Diplomado en Big Data para Empresas
100% Online
150 horas
395€
Diplomado en Big Data para Empresas
    Diplomado en Big Data para Empresas

    Diplomado en Big Data para Empresas

    100% Online
    150 horas
    395€
    Seguridad y confianza en tus pagos online.

    Presentación

    El Diplomado en Big Data para Empresas es tu puerta de entrada a uno de los sectores más dinámicos y en expansión del mundo actual. Con el auge de la digitalización, las empresas generan cantidades masivas de datos a diario, pero solo quienes saben interpretarlos y utilizarlos estratégicamente logran tomar decisiones informadas y competitivas. Este curso te ofrece la oportunidad de desarrollar habilidades esenciales para analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y tendencias, y transformar datos en conocimiento valioso para cualquier organización. La demanda de profesionales capacitados en Big Data está en pleno crecimiento, y participar en este diplomado te posiciona a la vanguardia del mercado laboral. Al ser online, puedes acceder a contenido de calidad desde cualquier lugar, permitiéndote aprender a tu ritmo y conveniencia. Prepárate para impulsar tu carrera y convertirte en un agente de cambio en el mundo empresarial.
    Qs World University Rankings

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Diplomado en Big Data para Empresas te prepara para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos, aplicando técnicas avanzadas de análisis y visualización. Aprenderás a identificar patrones y tendencias para mejorar la toma de decisiones estratégicas en tu empresa. Al finalizar, serás capaz de implementar soluciones de big data, optimizar procesos y aportar valor a través de la inteligencia de datos, mejorando la competitividad y eficiencia organizacional.
    Objetivos
    - Identificar patrones en grandes volúmenes de datos empresariales. - Analizar datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas. - Aplicar técnicas de minería de datos en entornos empresariales. - Utilizar herramientas de visualización para interpretar datos complejos. - Comprender las arquitecturas de Big Data para optimizar procesos. - Implementar modelos predictivos para anticipar tendencias de mercado. - Evaluar la calidad de los datos para garantizar resultados precisos.
    A quién va dirigido
    El Diplomado en Big Data para Empresas está dirigido a profesionales y titulados del sector empresarial que deseen ampliar sus conocimientos en análisis de datos y su aplicación en la toma de decisiones empresariales. Ideal para quienes buscan entender el impacto del Big Data en las estrategias corporativas y mejorar la competitividad de sus organizaciones.
    Salidas Profesionales
    - Analista de datos en empresas multinacionales - Consultor en inteligencia de negocio - Especialista en visualización de datos - Desarrollador de soluciones de Big Data - Responsable de proyectos de análisis de datos - Científico de datos en startups tecnológicas - Gestor de infraestructuras de datos - Experto en machine learning para la toma de decisiones empresariales.
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. 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 3. 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 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. 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 6. 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 7. BATCH PROCESSING

    1. Introducción
    2. MapReduce
    3. Hadoop
    4. Apache Hadoop YARN
    5. Agregación de los logs de YARN
    6. Obtención de datos en HDFS
    7. Planificación de un clúster Hadoop
    8. Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
    9. 9.Clientes Hadoop incluidos en Hue
    10. Configuración avanzada de un cluster
    11. Seguridad Hadoop
    12. Gestión de recursos
    13. Mantenimiento de un cluster
    14. 14.Solución de problemas y monitorización de un cluster

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. STREAM PROCESSING

    1. Fundamentos de Streaming Processing
    2. Spark Streaming
    3. Kafka
    4. Pulsar y Apache Apex
    5. Implementación de un sistema real-time
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
    Claustro

    Rafael Marín Sastre

    Ingeniero técnico en informática de sistemas por la Universidad de Granada (UGR).  

    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. Es experto en desarrollo web, programación de aplicaciones, análisis de datos, big data, ciberseguridad y diseño y experiencia de usuario (UX/UI). 

    Alan Sastre

    Ocupa el puesto de CTO (Chief Technology Officer) y formador. Diseña e imparte formación en diferentes áreas como desarrollo web, bases de datos, big data, business intelligence y ciencia de datos. Además, trabaja diaramente con las tecnologías del ecosistema Java, C# y Phyton.

    Dani Pérez Lima

    Global IT support manager de una multinacional con más de 20 años de experiencia en el mundo IT, además de un apasionado de la virtualización de sistemas y de la transmisión de conocimiento en el ámbito de la tecnología.

    José Domingo Muñoz Rodríguez

    Ingeniero informático, profesor de secundaria de ASIR y coorganizador de OpenStack Sevilla con dilata experiencia en sistemas GNU/Linux. Administra clouds públicos y gestiona un cloud privado con OpenStack.

    Juan Benito Pacheco

    Como tech lead, ayuda a organizaciones a escalar sus servicios e infraestructura. Lleva más de 5 años programando tanto en front-end como back-end con JavaScript, Angular, Python o Django, entre otras tecnologías.

    Juan Diego Pérez Jiménez

    Profesor de Ciclos Formativos de Grado Superior de Informática. Más de 10 años creando páginas web y enseñando cómo hacerlas, cómo usar bases de datos y todo lo relacionado con la informática.

    Solicitar información