics se desarrolla en 15 módulos en los que aprenderás todo lo necesario para convertirte en un Data Scientist.

Se trata de un curso aplicado en el que trabajarás en base a casos prácticos reales. Al finalizar el curso tendrás una visión completa de lo que es un proyecto en el área de Big Data.

Pasarás por todas las fases del proyecto: desde la arquitectura de dato, hasta su almacenamiento, manejo y análisis.

Para ello se aplicarán las técnicas estadísticas y computacionales más modernas. Estas ayudan a la identificación de patrones y a la extracción de conocimiento valioso relativo al problema en cuestión.

Se realizarán prácticas con las principales tecnologías Open Source del Universo del Big Data, como Hadoop, HDFS, Spark, Flink, Kafka, Flume, Sqoop, Hive y aprenderás a utilizar diversos lenguajes de programación como Scala, Python o R.

¡Descarga el programa formativo!

  • Introducción general
  • Necesidades del Big Data

  • Introducción a R
  • Introducción a los paquetes de R
  • Caso práctico

  • Conceptos básicos e introducción a la programación
  • Librerías más empleadas en tratamiento de datos y machine learning
  • Prácticas con Jupyter Notebooks para documentar código y facilitar la ejecución interactiva

  • Soluciones Big Data en el Cloud. Diseño de sistemas inteligentes.
  • Problemas que nos encontramos en Data Science y como abordarlos.
  • Introducción al aprendizaje automático.

  • Introducción a la arquitectura
  • Tratamiento, transformación y limpieza de datos.
  • Obtención de datos, inferencia de datos y modelado de datos.
  • Diseño de las necesidades del sistema.
  • Casos prácticos

  • Presentación de las técnicas más básicas: histogramas, scatter plots…
  • Técnicas de visualización más avanzadas ilustradas con problemas reales.
  • Detección de valores atípicos.
  • Correlaciones o indicadores de discriminación para entender cuáles son las variables más predictivas/discriminativas.
  • Introducción a proyecciones que revelan estructuras en los datos. En particular, el análisis de componentes principales.

  • Introducción a series temporales
  • Series temporales y su necesidad en Big Data

  • Introducción al Machine Learning
  • Tipos de problemas
  • Algoritmos supervisados sencillos
  • Aspectos importantes en el proceso de clasificación

  • Breve introducción a la optimización
  • Introducción a las máquinas de vectores soporte (SVM)
  • Introducción a los algoritmos genéticos
  • Prácticas con R

  • Introducción de las principales técnicas de regresión: Lineal, Splines, Quantiles, Lasso y regresión logística
  • Técnicas avanzadas de regresión
  • Diseño de experimentos para mitigar problemas de causalidad

  • Cluster Analysis: k-means, k-medoids. Association Rules: The apriori algorithm. Association rules sequences. The cspade algorithm
  • Cluster Analysis/ Hierarchical clustering: Agnes – Diana, Types of linkages . Examples on movie suggestion engines, cell phone towers placement, etc

  • Introducción a las funcionalidades básicas de Spark
    • Definición y manejo de RDDs
    • Manipulación de DataFrames y DataSets
    • Transformaciones y acciones más comunes en el procesamiento de datos distribuidos sobre Spark
    • Desarrollo de PySpark
  • Librería de modelado MLlib de Spark
    • Construcción de algoritmos descritos
    • Construcción de features
    • Pipeline completo de machine learning con PySpark.

  • Introducción a las redes neuronales básicas y a las redes profundas utilizando «Tensor Flow».
  • Técnicas de clasificación: Combinación de clasificadores

  • Introducción a los modelos gráficos probabilísticos
  • Caracterización
  • Redes Bayesianas
  • Tablas de probabilidad condicionada
  • Inferencia. Ejemplos Aprendiendo modelos gráficos probabilísticos e inferencia con ellos.

  • Utilización de combinación de clasificadores
  • Mejora de resultados y tasas de correcta clasificación y predicción

Salidas laborales

El curso de postgrado en Big Analytics combina formación teórica y práctica impartida por profesores del UC3M-Santander Instituto de Big Data (IBiDat) y profesionales del equipo de Deloitte Digital.

Al finalizar el curso contarás con el potencial suficiente para cubrir perfiles especializados, siendo capaces de extraer conocimientos valiosos a partir de enormes volúmenes de datos, guiando las decisiones de negocio de diferentes «Data Driven Companies»

Todo ello dominando el End to End del proyecto partiendo de datos en crudo (raw data) y transformándolos en información explotable creando el Smart Data y realizando analítica avanzada para crear valor a la compañía.

Los estudiantes que sean seleccionados por Deloitte realizarán prácticas remuneradas en la firma.

