Módulo 1. Introducción al Data Management

01 Los datos y la empresa
02 Bases de datos y su desarrollo
03 ¿Qué es la gestión de datos?
04 Modelado de datos corporativos
05 Definición y nombramiento de datos
06 Metadatos
07 Calidad de los datos
08 Accesibilidad de los datos
09 Gestión de datos maestros
10 Administración de base de datos
11 Administración del repositorio
12 El uso de software de aplicación paquetado
13 Datos distribuidos y bases de datos
14 Inteligencia empresarial
15 Orientación a objetos
16 Multimedia
17 Integración de datos y tecnología web
18 Datos vinculados
19 Sistemas de conceptos
20 Big data e inteligencia artificial

Módulo 2. Metadatos

01 Introducción
02 Comprensión de los vocabularios de metadatos
03 Creación de descripciones de metadatos
04 Estructuras y semántica de metadatos
05 Esquemas de metadatos
06 Servicios de metadatos
07 Medición y mejora de la calidad de los metadatos
08 Lograr la interoperabilidad
09 Panorama de la investigación en metadatos
10 Normas vigentes

Módulo 3. ETL

01 Gestión de datos: Introducción y conceptos
02 Introducción a las características importantes de AWS Glue
03 Ingestión de datos
04 Preparación de datos
05 Diseño de datos
06 Gestión de datos
07 Gestión de metadatos
08 Seguridad de los datos
09 Intercambio de datos
10 Gestión de la canalización de datos
11 Monitoreo
12 Ajuste, depuración y resolución de problemas
13 Análisis de datos
14 Integración del aprendizaje automático
15 Arquitectura de lagos de datos para escenarios reales y casos extremos

Módulo 1. Análisis de datos

01 Datos en aplicaciones prácticas
02 Formatos y fuentes de datos
03 Las 7 V del big data
04 Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
05 Técnicas de procesamiento de datos
06 Importancia del análisis de datos
07 Aplicación del análisis de datos
08 El proceso de análisis de datos
09 Datos numéricos
10 Datos categóricos
11 Estadísticas descriptivas en el análisis de datos
12 Frecuencia
13 Medidas de tendencia central
14 Medidas de dispersión
15 Asimetría y curtosis de los datos
16 Valores atípicos
17 Valores faltantes
18 Resumen de probabilidad
19 Axiomas de probabilidad
20 Probabilidad condicional y teorema de Bayes
21 Distribuciones de probabilidad discretas
22 Distribuciones de probabilidad continua
23 Realizar distribuciones en Excel
24 Importancia de la distribución de datos para el análisis de datos
25 Covarianza y correlación
26 Análisis univariado, bivariado y multivariado
27 Regresión lineal
28 Regresión lineal simple
29 Regresión lineal múltiple

Módulo 2. Big Data

01 Big data: del dato a la información
02 Arquitecturas y patrones para big data
03 Sistemas de almacenamiento
04 Procesamiento de datos por lotes
05 Gestión de eventos en tiempo real
06 Análisis descriptivo: exploración de los datos
07 Análisis predictivo: minería de datos
08 Análisis prescriptivo: modelos de optimización
09 Análisis cognitivo: inteligencia artificial
10 Gestión y gobierno del dato y sus activos

Módulo 3. Inteligencia Artificial y Data Science

01 Introducción
02 Aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial
03 La anatomía de un proyecto de ciencia de datos
04 Introducción a R
05 Análisis exploratorio de datos
06 Pronóstico
07 Agrupamiento
08 Clasificación
09 Otros casos de uso
10 Flujos de trabajo y herramientas
11 Manejo ético de datos y algoritmos

Módulo 1. Data Governance

01 Introducción: Perspectivas policéntricas sobre la gobernanza de datos digitales
02 Llevar la visión de los Ostrom sobre los bienes comunes y la gobernanza policéntrica al entorno digital
03 Interoperabilidad de Internet y atributos policéntricos en el ordenamiento de datos digitales globales
04 Los desafíos de la gobernanza en un panorama de datos: teorizando el papel de las metodologías no extractivas en la Agenda 2030
05 Activismo de datos de base y gobernanza policéntrica: perspectivas desde los márgenes
06 Las preguntas como mecanismo de responsabilidad de los datos: cómo hacer que la ciencia de datos sea responsable formulando preguntas de manera policéntrica
07 Descentralizado pero coordinado: investigación del policentrismo en la aplicación transfronteriza de la normativa de protección de datos de la UE
08 Acuerdos comerciales y desinformación transfronteriza: ¿parcheados o policéntricos?
09 Rastreadores y cazadores: desafíos de gobernanza en la desinformación y la dataficación
10 La gobernanza de la privacidad desde una perspectiva policéntrica
11 Gobernanza global de datos mediante la interconexión a Internet
12 Las distribuciones de gobernanza distribuida: poder, inestabilidad y complejidad en el ordenamiento de datos policéntricos
13 Difusión de la teoría policéntrica y gobernanza de la IA
14 Conclusión

Módulo 2. Data Engineering y Cloud Data Platforms

01 Fundamentos de la ingeniería de datos
02 Capacidades de Big Data en GCP
03 Creación de un almacén de datos en BigQuery
04 Creación de una orquestación para la carga de datos por lotes mediante Cloud Composer
05 Creación de un lago de datos con Dataproc
06 Procesamiento de datos de transmisión con Pub/Sub y Dataflow
07 Visualización de datos para tomar decisiones basadas en datos con Data Studio
08 Creación de soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud Platform
09 Gestión de usuarios y proyectos en GCP
10 Estrategia de costos en GCP
11 CI/CD en Google Cloud Platform para ingenieros de datos
12 Cómo aumentar su confianza como ingeniero de datos

Módulo 3. Liderazgo positivo

01 La inteligencia emocional del líder. Un reto colosal para un mundo en crisis
02 El líder en época de innovación y de profundos cambios
03 Liderar con sentido es liderar con valores. Misión, visión y operativa
04 Liderar personas es esencial conocer biología y conducta del individuo y del grupo
05 Creando y ejecutando estrategia para obtener mejores resultados de negocio con la gestión del conocimiento en la innovación
06 Comunicación pública y desarrollo de presentaciones eficaces
07 Liderar el impacto mediático. Comunicación con medios de prensa

Denominación de la asignatura: Trabajo Fin de Máster
Créditos ECTS: 10
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Trabajo Fin de Máster