mÁster en business intelligence y big data - eoi

Escuela de Organización Industrial – Becas MESCYT 2019/2020 – República Digital

MÁSTER EN BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA


CONVOCATORIA DE BECAS

BECAS MESCyT – REPUBLICA DIGITAL

EOI Escuela de Organización Industrial en colaboración con el El Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología en cumplimiento de las políticas que dicho Ministerio ejecuta dentro del marco del Proyecto de formación y Capacitación de Talento Humano en Desarrollo de Software (Becasoft) del programa República Digital orientado al desarrollo y modernización del país, convoca a los interesados en obtener estas becas para cursar programas de Maestría.

LAS BECAS CUBREN:

✓ Pago de la matrícula (100%)

✓ Gastos de estancia en España durante la fase presencial

✓ Seguro de asistencia en viaje

¿A QUIÉN VAN DIRIGIDAS?

El programa está dirigido a ciudadanos dominicanos con residencia permanente en la República Dominicana, o dominicano/a hijo/a de dominicano/a residente en el exterior, graduados de estudios superiores con un índice académico mínimo de 80 en la escala de cero a 100 o de 3 en la escala de cero a cuatro.

¿Cómo solicitar la beca?

Los interesados deben solicitar la beca directamente a MESCYT y cumplir con los requisitos de admisión establecidos por EOI Escuela de Organización Industrial para cada uno de los programas

Aplicar a la convocatoria de becas publicada por MESCyT:

>>> Antes del 22 de abril de 2019

DOCUMENTACIÓN QUE APORTAR:

Formulario de Solicitud de BECA INTERNACIONAL MAESTRIA RD

https://beca.rd.mescyt.gob.do/

Accede aquí al formulario de solicitud

1. Récord de calificaciones de la carrera de grado, emitido por la Institución de Educación Superior en la que estudió y legalizado por el Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología - MESCYT (Adjuntar tanto la certificación del MESCYT como el récord de calificaciones sellado por el MESCYT) o

1º




✓ SI APLICA COMO DOMINICANO/A O HIJO/A DE DOMINICANO/A RESIDENTE

EN EL EXTERIOR: Récord de calificaciones de la carrera de grado, emitido por la

Institución de Educación Superior en la que estudió y legalizado por la institución

competente del país donde reside o realizó los estudios.

2. Copia del Título de Grado, emitida por la Institución de Educación Superior en la que estudió y legalizada por el Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología – MESCYT. (Adjuntar tanto la certificación del MESCYT como la Copia de Título de Grado sellada por el MESCYT).

✓ SI APLICA COMO COMO DOMINICANO/A O HIJO/A DE DOMINICANO/A

RESIDENTE EN EL EXTERIOR: Copia del Título de Grado, emitida por la Institución

de Educación Superior en la que estudió y legalizada por la institución competente

del país donde reside o realizó los estudios.

3. Una (1) foto 2x2 cm.

4. Fotocopia de la Cédula de Identidad y Electoral (ambos lados) o

✓ SI APLICA COMO DOMINICANO/A HIJO/A DE DOMINICANO/A RESIDENTE EN

EL EXTERIOR: Acta de nacimiento (apostillada en el lugar de origen, si nació en el

extranjero) y fotocopia de ambos lados de la Cédula de Identidad si la tiene.

5. Fotocopia del Pasaporte (primera página y visas, si tiene)

6. Currículum Vitae (máximo 2 páginas).

7. Certificado de No Antecedentes Penales (Debe tener una fecha de emisión que no supere los tres meses).

8. Certificado médico de salud física y mental (Debe tener una fecha de emisión que no supere los tres meses).

9. Carta declaratoria de los propósitos que pretende alcanzar mediante los estudios a realizar.

✓ SI APLICA COMO DOMINICANO/A O HIJO/A DE DOMINICANO/A RESIDENTE

EN EL EXTERIOR: Demostrar por escrito que es dominicano (a) o uno de los padres

es dominicano y reside fuera de la República Dominicana, con una declaración

jurada apostillada que evidencie su actual lugar de residencia en el exterior.


