Información de la convocatoria
Fechas de la actividad:
Impartición: 30/09/2025- 27/10/2025
Presentación y objetivos
Las PyMEs son cada vez más conscientes de que la digitalización es la clave para ser más competitivas y lograr un mayor desarrollo empresarial. Uno de los principales obstáculos para una digitalización más eficaz al que se enfrentan las PYME europeas es la falta de cualificaciones y experiencia previa en los empleados de este tipo de empresas.
El objetivo principal del proyecto EAGLE es diseñar e impartir cursos de formación especializada de alta calidad, que reflejen los últimos avances en áreas de capacidad clave (Ciberseguridad, Big Data, Robótica Blockchain y Smart Energy), apoyando el desarrollo de competencias digitales avanzadas de las personas en la fuerza laboral, con un enfoque en las PYMEs, tanto para directivos como para empleados. Se puede encontrar información adicional en la página web del proyecto y en sus redes sociales (LinkedIn, X), así como suscribirse para recibir información actualizada de las formaciones disponibles.
El curso "Introducción al Big Data y la Inteligencia de Negocio" está diseñado para proporcionar una comprensión sólida y aplicada de cómo el análisis de grandes volúmenes de datos puede ser un factor clave en la toma de decisiones estratégicas dentro de las organizaciones.
Durante esta formación, los participantes aprenderán los fundamentos del Big Data y explorarán técnicas avanzadas de inteligencia de negocio que les permitirán transformar datos en información valiosa para el desarrollo de la empresa. El curso abarca desde los conceptos esenciales de procesamiento y almacenamiento de datos hasta el uso de herramientas para la visualización y análisis de tendencias.
Dirigido a profesionales de distintas áreas, este curso es una oportunidad para adquirir habilidades que mejorarán su capacidad para tomar decisiones informadas y basadas en datos. No se requiere experiencia previa en el ámbito del Big Data.
Créditos
0,5 ECTS
Ámbito de conocimiento:
Ingeniería informática y de sistemas
Directores Académicos de la Microcredencial:
Bruno Baruque Zanón, Jesús Enrique Sierra García. Departamento de Digitalización. UBU
Docentes:
- Bruno Baruque Zanón (PTUN. Área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. UBU)
- Santiago Porras Alfonso (Cont. Doctor Área de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa. UBU)
Modalidad:
Online
Lugar
Escuela Politécnica Superior
Plazas
Número total de plazas: 30. Número mínimo de estudiantes: 5
Requisitos previos:
El objetivo primordial del proyecto EAGLE es ofertar cursos de especialización digital entre las PyMES del entorno. Estos cursos se han articulado en ediciones anteriores como cursos del programa UBUAbierta.
No se fijan requisitos académicos para inscribirse en la actividad. En caso de que el número de solicitudes sobrepase el número de plazas, se realizará una selección de alumnos que seguirá los criterios de preferencia destacados en el campo destinatarios.
CONTENIDOS (Horas Presenciales / Horas Trabajo Individual)
A. Conceptos transversales (1h / 0,5h):
Visión General: Introducción al business intelligence y al big data. Conceptos de big data, alfabetización en datos, analítica de datos. Casos de uso.
B. Contenido centrales (2h / 1h)
Infraestructuras Big data. Computación en la Nube (Cloud computing). Modelos de almacenamiento de Big Data. Seguridad en el almacenamiento y gestión de datos.
C. Contenido experto (3h / 2h)
Exploración e interpretación de datos: Visualización de datos. Herramienta: PowerBI
Análisis de datos: Aprendizaje automático. Descubrimiento de información (aprendizaje no supervisado). Flujos de datos. Herramienta: KNIME
D. Módulo CBL (1,5h / 4,5h)
Los estudiantes trabajarán en un caso de uso de su interés para completar (a) una tarea relacionada con la exploración y presentación de datos y (b) una tarea relacionada con un proceso básico de análisis de datos para obtener resultados procesables.
E. Reflexión guiada y feedback (0,5h / 0h)
Se proporcionará feedback sobre los cuestionarios y el trabajo diario. Además, se supervisará el proceso de aprendizaje, incluyendo horas de oficina con los estudiantes a demanda y siguiendo su progreso en la resolución de la tarea CBL.
Evaluación
- Evaluación continua (20%): Seguimiento del trabajo de los alumnos a través de cuestionarios de evaluación
- Evaluación final (80%): Los alumnos realizarán trabajos finales sobre tratamiento de datos y elaboración de informes, en los que deberán poner en práctica los conceptos teóricos y aplicados estudiados durante el curso.
