Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics
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Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics
    Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics

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    Presentación

    El estado del arte en inteligencia de negocios y big data muestra un rápido avance tecnológico y la adopción masiva de soluciones analíticas en diversas industrias. El presente Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics ofrece una formación especializada en la materia. El concepto de inteligencia de negocio ha evolucionado notablemente en la última época, dando a las empresas una ventaja competitiva y favoreciendo al cumplimiento de los objetivos. Gracias a este Curso en Inteligencia de Negocio conocerá las técnicas oportunas para desarrollar esta función en la empresa u organización, prestando atención a toda la información disponible para tomar las decisiones correctas. Además, te forma en data science y big data, introduciéndote en lenguaje R y Python.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics te prepara la creación de proyecto de negocio incorporando componente de la inteligencia de negocios. Te adentrará en el análisis de datos mediante business intelligence, big data y te introduce en el data science. Además, estarás preparado para trabajar con tecnologías y plataformas utilizadas en el campo de la inteligencia de negocios y el big data, como PowerBI, Tableau, MongoDB, Hadoop y R.
    Objetivos
    - Conocer a fondo el concepto de inteligencia de negocio. - Diseñar un modelo óptimo de negocio. - Aprender los componentes de la inteligencia de negocio. - Gestionar, analizar e interpretar los datos, mediante el big data y data science. - Utilizar herramientas de Business Intelligence para una óptima toma de decisiones.
    A quién va dirigido
    El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics está diseñado para profesionales y estudiantes que deseen embarcarse en esta área. Está dirigido a gerentes, analistas de datos, científicos de datos, consultores y cualquier persona interesada en comprender y aplicar la inteligencia de negocios y el análisis de big data en el contexto empresarial.
    Salidas Profesionales
    El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics abre diversas salidas laborales en un mercado en constante demanda de profesionales en análisis de datos. Podrás desempeñarte como analista de datos, científico de datos, consultor en inteligencia de negocios, gerente de análisis de datos, especialista en visualización de datos, entre otros roles relacionados.
    Temario

    MÓDULO 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO

    1. Definición de Business Intelligence o Inteligencia de negocio
    2. Obtención y análisis de información
    3. Utilidad y finalidades de la inteligencia de negocio
    4. Toma de decisiones estratégicas

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELIZACIÓN DEL NEGOCIO

    1. Definición de modelo de negocio
    2. Efectos de los cambios en el modelo de negocio sobre el resultado
    3. Importancia de un diseño óptimo de modelo de negocio
    4. Indicadores clave

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO

    1. Componentes de la inteligencia de negocio
    2. Fuentes de información
    3. El proceso de extracción, transformación y limpieza de datos o ETL
    4. Herramientas fundamentales para la inteligencia de negocio
    5. Herramientas OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROYECTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO

    1. Necesidad de planificación de proyectos de inteligencia de negocio en la organización
    2. Objetivos del proyecto
    3. Evaluación de los recursos y plazos
    4. Fases en la planificación del proyecto
    5. Puntos clave para el éxito o fracaso del proyecto

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LA GESTIÓN DE PROCESOS DE NEGOCIO

    1. Introducción a los procesos de negocio
    2. Estructura sistemática de la organización
    3. Concepto de Sistema y operación
    4. Estructuras organizacionales funcionales
    5. El carácter interfuncional de las operaciones
    6. Deficiencias del organigrama
    7. La organización horizontal
    8. Los procesos y tipologías
    9. Tecnologías de información en los procesos
    10. Procesos en las nuevas formas organizativas
    11. Estandarización de procesos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    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)

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUENTES DE DATOS

    1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
    2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. OPEN DATA

    1. Definición, Beneficios y Características
    2. Ejemplo de uso de Open Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. BIG DATA Y MARKETING

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    1. Concepto de web semántica
    2. Linked Data Vs Big Data
    3. Lenguaje de consulta SPARQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. INTERNET DE LAS COSAS

    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

    MÓDULO 2. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    1. Aproximación al concepto de DataMart
    2. Bases de datos OLTP
    3. Bases de Datos OLAP
    4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

    1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
    2. Estructura y Construcción
    3. Fases de implantación
    4. Características
    5. Data Warehouse en la nube

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

    1. Tipos de herramientas para BI
    2. Productos comerciales para BI
    3. Productos Open Source para BI
    4. Beneficios de las herramientas de BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

    MÓDULO 3. DATA SCIENCE Y HERRAMIENTAS PARA ANÁLISIS DE BIG DATA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Computing
    4. Aspectos legales en Protección de Datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Introducción
    2. El modelo relacional
    3. Lenguaje de consulta SQL
    4. MySQL. Una base de datos relacional

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
    2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
    3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
    4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

    1. ¿Qué es MongoDB?
    2. Funcionamiento y uso de MongoDB
    3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
    4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
    5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
    6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
    7. Consulta de datos en MongoDB

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP

    1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
    2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
    3. Sistema de archivos HDFS
    4. MapReduce con Hadoop
    5. Apache Hive
    6. Apache Hue
    7. Apache Spark

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Una aproximación a Pentaho
    2. Soluciones que ofrece Pentaho
    3. MongoDB & Pentaho
    4. Hadoop & Pentaho
    5. Weka & Pentaho

    MÓDULO 4. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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