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master in business intelligence

Mediante este Master in Business Intelligence la Universidad Camilo José Cela ofrece una formación sobre diferentes tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que integrándolas con la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para tomar mejores decisiones en la empresa que ayuden a lograr una ventaja competitiva.

Este Master in Business Intelligence está dirigido a diversos perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas persona que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos.

Gracias a nuestro Máster in Business Intelligence obtendrás amplios conocimientos de analítica e Inteligencia de negocio y sabrás aplicarlos como herramientas de mejora en la toma de decisiones.

También serás capaz de recopilar y procesar datos procedentes de la web y conocerás las posibilidades de aportar valor a la organización para la que trabajes analizando grandes cantidades de datos.

Para todo ello se cuenta con un fantástico claustro de profesores formado por los mejores profesionales de cada área que permitirán recibir una formación de primer nivel.

No dudes en contactar con nosotros si te surge alguna pregunta y matricúlate en el Master in Business Intelligence de la Universidad Camilo José Cela.

Master en BigData.

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Cinco predicciones para Business Intelligence en 2021

Hoy en día, es esencial para cualquier organización aprovechar tecnologías como el Business Intelligence (BI) o la análitica. Todo ello con el objetivo de resolver problemas empresariales y mejorar sus operaciones. Sin embargo, es proceso es complejo debido a la gran cantidad de datos que reciben las empresas actualmente. ¿Quieres conocer cinco de las predicciones para el Business Intelligence en 2021 según Forbes? Entonces, ¡sigue leyendo!

¿Estás preparado para realizar un Máster en Business Intelligence?

Se ha convertido en un motor económico para el mundo empresarial en los últimos años. Este concepto abarca diversos campos científicos y tecnológicos y requiere poseer competencias en los ámbitos de sistemas de la información, ingeniería de software, ciencia de la toma de decisiones, innovación y gestión empresarial.

“Trata de responder a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Estos nuevos profesionales están llamados a cumplir un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones”.

3 Consejos para hacer el mejor Máster en Big Data

En los últimos años se ha ido incrementando la importancia y la necesidad de estudiar un Máster para especializarse y obtener unos conocimientos y habilidades concretas que nos abran el camino al mundo empresarial. La competitividad y el exceso de gente con formación hacen que esta sea una buena forma de destacar y liderar el mercado, por ello es primordial encontrar el mejor Máster y ser aceptado para entrar en él.

Pero… ¿hay algo que podamos hacer para mejorar nuestras posibilidades a la hora de aplicar al Máster deseado? En este artículo os dejamos 3 Consejos para hacer el Mejor Máster en Big Data. ¡Esperamos que os ayuden!

Másteres en Business Analytics: los profesionales del mañana

Hablar de los Másteres en Business Analytics no debe llevarnos a pensar en un estudio que solo será útil a corto plazo, sino que debemos pensar en ello como el estudio que formará a los expertos más demandados a nivel mundial.

La situación es de esta manera y es que hoy para una gran cantidad de empresas es una necesidad contar con expertos en la gestión de grandes cantidades de datos que al ser recolectados, analizados e interpretados aportan información muy valiosa para el futuro y competitividad del negocio.

No es por nada que actualmente dentro de los perfiles de expertos más buscados se encuentran los másteres en Big Data, Másteres en Business Analytics  así como los másteres en Business Intelligence.

De los perfiles más buscados

Estos tres perfiles de los cuales hemos hablado se asemejan mucho, pero sobre todo se complementan muy bien.

Así, el Big Data se encarga de la recolección de los datos así como de su gestión. El Business Analytics se encarga del análisis de los datos, con el objetivo de obtener información de gran utilidad para la empresa, y en el caso del Business Intelligence se trata de la definición de una adecuada estrategia de negocios que se tiene como resultado del previo análisis de datos.

Las empresas requieren cada vez más a profesionales con Másteres en Business Analytics  y es que han entendido que con su colaboración pueden gestionar la gran cantidad de información que existe y que al ser estudiada puede ayudar a la empresa a mantenerse en una posición relevante y continuar con su evolución sin morir en el intento.

