INESEM Formacion Continua

Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science

INESEM Formacion Continua
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    1.395 € Bonificable
    Bonificable hasta el 100%
  • Comienzo:
    Convocatoria Continua
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    600 Horas
  • Titulación:
    Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

Presentación

La creciente cantidad de datos y el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), hacen cada vez más presentes los conceptos de Big Data y Business Intelligence en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental.
Con esta acción formativa podrá ponerse a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y métodos de análisis de datos que le permitirán desarrollar las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz, permitiéndole un soporte de ayuda en la toma de decisiones estratégicas y optimizando costes.
En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

Requisitos

Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios.

Objetivos

- Conocer las principales herramientas de Business Intelligence para la toma de decisiones estratégicas
- Conocer e identificar las distintas fases de un proyecto de Big Data
- Aprender a explotar los datos y visualizar los resultados mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R.
- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar los datos con Hadoop
- Aplicar correctamente las principales técnicas de Data Mining
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta Google Analytics

Programa

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS PARA BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLSIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NoSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NoSQL: MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
MÓDULO 7. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

- Analista de datos
- Auditor en Sistemas Big Data
- Experto en Inteligencia de Negocio
- Arquitecto de soluciones Big Data
- Gestor de Infraestructuras para Big Data
- E-commerce & Social Media

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