Con este máster seremos capaces de entender en profundidad el nuevo entorno en el que vivimos de recolección constante de enormes cantidades heterogéneas de datos, así como de gestionar y procesar aquellos que son recogidos por parte de los drones. El propio dispositivo dron y los sensores que lleva acoplados serán claves para entender qué nuevos modelos de negocio se pueden generar en el ámbito de la agricultura, control de telecomunicaciones, infraestructuras estratégicas, diseño cartográfico y topográfico, control de masas poblacionales, etc.
Máster en Big Data y Drones
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4.490€
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Quién impartirá las clases
Profesores
Javier Goikoetxea
Director
Profesional con más de 20 años de experiencia liderando el desarrollo de negocios y proyectos en sectores tecnológicos. Experto en movilidad, coche conectado, IoT y Big Data. Fundador y CEO de varias compañías del ámbito de la tecnología y la telemática aplicada creando el primer motor de recomendaciones geo-referenciadas en tiempo real. Es profesor de Big Data en la Universidad de DEUSTO
Sandra Navarro
Experta en Big Data
Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation, Advanced Analytics, Training. Dentro de su carrera profesional ha liderado equipos en proyectos de Inteligencia de Negocio.
Nerea Sevilla
Experta en Big Data
Desarrollo de carrera profesional como experto en la ciencia de datos como generador de valor y conocimiento de negocio. En la actualidad como Responsable de Proyectos de Business Intelligence y BigData dentro de Lanbide
Miguel Ángel Vera
Experto Agile
Jefe de proyecto y consultor desde hace 15 años en metodologías y mejora continua en clientes como roche Pharma, Indra, Airbus, ADIF, Correos, o Endesa. Siempre acerca del impacto de la transformación digital en metodologías y enfoques de gestión ágiles
Ignacio Sánchez
Experto en Business Intelligence
Ingeniería técnica Informática de gestión (Universidad Carlos III de Madrid) . Responsable del departamento BI en Mediaset. Experto en la creación de informes y cuadros de mandos utilizando diferentes tecnologías y herramientas (Qlik, MicroStrategy, Power BI...)
Salomón Montesinos
Experto en Drones
Doctor en Ingeniería Geológica por la UCM Especialista en Hidrogeología por la UCM Especialista en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la UCLM. Director General de la empresa SM GEODIM Profesor asociado de la Escuela de Ingeniería Civil de la UCLM.
Programa del curso
60 ECTS
MÓDULO 1: Introducción al Big Data.
Objetivos
- Comprensión manejo y gestión del alcance del mundo Big Data
- Aprender a sacarle partido a los datos
- Saber valorar como de óptima es es la comunicación digital con el cliente
- Gestión técnica de proyectos
- Opciones para transmitir información
- Visión global de las empresas
- Adquirir habilidades de discurso
- Gestionar los temas legales relacionados con el uso de datos
Contexto
- Contexto
De los datos a las decisiones estratégicas
- De los datos a las decisiones estratégicas
- Omnicanalidad
- Oportunidades en la gestión de la información
Bases de datos relacionales
- Definición de base de datos
- Bases de datos relacionales
- Motores de bases de datos
Data Management
- La importancia del Data Management
- Data Governance
- Data Security
- Data Modeling & Design
- Data Integration & Interoperability
- Master Data
- Data Quality
- Data Storage
- Data Architecture
- Meta Data
- BI & Big Data
Business Intelligence
- Introducción al BI
- Datawarehouse vs Datamarts
- Lenguaje SQL
- ETLS
Big Data
- Introducción al Big Data
- Business Intelligence vs Big Data
- Perfiles profesionales del Big Data
- El perfil del CDO
- Ciclo de vida del Big Data
- Principales tipos de almacenamiento en Big Data
- Aparición de nuevos lenguajes
- Diseños tecnológicos en Big Data
- Apache Spark
- Spark sobre Hadoop
- Panorámica de herramientas de Big Data
- Evolución de las tecnologías Big Data
- Cloud
- Smart Data
Corporate Performance Management
- La pirámide de la información
- Organizaciones basadas en la estrategia
- Visualización
Analytics
- Enfoque multidisciplinar
- De la analítica predictiva a la analítica prescriptiva
- Data Mining
- Machine Learning
- Cognitive Computing
Ámbitos de Analytics
- Customer analytics
- Business analytics
- RRHH analytics
- Text analytics
- Realidad virtual
- Robótica
Internet of Things
- ¿Que es el IoT?
- loT en los hogares
- Smart Cities
- Redes de comunicación de bajo consumo
La digitalización en las empresas
- La digitalización en las empresas
Gestión de proyectos
- Introducción
- Gestión de los requisitos
- Valor ganado
- Roadmap y Release Planning
- Planificación y ejecución de las iteraciones
- Estado de un proyecto ágil
Protección de datos
- Reglamento europeo
- Reglamento latinoaméricano
Conclusiones
- Conclusiones
¿Y ahora qué?
- ¿Y ahora qué?
MÓDULO 2: Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un Datawarehouse.
BBDD relacionales: SQL. Diseño de un DATAWAREHOUSE
- Introducción
- Base de datos
- MySQL
- Manipulación de bases de datos
- Tipos de datos
- Normalización
- Manipulación de tablas
- Comandos SQL
- Funciones SQL
- Datawarehouse
MÓDULO 3: Bases de datos NOSQL y HDFS.
