Las transformaciones del mercado, como la aparición de nuevos competidores, los cambios en los hábitos de consumo, la multiplicación de los canales de compra y la influencia de las redes sociales, crean la necesidad en las empresas de un enfoque apropiado para transformarse desde dentro y competir en este nuevo entorno. En este contexto, la formación de directivos, gestores y del resto de profesionales de la compañía en temas de transformación digital, analítica de datos o Big Data es imprescindible.
1. Big Data para Managers: las empresas solicitan esta formación con el objetivo de dotar a los directivos con el conocimiento necesario para manejar las posibilidades del Big Data en los distintos procesos de la empresa, conocer los nuevos roles que han de incorporar en sus organizaciones o plantear e idear determinados proyectos relacionados con la transformación digital.
2. Arquitecturas Big Data: los diseñadores han de conocer la arquitectura técnica que soporta los nuevos procesos y aplicaciones para tener una visión de conjunto y de la industria, a la vez que contar con los criterios adecuados para resolver los problemas analíticos y ofrecer los servicios que se requieren.
3. Gestión de proyectos Big Data: el objetivo de los jefes de proyecto con esta formación es que trabajen en un territorio conocido, con el fin de reducir la tasa de fracaso de los proyectos Big Data de nueva creación, evitar errores conocidos e incorporar metodologías ágiles en la gestión.
4. Almacenamiento y consulta de datos en entornos Big Data: los profesionales necesitan tener conocimiento de las posibilidades que le brinda la nueva generación de sistemas de bases datos, llamadas NoSQL, para contar con una nueva perspectiva de las posibilidades a su alcance y proporciona una visión de las fortalezas y debilidades de cada una y los criterios para seleccionar las más adecuadas dependiendo del objetivo del proyecto.
5. Machine Learning: el objetivo de las empresas con esta formación es que actúe de catalizador para el desarrollo y adopción de la aplicación de algoritmos de aprendizaje para crear programas, identificar patrones o hacer predicciones o recomendaciones.
6. Deep Learning: las empresas buscan formar a sus trabajadores para construir soluciones en el análisis de imágenes en tiempo real, de voz o detección de amenazas, a través de algoritmos de aprendizaje profundo, que se encuentran en la base de aplicaciones de inteligencia artificial.
7. Data Science con R: la compañía busca dotar al analista con una formación completa sobre una herramienta de trabajo diario, el lenguaje R, el cual proporciona un enorme abanico de herramientas estadísticas y gráficas.
8. Data Science con Python: los científicos de datos tienen como objetivo trabajar con herramientas implantadas en grandes empresas, como Google, Youtube o Facebook, que les aporte sencillez, multiplataforma y la posibilidad de ser utilizadas por varios estilos de programación, como la herramienta Python.
9. Herramientas de visualización: los científicos de datos deben contar con un conocimiento acelerado de las últimas tendencias en técnicas de visualización con las últimas herramientas tanto de código abierto como comercial con Visual Analytics.
10. Metodologías ágiles: las empresas trabajan para conseguir un mínimo de ventaja competitiva a la hora de poner en el mercado productos en tiempo récord. Con las metodologías ágiles, como el SCRUM, se permite al usuario formar parte de la toma de decisiones y la priorización de resultados, permitiendo que el producto se vaya adaptando a las necesidades reales del cliente.