Conozca a profundidad el Reglamento general de protección de datos y dominará las obligaciones que deben integrarse en los proyectos de Big Data cuya fuente de información sean los datos personales de los individuos”

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo.

Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

La Especialización en Gestión de Datos en la Empresa es un programa excepcional que desafía al profesional dirigiendo su atención al éxito en este entorno competitivo en base a la información que recopila de los datos. Se trata de un programa que se ha estructurado de tal manera que el alumno no solo adquiere todas los conocimientos y competencias que necesita, también se presenta como una experiencia única y estimulante que le llevará a lo más alto de su capacidad profesional, convirtiéndose en una figura clave en cualquier empresa en la actualidad.

El cumplimiento de la normativa de protección de datos genera desafíos en el ciclo de vida de proyectos de Big Data. Enfrentarse a ellos con acierto cursando este programa que ha diseñado TECH”

Plan de Estudios

La Especialización en Gestión de Datos en la Empresa de TECH Universidad Tecnológica es un programa intensivo que prepara al alumno para afrontar retos y decisiones estratégicas en el ámbito corporativo con herramientas de inteligencia empresarial, esto es, la gestión de los datos. Así, el contenido del programa está pensado para dominar el ámbito legislativo que concierne al tratamiento de datos. 

A lo largo de 450 horas de preparación, el alumno analiza multitud de casos prácticos mediante el trabajo individual y en equipo. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio. 

De esta manera, esta Especialización trata en profundidad el concepto del Business Intelligence para implementarlo en la gestión empresarial de manera que reporte resultados positivos a la compañía, desde una perspectiva disruptiva, completa y actualizada, enfocada a la resolución de las verdaderas necesidades del mundo empresarial. 

Está diseñado, así, para formar a profesionales que entiendan el Business Intelligence con un enfoque estratégico, internacional e innovador. 

Un plan pensado plenamente para el alumno, enfocado a su mejora profesional preparándole para alcanzar la excelencia. Un programa que entiende tanto las necesidades del estudiante como las de la empresa, mediante un contenido innovador basado en las últimas tendencias, apoyado por la mejor metodología educativa y un claustro excepcional. 

Esta Especialización se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Business Intelligence en la Empresa 
Módulo 2. Gestión del Dato
Módulo 3. Protección de Datos

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Especialización en Gestión de Datos en la Empresa de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Business Intelligence en la Empresa 

1.1. Business Intelligence empresarial 

1.1.1. El mundo del dato
1.1.2. Conceptos relevantes
1.1.3. Principales características
1.1.4. Soluciones en el mercado actual
1.1.5. Arquitectura global de una solución BI
1.1.6. Ciberseguridad en BI y Data Science

1.2. Nuevo concepto empresarial 

1.2.1. ¿Por qué BI?
1.2.2. Obtención de la información
1.2.3. BI en los distintos departamentos de la empresa
1.2.4. Razones por las que invertir en BI

1.3. El Data Warehouse 

1.3.1. Definiciones y objetivos: data Warehouse y Data Mart
1.3.2. Arquitectura
1.3.3. El modelado dimensional y sus tipos de esquemas
1.3.4. Proceso de extracción, transformación y carga (ETL)
1.3.5. Metadatos

1.4. Big Data y captura del dato

1.4.1. Captura
1.4.2. Transformación
1.4.3. Almacenamiento

1.5. Reporting Business Intelligence (BI) 

1.5.1. Estructuras de las BBDD
1.5.2. BBDD OLTP y OLAP
1.5.3. Ejemplos

1.6. Los Dashboards o cuadros de mando integral 

1.6.1. Cuadros de mando
1.6.2. Sistemas de soporte a la decisión
1.6.3. Sistemas de información ejecutiva 

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep learning
1.7.2. Fundamentos del Deep Learning
1.7.3. Utilidades del Deep Learning

1.8. Machine learning

1.8.1. Machine Learning 
1.8.2. Fundamentos del Machine Learning
1.8.3. Utilidades del Machine Learning 
1.8.4. Deep Learning vs. machine Learning 

1.9. Herramientas y soluciones BI

1.9.1. Elección de la mejor herramienta
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy y Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI y Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planificación y dirección proyecto BI 

1.10.1. Primeros pasos para definir un proyecto de BI
1.10.2. Solución BI para la empresa
1.10.3. Toma de requisitos y objetivos

Módulo 2. Gestión del Dato

2.1. Estadística

2.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias 
2.1.2. Población, muestra, individuo 
2.1.3. Variables: definición, escalas de medida 