PROCEDIMIENTO PARA SOLICITAR LA BECA EN MESCYT:

Llenar el Formulario de Solicitud de Becas Internacionales con todos los campos requeridos, accediendo a la plataforma beca.internacional.mescyt.gob.do

Ingresar el número de Cédula de Identidad y Electoral como requerimiento obligatorio para iniciar el llenado del formulario en línea.

Una vez completados todos los datos requeridos, el sistema enviará un

correo electrónico de confirmación con un nombre de usuario (que será su correo electrónico) y una contraseña, con los cuales podrá ingresar al sistema y dar seguimiento al estatus de su solicitud. El usuario y la contraseña enviados al correo electrónico serán su principal vía de comunicación con el MESCYT durante todo el proceso.

Escanear y adjuntar los documentos requeridos para completar el proceso de

solicitud de la beca, en la plataforma beca.internacional.mescyt.gob.do

• Una vez registrada su solicitud, tendrá hasta el 22 de abril del año 2019 para completar la documentación requerida (subir los documentos escaneados a la plataforma).

IMPORTANTE

Los Formularios deberán ser completados en la plataforma habilitada para estos fines

Deberán adjuntar al formulario los documentos requeridos de forma digital

Deberán contar con el expediente original, el cual deberá entregar de forma física dentro de las fechas establecidas, si así se le indica para fines de validación, acompañado de un juego de copias

Los solicitantes deben acogerse a los requisitos de admisión de los Programas e Instituciones de Educación Superior a las cuales apliquen.

Cumplir con los requisitos de Admisión establecidos por

EOI para cada uno de los programas.

Una vez confirmada por MESCYT la lista de candidatos preseleccionados, EOI se pondrá en contacto con ellos para verificar que cumplen con los requisitos de admisión del programa en el que han sido seleccionados, y solicitarles el envío de la documentación necesaria para completar la inscripción en el programa (CV + Fotocopia del Título Universitario + Fotocopia Cédula de identidad/pasaporte).

Recibida la documentación requerida, EOI enviará al becado la comunicación de admisión definitiva en el programa que podrá ser requerida por MESCYT

2º


para acreditar el cumplimiento de los requisitos de admisión requeridos por EOI.

¿QUÉ MÁSTER PUEDES SOLICITAR?

A continuación, se indican los programas para los que pueden solicitarse beca y posteriormente se anexan los contenidos de estos:

BECAS MESCYT – REPÚBLICA DIGITAL 2019-2020

Maestrías online (+ 1 semana presencial en España)

Fecha de Inicio

Fase presencial

Área TRANSFORMACIÓN DIGITAL


oct/nov 19

Madrid

MÁSTER EN TRANSFORMACIÓN DIGITAL oct/nov

19 Madrid

MÁSTER EN TECNOLOGÍAS EMERGENTES oct/nov

19 Madrid

Las fechas de inicio y finalización pueden sufrir ligeras modificaciones en función

de la disponibilidad de los profesores o de necesidades organizativas de EOI

Escuela de organización. Las modificaciones en el calendario serán comunicadas a

los alumnos con la suficiente antelación



1. ESTRUCTURA

FASE ONLINE (26 semanas) 416 h.

FASE PRESENCIAL (1 semana) 34 h.

− Visitas a empresas − Conferencias − Talleres

− Trabajo en proyecto. Presentación Anteproyecto.

PROYECTO (16 semanas) 200 h.

HORAS TOTAL MÁSTER 650 h.

2. OBJETIVOS

El entorno globalizado y la proliferación de datos procedentes de múltiples fuentes necesitan de profesionales capaces de enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como con conocimientos de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube. Según las estimaciones de McKinsey Global Institute para 2018, se necesitarán hasta 190.000 profesionales con un nivel alto en habilidades analíticas simplemente en Estados Unidos, así como 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data.

El Máster en Business Intelligence y Big Data tiene como misión responder a este reto de formación cualificada en las diferentes áreas de la empresa. A través de este programa conocerás en profundidad los elementos de medición de negocio, tecnología y analítica de datos y desarrollarás las habilidades necesarias para adquirir una combinación de habilidades única en las áreas de data science, business analytics y big data management.

