Diploma de Especialización en Data Analytics y Arquitectura de Datos

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La analítica y la arquitectura de datos normalmente son etapas secuenciales en la explotación eficiente de los datos. Después de la captura, el procesamiento y el almacenamiento, se analizan los datos. Hace falta, por lo tanto, saber diseñar sistemas informacionales adecuados y, así, generar el valor esperado por las organizaciones.
El Diploma de Especialización en Data Analytics y Arquitectura de Datos proporciona formación aplicada y cimientos teóricos en inteligencia de negocio, big data, ciencia de datos, data warehousing y bases de datos NoSQL, a profesionales tanto de perfil funcional como técnico.

Esta formación habilita a los interesados en este ámbito de pericia para:

• Implementar sistemas de business intelligence.
• Usar big data y ciencia de datos.
• Diseñar y usar bases de datos relacionales analíticas.
• Diseñar y usar bases de datos no relacionales (NoSQL).

El programa tiene una duración de un año y se estructura a través de dos especializaciones:

• E1. Analítica de Datos (18 créditos)
• E3. Arquitectura de Datos (12 créditos)

El programa de este máster a distancia se ha diseñado y se ofrece conjuntamente con los Estudios de Economía y Empresa y los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
La UOC tiene más de veinte años de experiencia en la formación de profesionales en línea en el ámbito de la business intelligence.

El diploma de especialización de Data Analytics y Arquitectura de Datos se dirige a un perfil funcional o técnico interesado en formación de métodos, técnicas y herramientas de análisis y gestión de datos y en la utilización de tecnologías de almacenamiento relacional y no relacional por proyectos analíticos.
Especialidades y asignaturas
E1. Analítica de Datos (Data Analytics)
Esta especialidad se dirige a introducir al estudiantado en los conceptos, métodos, técnicas y herramientas que utilizan los sistemas de inteligencia de negocio, big data y ciencia de datos, con casos prácticos y el uso de software especializado.
Se compone de las siguientes asignaturas:

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

E3. Arquitectura de Datos
Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil tecnológico capacidades prácticas para gestionar y almacenar datos relacionales (mediante bases de datos data warehouse) y no relacionales (mediante bases de datos NoSQL).

• Bases de datos analíticas (6 créditos). En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca apoyo en la toma de decisiones de la organización. Se presenta conceptualmente la arquitectura de almacenamiento (data warehousing) y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas. La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas especializadas (Pentaho, Microsoft, Oracle o PostgreSQL).
• Bases de datos NoSQL (6 créditos). Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: dominios que trabajan con grandes volúmenes de datos, dominios donde se requiera una alta distribución o disponibilidad, dominios que trabajan con datos poco estructurados y dominios en que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos. En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en el almacenamiento y gestión de los datos. Se trabajan diferentes tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.

Perfiles:

• El Diploma de Especialización en Data Analytics y Arquitectura de Datos se recomienda para estudiantes de ingenierías de todo tipo, de matemáticas o de ciencias de la información, o candidatos con una experiencia profesional equivalente.
• Es necesario disponer de conocimientos de programación (básicamente en lenguaje R y SQL), estadística y principios de visualización. En caso de carecer de estos conocimientos, pueden adquirirse mediante el diploma de experto de Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de forma independiente alguno de los cursos que la integran. Adicionalmente, se recomienda el conocimiento del inglés escrito.
• En caso de duda, se aconseja pedir asesoramiento para diseñar el itinerario más adecuado, a partir de las competencias de entrada y las aspiraciones profesionales de cada candidato o candidata.

A quién se dirige:
De acuerdo con la experiencia UOC a lo largo de los años, el estudiantado del máster y los programas de business intelligence y big data analytics de la UOC proceden de los siguientes ámbitos:

• Departamentos de control de gestión en el área económico-financiera, de marketing y ventas, y otros.
• Centros de competencias de inteligencia de negocio o departamentos especializados en análisis de datos.
• Departamentos de organización y sistemas y tecnologías de la información.
• Consultores e implantadores de software estándar de inteligencia de negocio, tanto de perfil de negocio como de perfil tecnológico.
• Debido a la evolución del sector y las empresas, es frecuente que sigan el programa profesionales con diferentes niveles de experiencia que necesiten reorientar su carrera profesional. 

Así mismo, este programa está cumpliendo un papel de programa de continuidad para estudiantes que han completado un grado y quieren ocuparse rápidamente en un ámbito profesional atractivo y de gran demanda.
Salidas profesionales
Este programa habilita para las siguientes salidas profesionales:

• Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de marketing y ventas y en las áreas de producción y operaciones.
• Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de business intelligence en departamentos de informática, o técnicos y analistas de empresas que han adquirido o están a punto de adquirir esta clase de sistemas.
• Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y macrodatos (big data) en empresas de servicios.
• Arquitectos de datos, que diseñan y construyen la plataforma de datos para proyectos de inteligencia de datos o macrodatos.
• Emprendedores que desean crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos o servicios basados en datos.

Requisitos de acceso:

• Para realizar el curso es necesario tener una titulación universitaria previa. Si no dispones de una titulación universitaria previa, podrás acceder al programa mediante el reconocimiento de experiencia profesional de la siguiente manera:
• 2 años de experiencia laboral y/o profesional en los campos: Consultoría, TI o Investigación.

Conocimientos previos:

• Es necesario disponer de conocimientos de programación (básicamente en lenguaje R y SQL), estadística y principios de visualización.
• En caso de carecer de estos conocimientos, pueden adquirirse mediante la especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de forma independiente alguno de los cursos que la integran.
• Adicionalmente, es recomendable el conocimiento del inglés escrito.

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 específicos

• Conocer y saber utilizar la inteligencia de negocio, big data y la ciencia de datos.
• Conocer y saber diseñar sistemas de data warehouse.
• Conocer y saber diseñar bases de datos NoSQL.
• Saber construir cuadros de mando para la toma de decisiones de los trabajadores y el equipo directivo, y técnicas y herramientas de visualización de datos.
• Saber utilizar, programar y parametrizar como analista herramientas de estadística avanzada aplicadas a casos de uso de negocio

Competencias
El programa está preparado para el desarrollo de capacidades prácticas de uso de sistemas de inteligencia de negocio y datos masivos, dentro de un marco conceptual propio basado en las buenas prácticas y el conocimiento científico.
El diseño de esta titulación propia sigue las recomendaciones y la metodología del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y, por lo tanto, se basa en la adquisición de competencias para el trabajo profesional en empresas privadas y organizaciones públicas.