Borrador Big Data rev

Presentación
El objetivo principal de este curso es ofrecer un primer acercamiento a
algunas herramientas de data science y Big Data, para comprender los
procesos y técnicas implicados en los proyectos Big Data, y así saber
valorar su función en las organizaciones. En concreto, se pretende que
al finalizar el curso el alumno sea capaz de:
• Comprender y saber explicar el concepto de Big Data y su valor para
las organizaciones a través de casos concretos
• Entender el rol y funciones del data scientist y comprender cómo se
realizan tareas sencillas de manipulación de datos y creación de
modelos de aprendizaje automático
• Conocer el papel y función de las bases de datos escalables y los
entornos de paralelización de datos en la nube dentro de proyectos
Big Data
• Saber utilizar de manera básica herramientas y técnicas de
visualización de datos.
La metodología que se aplicará en las sesiones es fundamentalmente
práctica y tiene como objetivo tener contacto con algunas
herramientas y conocer casos de estudio para comprender los
métodos, técnicas y procesos implicados en los proyectos Big Data a
través de ellas. Las sesiones son tutoriales, de modo que se trabajará
sobre ejemplos o casos preparados.
El curso va dirigido a aquellos profesionales con experiencia que
deseen asumir nuevas competencias y responsabilidades como
analistas de datos y de negocio, a directivos que quieran introducir en
sus organizaciones herramientas que les permitan mejorar los
resultados y a cualquier otro interesado en ampliar sus conocimientos.
Métodos y tecnologías
Big Data
para economistas
Programa
Información e inscripciones
• El business case de Big Data
Duración:
28 horas lectivas
• El trabajo del data scientist y los modelos predictivos
• Tecnologías escalables y de paralelización
• Visualización de datos
• Casos de aplicación en economía y finanzas
Requisitos
Los alumnos deberán asistir con un portátil con sistema
operativo de 64 bits (Windows, Mac o Linux), para que sea
compatible con virtualización hardware. Mínimo 4GB RAM,
recomendado 8 GB.
Profesorado
Vidal Fernández
Head of Advanced Analytics Solutions Spain & Portugal, Teradata
Manoel Gadi
Calendario y horario:
Del 7 al 28 de marzo de 2017
Martes y jueves, de 17 a 21 h.
Matrícula*:
Precio general: 625euros
Precio colegiados: 750euros
•
Las matrículas que se abonen con 10 días de antelación al comienzo del
curso tendrán un 10 % de descuento.
•
La Escuela de Economía se reserva el derecho a anular el curso si no se llega
a un número mínimo de alumnos.
Formas de pago:
- Talón nominativo a
Colegio de Economistas de Madrid
- Transferencia bancaria:
Colegio de Economistas de Madrid
ES22 2038 0603 21 6005369140
Director de BRAVO CAPITAL Direct Lending
Carlos García
CIO de StrategyBigData (SBD)
César Pérez López
Instituto de Estudios Fiscales
Alberto Oikawa
Lugar de celebración e información:
Escuela de Economía
c/ Flora, 1
28013 Madrid
Telf: 91 559 46 02 – Fax: 91 559 29 16
[email protected]
CTO de Cubenube
Miguel Ángel Sicilia
Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Alcalá.
www.colegioeconomistasmadrid.com