Practicas bi/data science

-Contabilizar facturas recibidas, emitidas, bancos, ajustes contables y análisis de cuentas.
-Conocimiento del libro diario, mayores, balance de situación y cuenta de pérdidas y
ganancias.
-Realización de reportes en Excel y tablas dinámicas.
-Presentación de las declaraciones de IVA (303 y 349) y cuadre con el SII.
-Encuestas INE sobre la compañía.
-Soporte en tareas relacionadas con KPI, Budget y control de proyectos.

- Tareas administrativas: Redacción de cartas, elaboración de informes y archivo de
documentación y facturas.
- Tareas de contabilidad: facturación a clientes y contabilidad. ´
- Control de costes y balances.
- Tareas auxiliares: preparar correspondencia, contactar con clientes, contactar con bancos

MÓDULO I: GESTIÓN Y NEGOCIO BASADO EN DATOS
Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.
Data Science: el profesional, sus métodos y herramientas.
Medición y analítica para el negocio.
Aspectos legales, éticos y regulatorios.
Gestión de equipos ágiles.
MÓDULO II: HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
Entornos de data science (Python, R).
Gráficos estáticos y estadísticos.
Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.
Limpieza y preparación de datos.
MÓDULO III: TÉCNICAS DE ANÁLISIS
Estadística descriptiva y estudios exploratorios.
Inferencia estadística y análisis de correlación.
Modelos lineales.
Machine learning aplicado.
Técnicas de evaluación y selección de modelos.
Medidas e indicadores en modelos de grafos, algoritmos de ranking y detección de subredes.
Pipelines y métodos en procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Técnicas de text mining.
MÓDULO IV: PARALELIZACIÓN DE DATOS
Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).
Herramientas de ingesta y pipelining de datos.
Tipos de servicios en la nube.
Streaming y datos en tiempo real.
Servicios escalables de paralelización.
MÓDULO V: GESTIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
Modelos de base de datos NoSQL.
Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes.
Bases de datos analíticas y almacenes de datos.
Datos abiertos y obtención de datos externos.
Motores de indexación y recuperación de la información.
MÓDULO VI: VISUALIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS
Presentaciones a la dirección.
Storytelling de datos.
Herramientas de visualización.
Conceptos y técnicas de visualización.
MÓDULO VII: APLICACIONES Y TECNOLOGÍAS ANALÍTICAS
Business Analytics aplicado a diferentes dominios y áreas de negocio.
Operación de soluciones de datos (DevOps).
Dominios y aplicaciones específicas: Internet of Things.
Desarrollo e interfaces en la nube.
Analítica en redes sociales.
Escalabilidad en soluciones de datos.
TRABAJO FIN DE MÁSTER

(Itinerario de Métodos Cuantitativos)