Esto se ha entendido hoy y para el futuro tiende a expandirse a un mayor número de empresas. Por esto, realizar estudios en business analytics puede resultar muy beneficioso para los interesados así como para las empresas. No podemos obviar que un experto en esta área es actualmente muy demandado y lo seguirá siendo en el futuro,  ya que las empresas quieren seguir teniendo una mayor certeza a la hora de decidir sus movimientos y de buscar lograr sus metas.

Esto  es lo que se logra con el business analytics, presentándose así sus profesionales como unos aliados necesarios e infalibles para los negocios y las empresas.

Beneficios de los Másteres en Business Analytics  

A tanto las compañías, como los negocios y claramente los profesionales que se inclinen por esta maestría y perfil pueden verse muy beneficiados.

  • Para comenzar, en las empresas al contar con un máster en un Bussiness Analytics no volverán a tomar sus decisiones sin contar con los datos e informaciones necesarias. Se ha quedado atrás las decisiones sin suficientes fundamentos, que generalmente acarrean graves errores.
  • Las empresas tienen el beneficio de contar con información y bases reales para la toma de decisiones sensatas y acertadas. Además, se mejora la competitividad y si se aprovecha bien la información es posible convertirse en líderes del mercado.

Finalmente, al hacer estos estudios se puede entrar a hacer parte de un selecto grupo de expertos que hoy en día es de los más apreciados, demandados y que se espera siguán teniendo una gran demanda así como excelentes ingresos.

Los profesionales del futuro se orientan al sector Big Data

El Big Data se ha hecho imprescindible para las empresas, especialmente porque su aporte a las mismas tiene un valor incalculable en tiempo y en resultados. Las organizaciones tienen que verse enfrentadas cada día al hecho de que deben tomar decisiones, pero también asumirlas, sin embargo no siempre es sencillo y en la mayor parte de los casos se hacía siempre a ciegas.

El Big Data es una luz, es un camino mucho más claro cuando se trata de tomar decisiones, puesto que se basa en el análisis de datos veraces. Además de analizar y gestionar datos, el Big Data ofrece tres opciones de ayuda imperdibles entre las cuales encontramos: el ahorro de costos, evita la pérdida de clientes potenciales y además ayuda a las empresas a ser más rentables.

Los profesionales del futuro se orientan al sector Big Data.

Los profesionales que se dedican al Big Data poseen un tipo de capacidades que sobresalen por encima de otros profesionales, y esto se debe a que son más capaces de analizar que otros. Es por ello que actualmente la apuesta es por la formación y por otro lado, la competencia entre organizaciones con la finalidad de encontrar el mejor de todos.

Este tipo de competencia silenciosa pero que cada uno de nosotros sabe que mueve y mucho, ha hecho que los profesionales y muchos jóvenes tomen la decisión de especializarse en este tipo de áreas, permitiendo entonces que en un futuro próximo puedan acceder al mercado con posibilidades laborales enormes, en donde pueden darse el lujo de elegir. Algo que una amplia mayoría no puede hacer.

Las ofertas laborales con respecto al Big Data han tenido salarios hasta la fecha que alcanzan casi los 40 mil euros. Algunos perfiles por supuesto ganan más que otros, y esto se debe al nivel de complejidad que desempeña dentro de la organización y el papel que tiene con respecto a los datos.

Si bien algunos salarios son un poco más bajos que otros, esto se debe a la novedad del puesto, muchos puestos se van creando conforme a las necesidades y por ello ofrecen lo más bajo, aunque sigue siendo mucho más alto que otras profesiones y otras vacantes. Esto hace que sean aún más atractivos para las personas y es por ello que las especializaciones y los estudios de Máster no se hacen esperar.

Todos los especialistas están de acuerdo que gracias a la estabilidad de este mercado, especialmente en la demanda laboral, sus salarios, la posibilidad de ascenso y de crecimiento, permiten que las proyecciones sean positivas. Lo más seguro es que sigan creándose nuevos y mejores puestos relacionados que permitan una mejor expansión y un mejor conocimiento de las empresas.

También podemos esperar que la oferta académica sea aún mejor y más especializada, con la finalidad de contar con mejores preparaciones y mejores habilidades con las cuales poder hacer frente a los cambios y transformaciones que son inevitables en esta actualidad.

