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Icono de créditos ECTS 5 ECTS
Icono de duración 125 H
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
260€
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Descripción

Toma de decisiones, visión conjunta y automatización de procesos, son las tres capacidades que obtendrás del Curso Business Intelligence y Big Data. Fórmate en las técnicas más demandadas a nivel mundial por directivos y gerentes de grandes empresas y forma parte de la toma de decisión de las estrategias del negocio.

¿A quién va dirigido?

Este CURSO ONLINE HOMOLOGADO DE BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data. También para aquellas personas que quieran conseguir una TITULACIÓN UNIVERSITARIA HOMOLOGADA.

Objetivos

  • Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información.
  • Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data.
  • Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico.
  • Saber que es Business Intelligence y conocer sus aspectos más fundamentales.

Salidas Profesionales

Experto en Big Data / Tratamiento de datos / Analista.

Temario

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi

¿Con quién vas a aprender? Conoce al claustro

Rafael – Docentes

Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR), con un Curso Superior en Ciberseguridad, Business Intelligence y Big Data. Apasionado de la informática y de las nuevas tecnologías, cuenta con 10 años de experiencia y vocación en el ámbito TIC y la programación de software. Experto en Desarrollo web, Programación de aplicaciones, Análisis de datos, Big Data, Ciberseguridad y Diseño y experiencia de usuario (UX/UI).

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Daniel – Docentes

Daniel Rodriguez

Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación corporativa integral de gestión de matrículas y expedientes académicos, tutorización, facturación, logística, seguimiento del alumnado, así como gestión de grupos y convocatorias de formación. 
Experto en desarrollado en aplicaciones web, servicios web, APIs e informes de Crystal Reports, dominando base de datos y lenguajes como Transact-SQL. Realiza las funciones propias de un FullStack Developer, siendo especialista en ASP.NET, jQuery, CSS (Bootstrap, Sass) y web services. Además, cuenta con gran experiencia en desarrollo de proyectos en equipo, resolución de problemas y formación de personas de prácticas en la incorporación a un puesto de trabajo.
 

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Juan Antonio – Docentes

Juan Antonio Cortés Ibáñez

Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en Tecnologías de la Información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia como Científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.

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Bibiana – Docentes

Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.

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Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación Universitaria en Business Intelligence y Big Data con 5 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.
Logo NFC - Nebrija Formacion Continua INESEM

¿Qué dicen de INESEM los que han realizado el curso?

Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella vacia4,0

Me ha gustado mucho la variedad de contenido, muy buena calidad y he podido aprender mucho. Estoy muy satisfecho.

Francisco Javier M. C.
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,5

Tenía conocimientos en Big Data, puesto que he diseñado una base de datos de todos los trabajadores de mi empresa, pero así he podido amplificar mi visión y utilizar más herramientas desconocidas. Había mucha diversidad en contenidos y eso es una de las cosas que más me ha gustado. Es una formación muy útil, todos deberían conocerla y dedicarle un poco de tiempo, seguro salen tan contentos como yo.

Saray R. T.
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,5

Elegí el curso por las salidas profesionales y la necesidad para proyectos actuales. He echado en falta el temario en formato digital (PDF). He aprendido todo lo básico para empezar a aplicar en proyectos de Big Data. Lo que más me ha gustado ha sido la posibilidad de ir aprendiendo con casos prácticos. Lo recomiendo, puesto que la formación ha sido muy completa para comenzar en el mundo del Big Data y Business Intelligence.

David S. A.

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Curso Business Intelligence y Big Data (Titulación Universitaria con 5 Créditos ECTS)

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