Introducción y Persistencia políglota
- Introducción
- Persistencia políglota
Modelos de datos
- Modelo de datos
Conceptos y diseño de bases de datos distribuidas
- Bases de datos distribuidas
- Diseño de bases de datos distribuidas
Modelo Acid y Bases de datos analíticas NoSQL
- Modelo ACID
- Bases de datos analíticas NoSQL
MÓDULO 4: Gestión de proyectos Big Data.
Introducción al agilismo
- Introducción al agilismo
- Manifiesto ágil. Valores y principios
Metodologías ágiles
- Metodologías ágiles
Entrega dirigida por el valor de negocio
- Visión del proyecto ágil
- Técnicas de priorización de requisitos
Planificación adaptativa
- El proceso de planificación ágil
- Planificación adaptativa
- Elaboración progresiva
- Puntos de historia
- Estimación por tamaño relativo (RelativeSizing)
- Estimación ágil de requisitos
- Timebox
- Velocidad
- Ajuste de procesos (Processtailoring)
Arranque del proyecto ágil
- Carta de proyecto
- Personas
- Historias de usuario
- Historias de usuario vs especificaciones
Roadmap y Release plan
- Elaboración del Roadmap
- Release Plan
- Integración del Backlog, Roadmap y Release Plan
- Buenas prácticas
- Roadmap y Release Plan vs. Diagrama de Gantt
Planificación y ejecución de cada iteración
- Preparación del trabajo
- Planificación de cada iteración
- Horas, puntos de historia y velocidad
- Ejecución de la iteración
- Prácticas de ingeniería ágiles
- Deuda técnica
Control y cierre de cada iteración
- Estado del proyecto
- Estado de la iteración
- Estado de la Release
- Cierre de una iteración
- Sprint Review
- Retrospectiva
Implicación de interesados y roles
- Radiadores de información
- Equipos de trabajo ágiles
- Equipos de trabajo distribuidos
- Liderazgo en un entorno ágil
Aplicando el paradigma ágil
- Aplicando el paradigma ágil
- Herramientas digitales
- Tips útiles
DataOps
- Introducción
- DEVOPS
- SAFE
- Democratización del dato
- Implantación de DataOps
- Infraestructura
- Vistazo general al reglamento de protección de datos
Estándar formal de gestión de proyectos (Parte 1)
- Definición formal de proyecto
- Marco formal de gestión de proyecto
- Ciclo de vida del proyecto
- Iniciación de un proyecto
- La actitud del jefe de proyecto
- El alcance del proyecto
- Conclusiones (Parte 1)
Estándar formal de gestión de proyectos (Parte 2)
- Ejecución y control del proyecto
- Visión global del ciclo de vida del proyecto
- El rol del jefe de proyecto
- Método del valor ganado
Modern agile. Conclusiones
- Preguntas habituales
- Glosario
- Modern agile
- Conclusiones
MÓDULO 5: Transformación y organización de datos. Datawarehouse, Data Marts y ETL.
Procesos ETL
- Introducción ETL
- Herramientas ETL
- Elementos de proceso ETL
- ETL Microsoft SSIS
- Comparativa de herramientas
Organización de los datos I
- Introducción y evolución de los datos
- BBDD relacionales I
- BBDD relacionales II
- BBDD NoSQL
- Comparativa SQL-NoSQL
Organización de los datos II
- Modelos de organización de datos
- BBDD Columnares
- Optimizar BBDD
- Optimizar BBDD II
- Diseño de BBDD relacionales
Data Warehouse y Data Marts
- Data Warehouse
- Inmon vs Kimbal
- Explotar datos DWH
- Data Mart
- Amazon RedShift
Caso Práctico
MÓDULO 6: Introducción y normativa de los drones
Introducción al mundo de los drones
- Objetivos
- ¿Qué es un dron?
- Historia de los drones
- Tipos de drones
- Tipos de vuelo
- Aplicaciones de los drones
Legislación aplicable a los drones
- Objetivos
- Normativa aérea
- El marco regulatorio de los drones
- La normativa española
MÓDULO 7: Principios físicos en la captura de datos con un dron
Teledetección desde drones
- Objetivos
- Definición y conceptos de teledetección
- La radiación electromagnética
- Interacciones de la REM con la atmósfera
- Interacciones de la REM con las cubiertas terrestres
- La respuesta espectral
Técnicas geofísicas desde drones
- Objetivos
- Introducción a la geofísica
- Levantamientos geofísicos
- Conclusiones
Sensores para la adquisición de datos
- Objetivos
- Sensores: Conceptos de resolución
- Tipos de sensores
- Sensores en la región del visible
- Sensores multiespectrales
- Sensores hiperespectrales
- Sensores térmicos
- Sensores lidar
MÓDULO 8: Generación de información desde drones
Proceso digital de la imagen
- Objetivo
- La imagen ditigal
- Correcciones de la imagen
- Realce de la imagen
- Extracción de información
Integración con sistemas de información geográfica
- Objetivos
- Sistemas de apoyo a la toma de decisiones
- Sistemas de información geográfica
- Fundamentos cartográficos y geodésicos
- Análisis espacial
- Álgebra de mapas
- Tipos de sistemas de información geográfica
MÓDULO 9: Planificación de vuelo y generación de ortoimágenes
Planificación de vuelos con Misson Planner
- Objetivos del tema
- ¿Qué es Misson Planner?
- La interface de Misson Planner
- Planificación de la misión
- Ejercicios opcionales
Generación de ortofotos con PhotoScan
- Objetivos del tema
- Utilizando PhotoScan
- Utilizando Webodm
- Utilizandoprogramas 3D
- Referencias bibliográficas