¿Cómo hacer una carta de recomendación?

Si esta es la primera vez que redactarás una carta de recomendación, entonces seguramente tienes varias dudas acerca de las palabras exactas que debes redactar y hasta cómo empezarla, continuarla y finalizarla, o sea, todo.

Es por lo anterior que debemos de saber algunos aspectos importantes acerca de esta carta tan importante para tu vida profesional, así que la Universidad Camilo José Cela te da a conocer aspectos tales como:

  • ¿Qué debe contener?
  • ¿Quién la realiza?
  • Su estructura
  • Consejos al redactar

¿Qué debe contener y quién realiza la carta de recomendación?

Debemos saber que el destinatario no sabe nada de nosotros, es por esto que debemos ser lo más explícitos posible.

Los aspectos que debe contener la carta de recomendación son los siguientes:

  • Presentación, relación y firma (contenido en el primer párrafo)
  • Motivo de la recomendación (aptitudes, habilidades y logros de la persona)
  • Detallar los motivos del por qué la persona es apta para tal puesto

Acerca de quién la va a realizar, depende de dos factores:

  1. Que la empresa o escuela requiera las opiniones y valoraciones de antiguos empleadores
  2. Que la empresa o escuela se fije más en aspectos como el CV, el trabajo de la persona y que la carta tan sólo sea un trámite

La estructura de la carta de recomendación y los consejos al redactar

Acerca de la estructura de la carta de recomendación, esta debe ser con 7 partes:

  1. Encabezado (datos personales)
  2. Saludo (formal)
  3. Primer párrafo (relación con la persona que se recomienda)
  4. Segundo párrafo (por qué la persona es digna de estudiar en dicho colegio o trabajar en dicha empresa)
  5. Tercer párrafo (sólo si se trata de ocupar, específicamente, un puesto o una especialización en caso de ser estudios)
  6. Resumen (por qué estás recomendando a la persona)
  7. Cierre (proporcionar datos de interés que sean necesarios dar a conocer)

Pasando a los consejos para la redacción de la carta de recomendación en caso de no saber cómo; son los siguientes:

  • Sigue una estructura establecida
  • Busca en Internet ejemplos (los hay hasta para cartas en otro idioma y hasta para conceptos académicos)
  • Busca explícitamente la carta que necesitas redactar (no todas las cartas se redactan iguales)
  • Sube esa misma carta a sitios de Internet de red de profesionales como Linkedin
  • No trates de inmiscuirte en un lenguaje complicado, sino en un lenguaje profesional básico
  • Resalta los aspectos que crees que puedan ayudar al recomendado
  • Recuerda que la ortografía es importante así que si tienes dudas acerca de ella, es mejor que la consultes los medios correspondientes
  • Al finalizar la carta, revísala muy bien y cambia ciertos aspectos si consideras necesario

Ahora sabes lo que debe contener la carta de recomendación para que sea profesional y bastante confiable porque así las autoridades académicas que están en la Universidad Camilo José Cela te han requerido para tu inclusión, y además así debe ser para que tengas éxito en tu objetivo.

TOP 10: BIG DATA 2016

La tecnología Big Data ha llegado para quedarse y, como es algo que todos tenemos muy claro ya, aprovechamos para dejaros una pequeña lista con el TOP 5 en influencers Big Data.

¡Pasen y vean!

  1. Kirk Borne

KirkDBorne. De su mano tenemos un glosario para la ciencia de datos. Representando a la compañía Booz Allen Hamilton, obtiene una puntuación total de 100 puntos. Simplemente brillante. Un primer puesto que, junto al segundo, hacen palidecer al resto con un gran margen de diferencia. ¡Bravo, Kirk!

  1. Craig Brown

CraigBrownphd. Este social influencer en Big Data y Data Science y Coach técnico se lleva desde Estados Unidos el puesto número dos del ranking con un total de 86.15 puntos manteniéndose cerca del líder y muy lejos del tercer puesto del ranking.