El objetivo es que te conviertas en un profesional capaz de sacar todo el partido a las tecnologías de inteligencia de negocio, de manera que reviertan en la mejora de procesos y toma de decisiones de las empresas.

3. A QUIÉN VA DIRIGIDO

Dirigido a titulados superiores en Telecomunicaciones, Informática, Física, Matemáticas, ... Para otras titulaciones se valora conocimiento y experiencia previos en programación de alto nivel, estadística, lenguaje SQL, ...

http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation


4. PROGRAMA ACADÉMICO

INTRODUCCIÓN Aprendizaje y manejo de herramientas Online. Web 2.0 Presentación del Máster

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE BI, BA Y BIG DATA Online: 16 h.

Definición, Componentes y Tipología de Sistemas de Inteligencia de Negocio. Contextualización y Diseño de Sistemas de Inteligencia de Negocio. Diseño de Informes, Cuadros de Mando e Indicadores. Fuentes y Calidad de los Datos. El business case de una iniciativa de inteligencia de negocio

MÓDULO 2. ESTRATEGIA Y GESTIÓN BASADA EN DATOS Online: 16 h.

Fundamentos de la direccion estrategica. La información como base del análisis estratégico

Analisis del entorno competitivo, sectorial y particular para toma de decisiones. La inteligencia competitiva.

Definición de la estrategia: Diseño y simulación de estrategias alternativas Implantación y seguimiento de la estrategia. Definición de indicadores clave (KPI’s).

MÓDULO 3. HERRAMIENTAS – PARTE 1 Online: 16 h.

Herramientas auxiliares: Instalación y gestión de máquinas virtuales con VirtualBox, Amazon Workspaces y uso de la línea de comandos en un entorno Linux.

El lenguaje de programación Python. El entorno Jupyter Notebook. Librerías para el análisis de datos: Numpy, Pandas, y Matplotlib. Introducción a XML y JSON como formatos de datos usando Python. Introducción a las bases de datos relacionales:

o Nociones básicas del modelo relacional o Introducción a SQL.

MÓDULO 4. DE BUSINESS INTELLIGENCE Online: 32 h.

DW: Qué es y conceptos básicos. Arquitecturas de Referencia y Diseño: data marts y data warehousing Multidimensionalidad y su tipología. OLAP/MOLAP/ROLAP Esquema de bases de datos: desnormalización y multidimensionalidad Diseño de data warehouses. Elementos hardware y software Herramientas de extracción, transformación y carga – ETL Lenguaje de consulta analítico: MDX vs. SQL Manipulación, análisis y visualización de datos: Visor OLAP y funciones básicas


MÓDULO 5. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO ESCALABLE Online: 32 h.

Introducción a las bases de datos NoSQL: origen, evolución y contexto histórico Persistencia poliglota: escoger el modelo de datos más adecuado para cada problema. Modelos de Agregación: características, tipos (clave-valor, documental y orientado a

columnas) consideraciones de diseño y casos de uso. Modelos en grafo: características, consideraciones de diseño y casos de uso. Sistemas distribuidos: definición, tipos (cliente/servidor, peer-to-peer…), estrategias de

distribución (fragmentación y replicación) y consistencia de datos (ACID vs BASE). Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J.

MÓDULO 6. PARALELIZACIÓN DE DATOS - PARTE 1 Online: 32 h.

Procesamiento paralelo y ecosistema hadoop. Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce. Mecanismos de explotación de la información en entornos distribuidos hadoop.

MÓDULO 7. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MINERÍA DE DATOS Online: 32 h.

Aprendizaje supervisado y no supervisado. Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad. Herramientas de aprendizaje automático, visualización. El ciclo de la minería de datos.

MÓDULO 8. ANÁLISIS DE REDES SOCIALES Online: 16 h.

Fundamentos para el estudio, medida e investigación de redes sociales Tratamiento, visualización y análisis de grandes redes Herramientas de visualización de redes sociales

MÓDULO 9. MINERÍA DE TEXTO Y ENLACES EN LA WEB Online: 32 h.