¿Tienes alguna duda?
Nuestros expertos en Big Analytics te la resuelven al instante

Los profesores solucionarán tus dudas en cualquier momento

Profesorado del Curso Big Analytics

Rosa-Elvira Lillo

Rosa Elvira Lillo

Directora del UC3M-Santander Instituto de Big Data (IBiDat)

Lara Quijano

Lara Quijano Sánchez

PhD Ingeniería informática | Miembro IBiDat

Alvaro Méndez

Álvaro Méndez Civieta

Investigador en IBiDat | Profesor de estadística UC3M

Félix Contreras Herrero

Director Analytics & Cognitive, Deloitte, España

Rafael Hernández

Rafael Hernández Murcia

Data scientist en
BBVA Data & Analytics

Ivan Blanco

Iván Blanco Sánchez

Profesor de Finanzas en CUNEF | Gestor del fondo NOAX GLOBAL

Belen Pulido

Belén Pulido Bravo

Investigadora en
IBiDat

Harold Antonio

Harold Antonio Hernández

Investigador en IBiDat | Profesor de estadística UC3M

Alejandro Casado Díez

Analyst | Consulting – Analytics Deloitte

¿A quién va dirigido el curso?

El curso está dirigido preferentemente a estudiantes de último curso o recién graduados de las siguientes titulaciones:

Requisitos

Deberás cumplimentar el formulario de inscripción y adjuntar tu CVexpediente académico y una carta de motivación. El plazo para la recepción de solicitudes de admisión permanecerá abierto hasta completar matrícula.

Además, deberás disponer de un ordenador portátil con las siguientes características mínimas:

¡Descubre cuanto sabes sobre Big Data!
Rellena el cuestionario y recibe los resultados en tu correo electrónico

Nuestros alumnos opinan

El curso es una formación buenísima para iniciarte en este mundo siempre que tengas un background de estadística o ingeniería, o hayas estudiado algo por tu cuenta. El postgrado te abre las puertas a muchas empresas que necesitan este perfil y por supuesto la posibilidad de acceder a Deloitte Digital. Lo recomendaría siempre.

Marta Delgado

Alumna 2ª edición

El curso de Big Analytics me ayudó en obtener una oportunidad laboral en el BBVA, donde aprendí mucho acerca de las finanzas y su aplicación en un entorno real como es la banca. También me ha permitido tener la oportunidad de realizar sucesivos cursos de programación en R, donde ya he adquirido un elevado nivel de competencia.

Javier Sansa

Alumno 1ª edición

El curso es el complemento formativo perfecto para adquirir nociones sólidas en analítica de datos, estadística y aprendizaje automático. La calidad docente, los materiales y la atmósfera que rodea al curso lo hacen una opción ideal para acceder y escalar en la industria del dato, además de todas las oportunidades de empleo que ofrecen. Pude impulsar mi carrera profesional en Deloitte AI & Data y acceder a proyectos internacionales con grandes firmas para proyectos de Data Science. Es una oportunidad única

Juan Oliva

Alumno 6ª edición becado en Deloitte

El curso ha supuesto para mí un reto personal y académico. Su enfoque práctico basado en la experiencia de los profesores hacen que las clases sean atractivas e interesantes ya que se ve la utilidad real de aquello que están explicando. Además te abre puertas al mundo laboral y te pone en contacto con gente con intereses parecidos a los tuyos. Lo recomiendo 100%.

Emma Vico

Alumna 5ª edición

Es un curso muy completo con una alta densidad de contenidos. Aunque no es un requisito, se aprovecha mejor si tienes algún conocimiento previo de minería de datos y programación orientada a objetos. Se utilizan R y Python, aunque mucho más Python. Me parece una opción muy recomendable para introducirte en una de las profesiones más demandadas en el mercado.

Javier Fernández

Alumno 5ª edición

Curso Big Analytics

En colaboración con: 

Fechas:
Septiembre a noviembre 2023

Formato:
Presencial

Localización:
Madrid

Horario:
Jueves y Viernes: 16:30-20:30 
Sabados: 9:30-13:30

Duración:
3 meses
120 horas lectivas

Precio:
2.900€ *, posibilidad de beca y descuentos para ALUMNI y alumnos UC3M de 200€

*AYUDA AL ESTUDIO: Entre los seleccionados para realizar el curso, se concederán 2 ayudas por importe de 900€, que se descontarán del coste total de la matrícula del curso. Los alumnos seleccionados por Deloitte recibirán una beca por valor del 40% de la matrícula y podrán realizar prácticas remuneradas si superan los requisitos establecidos por la firma. 

Será necesario que adjuntes CV, carta de motivación y expediente académico.

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    La Fundación Universidad Carlos III se reserva el derecho de cancelar un curso en caso de que no existan suficientes inscripciones en el mismo.

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