MÓDULO 1. Introducción y estrategia.
Presenta los conceptos generales de Big Data y lo enmarcadentro de las funciones corporativas situándolo dentro de la

• Estrategia corporativa de una compañía.
• Exposición del uso legal que puede hacerse de los datos.
• Recorrido sobre los conceptos de estrategia y gestión más
• relevantes y su enlace con el análisis de negocio.
• Cómo construir un business case detallado, y una
• metodología de gestión de proyectos de Big Data.

MÓDULO 2: Integración de Nuevos Datos.
Este módulo se concentra en el tratamiento, integración y gobierno de los datos corporativos. Se cubrirán conceptos como:

• Data Quality.
• Gobierno del dato.
• Distribución Hadoop.
• Preprocesamiento de información no estructurada.
• Procesamiento en tiempo real (streaming computing).
• Cloud Computing.
• Open Data.
• Visualización avanzada (Watson Analytics).
• Arquitectura de Big Data.
• Introducción a la computación cognitiva.
• Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
• Análisis de sentimiento.
• Datos en redes sociales.
• Análisis de geolocalización con GIS.

MÓDULO 3: Análisis de Información.
Este módulo muestra cómo transformar los datos en informació contextualizada que permita tomar decisiones, concluir hechos o tomar mediciones relevantes:

• Claves del análisis multidimensional OLAP.
• Modelos de medición de Norton y Kaplan.
• Cuadro de Mando Integral
• Balanced Scorecard
• Mapas Estratégicos
• Watson Analytics
• Empleo de visualización avanzada de datos y taller de
• decisiones estratégicas.
• Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
• Caso Sector Educación.
• Caso Gestión de identidades.
• Gestión de riesgos financieros.
• Bases de datos NOSQL.

MÓDULO 4: Modelos Predictivos.
Este módulo introduce los métodos inductivos:

• Técnicas de definición de modelos predictivos con técnicas de Data Mining.
• Aplicaciones de nuevo cuño.
• Nuevas técnicas de Análisis de texto (Text Mining).
• Gestión de identidades.
• Diseño de modelos con lenguaje R.
• Optimización de clientes.
• Se profundiza en la dimensión legal en cuanto tecnología
• (Desarrollo de software, uso, explotación, know-how).
• Se presentarán casos de uso prácticos de Big Data como:
• Next Best Activity.
• Optimización de Clientes.

MÓDULO 5. Casos de Uso y Aplicaciones.
Se desarrolla en detalle los siguientes casos de uso:

• Fraude y blanqueo de dinero.
• Utilities.
• Revenue management.
• Marketing basado en eventos en tiempo real.
• Smart Meters y Smart Grid (Caso de Uso
• mantenimiento predictivo).
• Telemetría y machine to machine.
• Computación Cognitiva. Casos de uso y taller.
• Captación de clientes mediante listas externas.
• La dimensión legal cubre los aspectos de redes 2.0
• (captación y explotación).
• Presentación de Proyectos