En  los últimos años, las dinámicas organizacionales y sociales se han convertido en espacios de interacción,  en los  que,  personas y  organizaciones  desde diferentes dispositivos y nodos, intercambian grandes volúmenes de datos en las redes, como son: reacciones, vídeos, fotos, reseñas, críticas y aprobaciones (likes), de igual forma, transacciones productivas a todo nivel,  que crecen de forma exponencial y que por tanto, motivan el uso de técnicas, tecnologías  y tipos de datos de diferentes arquitecturas  que  implican el procesamiento por métodos no tradicionales.

El término Big Data refiere a gran cantidad y diversidad de datos útiles para el empleo de tecnologías digitales, así como las posibilidades de reunirlos y de que sean analizados y tratados con diferentes fines (Hoffmann-Riem, 2018). Así pues, este espacio académico se constituye en  una oportunidad  de formación que integra el uso de herramientas útiles y prácticas que implican el aprendizaje guiado y autónomo que confluye en la adopción de métodos, herramientas de software y algoritmos, capaces de evidenciar la obtención, optimización, integración de datos, para alcanzar  la  visualización y generación de información de valor para la toma oportuna de decisiones  a partir de juicio crítico y en concordancia con las mejores prácticas y estándares para la industria.

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El modelo pedagógico y didáctico del diplomado,  conlleva a la propuesta y desarrollo de  actividades que van más allá de comprensión sistemática del software, herramientas y algoritmos, llevando consigo posibilidades de creación y adaptación de la práctica a las condiciones de infraestructura, recursos, seguridad y dispersión de los datos, bajo distintas y cambiantes  necesidades organizacionales, que derivan en la singularidad y búsqueda de nuevas oportunidades de trabajo para dar significación de alto valor a los datos en  las empresas, todo ello, siguiendo una metodología de proyecto para los datos propuesta por IBM, como lo es CRISP-DM, ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining) método que ha sido probado para orientar trabajos de minería de datos, identificando un ciclo vital de proyecto y alcanzando las fases de preparación y comprensión, modelado, evaluación y despliegue de datos.

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Este diplomado tiene como objetivo proveer las competencias para la extracción, transformación, integración, visualización y análisis de datos que le permitan al profesional liderar proyectos en Big Data en las organizaciones que orienten la toma de decisiones a partir de la aplicación de principios de volumen, veracidad, variedad, velocidad  y valor en los datos.