1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0

  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time

  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB

  1. Lucene + Solr

  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana

  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform

  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry

  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI

  1. 1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta Powerbi

  1. Herramienta Tableau

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El concepto de los clusters en Hadoop

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA

  1. Tipos de inteligencia artificial

  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades

  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

  1. Introducción
  2. Algoritmos

  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos

  1. Clasificadores
  2. Algoritmos

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas

  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón

  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python

  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. La sociedad de la información
  2. Diseño, desarrollo e implantación
  3. Factores de éxito en la seguridad de la información

  1. Seguridad a Nivel Físico
  2. Seguridad a Nivel de Enlace
  3. Seguridad a Nivel de Red
  4. Seguridad a Nivel de Transporte
  5. Seguridad a Nivel de Aplicación

  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental

  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv

  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT

  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0