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La recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala (el llamado BIG DATA) tiene unos requisitos específicos, con lo que las técnicas clásicas de análisis estadístico se complementan con algoritmos de minería de datos específicamente orientados al procesado de este tipo de datasets.

Además, la visualización de la información juega un importante papel a la hora de dar sentido a los datos capturados. Por una parte, la visualización permite una rápida comprensión de los datos; por otra parte, una acertada técnica de visualización puede ayudar a dar un sentido a los datos que difícilmente se podría conseguir de otra manera.

Con el Máster Universitario en Visual Analytics y Big Data te formarás en las siguientes competencias:

• Diseñar e implementar un sistema que combine técnicas de captura y almacenamiento, análisis y visualización de datos.
• Adquirir una visión general del proceso que engloba el mapeo de una situación física o virtual, el procesado de los datos subyacentes y la representación visual de dicha realidad.
• Identificar los aspectos legales de aplicación relativos a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario.
• Analizar y seleccionar los datos que mejor representen una situación física o virtual y enunciar los requisitos que debe cumplir un método de almacenamiento apropiado para dichos datos.
• Identificar los descriptores más habituales para un conjunto de datos y valorar su aplicabilidad a un conjunto de datos conocido.
• Anticipar los riesgos y beneficios derivados de la aplicación de las técnicas de procesamiento masivo de datos en una situación real.
• Identificar las herramientas comerciales y de software libre orientadas al análisis estadístico, inteligencia artificial y procesamiento masivo de datos.
• Evaluar y asesorar sobre los diferentes métodos de visualización de datos aplicables según la información que se pretenda transmitir.
• Relacionar las técnicas estadísticas y de inteligencia artificial con las visualizaciones que mejor expresan la información subyacente.
• Identificar las necesidades de usabilidad e interactividad de un método de visualización de datos.
• Conocer la función del marketing en las organizaciones y su influencia en la estrategia empresarial.
• Ser capaz de diseñar un sistema de apoyo a las decisiones basado en análisis y visualización de datos.
• Ser capaz de aplicar técnicas de almacenamiento noSQL, análisis y/o visualización de datos en una situación real de empresa.