Introducción al Big Data y Business Intelligence

Comprensión de conceptos básicos de Big Data

• Definición, características (las 5 v's: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor)
• Diferencia entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
• Ventajas del uso de Big Data

Reconocimiento de la evolución histórica y contexto

• Origen y evolución de Big Data
• Principales hitos tecnológicos en su desarrollo

Conocimiento del ecosistema de Big Data

• Componentes principales: almacenamiento, procesamiento y análisis
• Principales actores y plataformas (Hadoop, Spark, AWS, Google cloud, etc.)

Identificación de casos de uso de Big Data

• Aplicaciones en diferentes sectores: salud, marketing, finanzas, industria, etc

Familiariación con la infraestructura de Big Data

• Computación distribuida: Hadoop y MapReduce
• Almacenamiento distribuido: HDFS

Uso de herramientas principales

• Apache Spark: arquitectura y casos de uso
• Bases de datos NoSQL: MongoDB, cassandra, HBase
• Apache kafka para procesamiento de flujos

Integración y procesamiento de datos

• Flume y sqoop: ingestión de datos
• Procesamiento batch vs procesamiento en tiempo real

Trabajo en entornos cloud para Big Data

• Introducción a AWS, Azure y Google BigQuery
• Comparativa entre soluciones en la nube
• Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental en el trabajo con grandes volúmenes de datos

Preparación de datos

• Limpieza, transformación y normalización
• Herramientas para la preparación de datos: Python (pandas), Spark SQL

Aplicación de técnicas de análisis descriptivo

• Estadísticas básicas y agregación de datos
• Exploración de datos: herramientas y técnicas

Aplicación de técnicas de análisis predictivo

• Introducción a Machine Learning: conceptos y algoritmos básicos
• Modelos predictivos aplicados al análisis de Big Data

Realización de análisis avanzado de datos

• Segmentación de datos (clusterización)
• Análisis de series temporales

Conocimiento de los fundamentos de la visualización

• Principios básicos del diseño visual
• Buenas prácticas en la representación de datos

Uso de herramientas de visualización

• Tableau, Power BI, D3.js
• Herramientas integradas en Python (matplotlib, seaborn, plotly)

Creación de dashboards

• Estructura y diseño de tableros interactivos
• Elementos gráficos: gráficas, tablas, filtros, mapas

Comunicación de resultados

• Interpretación y narración basada en datos
• Personalización de visualizaciones para distintos públicos

Conocimiento de los conceptos básicos de Business Intelligence

• Diferencias entre BI y Big Data
• Procesos clave en BI: ETL, análisis, reporting

Conocimiento de la arquitectura de BI

• Data warehousing: introducción a modelos multidimensionales
• Herramientas de BI: Tableau, QlikView, Microsoft Power BI

Realización de análisis de datos en BI

• Creación de KPIs (indicadores clave de rendimiento)
• Aplicación de BI en la toma de decisiones empresariales

Identificación de tendencias y futuro en BI

• BI autoservicio y análisis avanzado
• Uso de inteligencia artificial y Machine Learning en BI

Definición del proyecto

• Planteamiento del problema a resolver
• Selección de datos y herramientas

Implementación práctica

• Aplicación de las técnicas aprendidas en los módulos anteriores
• Análisis y visualización de datos

Presentación de resultados y conclusiones

• Presentación del proyecto
• Evaluación y retroalimentación