  1. Ronald Van Loon

Ronald_vanLoon. Suyo es el tercer puesto aunque con una clara distancia de los dos primeros. El de Advertisement se queda con un total de 31.46 puntos pero en una posición envidiable.

  1. Gregory Piatetsky

Kdnuggets. Con un total de 26.29 puntos, permanece muy cerca del tercero de la lista aunque también muy cerca del quinto. Una posición a medio camino entre el top 3 y el 5 de las que cuesta mantener.

  1. Evan Sinar

EvanSinar. Developement Dimensions International. Con un total de 23.57, su puesto le pone a la cola del top cinco pero a muy poca distancia del cuarto puesto.

Tras ellos, perdiéndose el podio de los cinco mejores pero todavía en el top 10, el puesto número 6 y 7 son para Jim Harris y Bob E. Hayes, con puntuaciones de 22.82 y 22.57 respectivamente. Representando a Strategic Advantage y AnalyticsWeek. A partir del octavo puesto las puntuaciones permanecen por debajo de los 15 puntos y a partir del número trece, por debajo de diez.

Y como no todo son “personas físicas” cuando hablamos de actualidad y nuevas tecnologías, os dejamos también el ranking de las cinco mejores marcas.

  1. PureMatter

Purematter. Encabeza la lista con una holgada diferencia. Un total de 39.6 puntos le otorga el podio central de este top.

  1. ThingsExpo

ThingsExpo. Muy de cerca pero se queda con el segundo puesto. Alcanza un total de 38.89 puntos consolidándose como subcampeón muy lejos del tercer puesto.

  1. InformationWeek

Infirmationweek. El tercer puesto obtenido con un total de 19.73 puntos, muy lejos del segundo y primer puesto pero demasiado cerca del cuarto y quinto puesto de la tabla.

  1. Datafloq

Datafloq. Con un total de 18.82 puntos, permanece muy cerca del tercero de la lista aunque también muy cerca del quinto. Una posición a medio camino entre el top 3 y el 5 de las que cuesta mantener.

  1. InsideHPC

insidehpc. Con un total de 17.14 puntos se queda muy cerca del cuarto puesto y muy lejos del sexto, consolidándose con claridad como broche final del top 5.

El sexto, séptimo y octavo puestos pasan de los diez puntos y correcponden, respectivamente, a Adversitement, MIT Tech Review y SmartData Collective. (14.43, 12.25 y 11.89). Datanami y CA4IT ocupan el noveno y décimo puesto con poco más de diez puntos (10.45 y 10.42).

¡No olvidéis poneros al día y seguir todas las novedades del sector para que nada os coja desprevenidos!

Machine Learning: Apuesta Segura Con Ayuda de las Máquinas

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina de la inteligencia artificial que busca que los sistemas informáticos aprendan y evolucionen por sí mismos a partir de un conjuntos de algoritmos y datos. Enseña a las máquinas varios modos de hacer una tarea, ellas acumulan evidencias, crean hipótesis y usan su experiencia en situaciones similares en el futuro.

Esta área de la inteligencia artificial se apoya en la estadística, ya que usa patrones para clasificar comportamientos o eventos, predecir múltiples reacciones y actuar o recomendar un proceder conforme a lo que se necesita. Una vez resuelve el problema, el machine learning almacena esos datos y tiene en cuenta cualquier cambio respecto a experiencias pasadas para perfeccionar su desempeño.

Aplicaciones del Machine Learning

Aunque todo lo relacionado al machine learning parezca sacado de una película sobre un futuro lejano como Matrix, hoy se usa en:

  1. Internet: Google, Youtube o Facebook analizan las palabras, frases o temas de interés que un usuario digita o sigue para buscar entre todos los sitios web aquellos que responden mejor a sus necesidades y guardan la información para perfilar a cada individuo y ofrecerle contenidos personalizados.
  2. Medicina: Al prescribir un tratamiento algunos médicos se apoyan en diferentes programas que simulan la evolución de algunas enfermedades de acuerdo a la historia clínica y los síntomas del paciente.
  3. Economía: Los bancos usan programas para decidir si otorgar o no un crédito o los corredores de bolsa utilizan modelos para estudiar e invertir en el mercado de valores, por ejemplo.
    Aprender esto es crucial ya que el futuro está aquí y el internet se sigue comiendo mundo gracias a sus avances. Para entenderlo mucho mejor, se recomienda la maestría en Big Data.