2.2. Tipos de datos estadísticos 

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales 

2.2.2. Según su forma: numérico, texto, lógico
2.2.3. Según su fuente: primarios, secundarios

2.3. Planificación de la gestión del dato

2.3.1. Definición de objetivos
2.3.2. Determinación de recursos disponibles
2.3.3. Establecimiento de lapsos
2.3.4. Estructura de los datos

2.4. Recolección de datos

2.4.1. Metodología de recolección
2.4.2. Herramientas de recolección
2.4.3. Canales de recolección

2.5. Limpieza del dato 

2.5.1. Fases de la limpieza de datos
2.5.2. Calidad del dato
2.5.3. Manipulación de datos (con R)

2.6. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados 

2.6.1. Medidas estadísticas
2.6.2. Índices de relación
2.6.3. Minería de datos

2.7. Visualización de datos 

2.7.1. Visualización idónea según el tipo de dato
2.7.2. Consideraciones asociadas al usuario final
2.7.3. Modelos ejecutivos de presentación de resultados

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse) 

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato  

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aplicación práctica 

2.10.1. Exploración de datos
2.10.2. Manipulación y ajuste de patrones y estructuras
2.10.3. Aplicación de test y modelado

Módulo 3. Protección de Datos 

3.1. Normativa de Protección de Datos 

3.1.1. Marco normativo 
3.1.2. Definiciones 
3.1.3. Sujetos obligados al cumplimiento de la normativa 

3.1.3.1. Diferencias entre responsables, corresponsables y encargados de tratamiento 

3.1.4. La figura del delegado de Protección de Datos

3.2. Regulación armonizada de la Inteligencia Artificial: propuesta de reglamento europeo 

3.2.1.  Prácticas prohibidas 
3.2.2. Sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo 
3.2.3. Medidas de apoyo a la innovación 

3.3. Principios relativos al tratamiento de datos personales 

3.3.1. Licitud, lealtad y transparencia 
3.3.2. Limitación de la finalidad 
3.3.3. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación 
3.3.4. Integridad y confidencialidad 
3.3.5. Responsabilidad proactiva 

3.4. Bases de licitud o legitimación y habilitaciones para el tratamiento, incluida, en su caso la comunicación de datos

3.4.1. Consentimiento 
3.4.2. Relación contractual o medidas Precontractuales 
3.4.3. Cumplimiento de una obligación legal 
3.4.4. Protección de intereses vitales del interesado u otra persona 
3.4.5. Interés público o ejercicio de poderes públicos 
3.4.6. Interés legítimo: ponderación de intereses 

3.5. Derechos de los individuos

3.5.1. Transparencia e información 
3.5.2. Acceso 
3.5.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad 
3.5.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas 
3.5.5. Limitaciones a los derechos 

3.6. Protección de datos desde el diseño: análisis y gestión de riesgos de tratamientos de datos personales  

3.6.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas 
3.6.2. Evaluación de riesgos 
3.6.3. Plan de tratamiento de riesgos 

3.7. Técnicas para garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos 

3.7.1. Identificación de medidas de responsabilidad proactiva 
3.7.2. Medidas organizativas 
3.7.3. Medidas técnicas 
3.7.4. El registro de actividades de tratamiento 
3.7.5. Gestión de brechas de seguridad 
3.7.6. Códigos de conducta y certificaciones 

3.8. La Evaluación de Impacto relativa a la Protección de los Datos Personales (EIPD o DPIA) 

3.8.1. Estudio de necesidad de la EIPD 
3.8.2. Metodología de evaluación 
3.8.3. Identificación de riesgos y amenazas 
3.8.4. Consulta previa a la autoridad de control 

3.9. Regulación contractual entre los responsables, encargados y, en su caso, otros sujetos. Transferencias internacionales de datos 

3.9.1. Contrato de acceso o tratamiento de datos 
3.9.2. Contratos entre corresponsables 
3.9.3. Responsabilidades de las partes 
3.9.4. Definición y garantías que deben adoptarse en transferencias internacionales 

3.10. Las autoridades de control. Infracciones y sanciones 

3.10.1. Infracciones 
3.10.2. Sanciones 
3.10.3. Procedimiento sancionador 
3.10.4. Las autoridades de control y mecanismos de cooperación 

La gestión correcta y eficiente de grandes cantidades de datos va a suponer que tu carrera empresarial de un salto de calidad importante, pues se trata de un nicho de mercado en pleno crecimiento, con grandes aspiraciones”