Comprender los fundamentos teóricos, las técnicas y las aplicaciones prácticas del PLN Manejar de forma práctica distintas librerías y herramientas de NLP (NLTK, Brad, Gate) Implementar de forma básica distintas soluciones NLP (Análisis de Sentimiento, Text

Mining de datos web, Asistente Virtual)

MÓDULO 10. MEDICIÓN DE NEGOCIO Y VISUALIZACIÓN Online: 32 h.

Introducción a la Analítica de Negocio Medición del Negocio Visualización de datos

MÓDULO 11. PARALELIZACIÓN DE DATOS - PARTE 2 Online: 32 h.

Hadoop cluster


Spark Intro scala Spark SQL Spark Streaming

MÓDULO 12. ADQUISICIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL Online: 16 h.

Introducción y conceptos básicos Arquitectura general de un proyecto IoT Plataformas IoT y Big Data Ejemplos y casos de uso

MÓDULO 13. METODOLOGÍA DE PROYECTOS Online: 16 h.

Ideas modelos de negocio Formación de grupos de trabajo Asignación tutores MÓDULO 14. HERRAMIENTAS – PARTE 2 Online: 16 h.

Introducción al lenguaje de programación R: o El entorno RStudio o Introducción al lenguaje R y su aplicación a la estadística.

MÓDULO 15. CASO ANALÍTICA FINANCIERA Online: 16 h.

Conceptos financieros y de riesgos Aplicación práctica de BI y BIGDATA a la visión financiera/riesgos Obtención y preparación de datos financieros y de riesgos Modelos estadísticos para maximizar el RAR (Rentabilidad ajustada al Riesgo) y para

inferir el riesgo de operaciones financieras.

MÓDULO 16. CASO ANALÍTICA DE CLIENTES Online: 16 h.

Location Analytics: Concepto y aplicaciones El valor de la ubicación Aplicación en el análisis de resolución de un problema de negocio Casos prácticos y trabajo individual de aplicación de Location analytics en un caso

práctico

MÓDULO 17. CASO ANALÍTICA DE MARKETING Online: 16 h.

Aplicación al Marketing Digital Campañas con públicos seleccionados Selección de Clientes mediante Modelos de Propensión

MÓDULO 18. CASO ANALÍTICA DE DATOS ABIERTOS Online: 16 h.

Datos abiertos en el sector público. Reutilización. Apertura de datos empresariales. APIs y concursos.


Estrategias basadas en datos abiertos. Casos de uso.

MÓDULO 19. CASO ANALÍTICA DE OPERACIONES Online: 16 h.

Location Analytics: Concepto y aplicaciones Representación espacial de información en 2D y 3D Transformación y normalización de datos espaciales Aplicación del análisis espacial en la resolución de un problema de negocio Ejercicios prácticos usando la suite de ArcGIS y GDAL

5. CALENDARIO FASE PRESENCIAL

D L M X J V S

LLEGADA AL HOTEL

-09:00 a 10:00 h-

Bienvenida y entrega documentación fase presencial

-10:00 a 14:00 h-

Diseño, generación y evaluación modelos de negocio

-09:00 a 11:30 h-

Actividad grupal

-11:30 a 13:30 h.-

Foro emprendedores

-09:00 a 13:30 h-

Visita a una empresa

-09:00 a 13:30 h-

Visita a una empresa

-09:00 a 13:30 h-

Presentación Anteproyectos -13:30 h- Clausura Fase Presencial

SALIDA DE HOTEL

-14:00 h-

Almuerzo

-14:00 h-

Almuerzo

-14:00 h-

Almuerzo

-14:00 h-

Almuerzo

-14:00 h-

Almuerzo

-15:00 a 19:00 h-

Diseño, generación y evaluación modelos de negocio

-19:00 a 20:00 h-

Trabajo en Proyecto

-15:00 a 19:00 h-

Metodología de Proyectos

-19:00 a 20:00 h-

Trabajo en Proyecto

-15:00 a 19:00 h-

Valoración de proyectos de inversión

-19:00 a 20:00 h-

Trabajo en Proyecto

-15:00 a 19:00 h-

Experiencia de cliente

-19:00 a 20:00 h-

Trabajo en Proyecto

-15:00 a 17:00 h-

Presentación Anteproyectos

Este programa es susceptible de sufrir modificaciones en función de la disponibilidad de los profesores.

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