Apache Spark ¿El Fin de Hadoop?

El mundo del Big data tiene como gran ventaja que está constantemente en movimiento, las grandes herramientas tecnológicas que se crean para dar soluciones efectivas en la gestión de datos se actualizan todo el tiempo con el fin de hacer más eficientes los procesos. Un claro de ejemplo de esto nos lo da Apache, compañía que creo el que era hasta el momento el mejor framework de procesamiento de datos y que se ha superado a sí misma trayendo un nuevo contendiente: Apache Spark.

Apache Spark llegó con el valor agregado de mucha más velocidad para el procesamiento de datos, algo que con Hadoop también se tenía pero que superó totalmente. A pesar de irse convirtiendo poco a poco en favorita, sin duda todos los recursos que Hadoop ha aportado al Big data no quedan en el olvido, por el contrario, a pesar de los beneficios de estas nuevas plataformas, sigue siendo la preferida de muchas empresas motivo que indica que es difícil que desaparezca y por ello ambas herramientas son de esencial conocimiento para aquellos que se encuentran inmersos en estas tecnologías corporativas.

Apache Spark Un Conocimiento Que Hay Que Adquirir

Todo lo que se pueda aprender acerca del entorno Big data será siempre de utilidad, es sabido que cada cierto tiempo las herramientas se renuevan y que aparecen unas nuevas, por eso los masters, cursos y actualizaciones profesionales son tan importantes para estar a la vanguardia de la tecnología.

Aprender acerca de gestores tan importantes como Spark o Hadoop es posible a través de especializaciones como las que ofrecemos en la UCJC, no dudes más y sumérgete en el apasionante mundo del Big data.

 

Business Intelligence en la Toma de Decisiones Empresariales

La información es conocimiento, por esta razón para aprender es necesario tener una información clara y precisa antes con la cual poder entender, comprender y hacer en base a eso que se nos ha dado.

La información por otra parte es un conjunto de datos, los cuales antes podrían ser intangibles e inmedibles pero ahora si pueden ser tomados, descifrado y organizado para brindar a quien toma decisiones la oportunidad de tener bases sólidas sobre las cuales decidir, estas bases son básicamente información que ha sido tomada a partir de los datos y que pudo hacer este proceso a través del business intelligence.

Spark, Herramienta Importante en el Big Data

Las nuevas tecnologías se han tomado el mundo gracias a los grandes avances que se han conseguido en los últimos años. No es para menor, cada vez son más los aplicativos y sus funcionalidades que salen a la luz en el sector tecnológico, lo cual demuestra el constante desarrollo de la sociedad moderna.

Un claro ejemplo de ello es el Big Data (Datos Masivos) como referencia al almacenamiento de enormes cantidades de datos, enmarcados en las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, las populares TICS.

Dentro de lo que agrupa el Big Data, se puede traer a colación el Hadoop, capaz de procesar a gran velocidad los datos, no obstante existe un aplicativo que viene adquiriendo fuerza y por lo tanto su popularidad ha crecido a pasos agigantados. Se trata del Spark.

¿De Qué se Trata el Spark?

Al mencionar el Spark se habla de una plataforma de computación desarrollada en Scala, la cual fue creada con el fin de mantener y soportar en memoria algoritmos iterativos, lenguaje de cómputo altamente complejo y de avanzado análisis.

¿Cómo esta tarea la cual se supone es difícil? Siendo aún más rápido que otros programas como el Mapreduce o el mismo Hadoop, mencionado anteriormente; por ello de a poco se ha afianzado en la mente de todos los profesionales que trabajan y/o estudian el Big Data.

En este tipo de trabajos, se debe tener en cuenta que la velocidad de procesamiento es bastante importante, yendo de la mano con la proactividad, por supuesto.

Esta plataforma viene a jugar un papel importante cuando permite desarrollar trabajos paralelizados en su totalidad en lo que es la memoria (in memory, como se conoce), reduciendo tiempos.

Eso sí, cuando esta ya no da abasto, el Spark continuará trabajando en el disco duro ingresando todos aquellos datos que no sean de carácter necesario en el momento dado, por lo cual cabe decir que este programador posibilita al usuario definir prioridades y así gestionar de mejor forma la información con la que se cuenta.

Facilidades del Spark

Es necesario traer a colación este importante punto. El programador puede trabajar de la mano con otras plataformas, por ejemplo posee un API que facilita el convenio con Java, Python y Scala, evitando así caer en aquel listado de programas que funcionan para una sola tecnología, como por ejemplo el Pig Latin.

En lo que se refiere a otras características, también aparece como un framework base con el que se pueden implementar cada vez más aplicaciones, mucho más avanzadas como: MLib y sus libretas para el conocido Machine Learning, el GraphX para la computación y los Spark Streaming-SparkSQL.

Comercialmente, el programador cuenta con el apoyo de importantes firmas como Cloudera, Hortonworks y DataBricks, por mencionar algunos, encargados de dar el aval y visto a bueno. En conclusión, el Spark se ha convertido en una maravillosa herramienta para todos los profesionales dedicados al lenguaje de computación y a la implementación de las TICS, por lo tanto se espera que siga dando de qué hablar.

Python, Lenguaje de Programación Ideal para Big Data

La big data es tan amplia y tiene tanta información que para trabajar en ella, lograr sacar información estructurada y analizar concretamente los datos existen muchas maneras de hacerlo, algunas más eficientes que otras y por supuesto cada día más evolucionadas.

De entre todo lo referente a los análisis de datos el lenguaje de programación juega un papel muy importante pues es la herramienta que permite hacer el análisis de manera correcta además de dar otras opciones a los desarrolladores.

Los profesionales en big data son cada vez más especializados, algo que los hace muy buscados por las compañías y que les exige estar en constante actualización para estar siempre al tanto de las mejores maneras de llevar a cabo el proceso.

Un buen ejemplo de esta necesidad de actualización es Python, un lenguaje de programación que ha llegado para sustituir otros más complejos y que se ha llevado la admiración de programadores jóvenes y experimentados. Este lenguaje tiene muchas ventajas pero sin duda la más grande es que quien lo maneje tiene muy altas posibilidades de ser pieza clave dentro de las organizaciones o consultoras que ofrecen estos servicios de data a las diferentes industrias existentes.

Big Data de Manera Sencilla: Python

La complejidad del big data y del business analytics es siempre alta sea cual sea el profesional que desee aprender, sin embargo hay herramientas que son apoyo crucial para los desarrolladores, programadores y profesionales especializados en el tema que les permite mejorar procesos, simplicarlos y hacerlos también más eficientes, un claro ejemplo de esto es Python, lenguaje que se ha ganado a muchos ya gracias a lo fácil de aprender, manejo sencillo y gran eficiencia a la hora de analizar datos.

Python está por encima de sus competidores ahora gracias a que en comparación a otras plataformas es mucho más sencillo de entender, muchos profesionales en el área ya lo manejan y esto ahorra mucho en capacitación y entrenamiento a talento humano nuevo que conozca este programa por este y otros acercamientos, en comparación a los nuevos talentos a los que hay que entrenar en un lenguaje especifico o más complejo que este.

Otra de sus ventajas es lo accesible que es, siendo de nuevo muy útil ya que muchos desarrolladores están familiarizados con él y al momento de traer nuevos integrantes a la compañía ya no es necesario gastar mucho tiempo en entrenamiento de la plataforma.

Python es una Herramienta que no se Puede Dejar pasar

Cualquier ayuda que puedan tener los programadores, desarrolladores y en general los profesionales dedicados al big data es de suma importancia pues la cantidad de información que deben manejar les pide ser muy efectivos en su labor.

Tener esto claro y conocer programas como Python que ayuda significativamente al proceso son valores agregados que estudios como la maestría en big data y business analytics ofrece a sus estudiantes.

La relevancia de estos conocimientos no solo es para facilitar el trabajo, también lo es para fomentar el uso de herramientas eficientes así como la inventiva para generar procesos similares que ahorren tiempo y dinero al proceso.

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