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INESEM Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos 1500 Horas
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INESEM - P/N: INESEM - 58679 | Cod. Artículo: 513987
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¡Importante! Se trata de una formación online, no presencial. Tras la compra, en las 24 horas laborables siguientes, recibirás un email con las instrucciones de la inscripción y los accesos a la formación.

A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cluod Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes. Con este Máster en Big Data y Business Intelligence, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz. 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. 

TEMARIO

  • 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. TECNOLOGÍA 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 ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI
    • UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
    • UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
  • MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
    • UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA 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. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
    • UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
    • UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES
  • 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. PROYECTO FIN DE MÁSTER

SALIDAS LABORALES

  • 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 

PARA QUÉ TE PREPARA

Este MASTER EN BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA te presenta las herramientas y técnicas de análisis de datos e inteligencia de negocio necesarias para la toma de decisiones, en base a la explotación de los datos masivos que han proliferado con el crecimiento y las posibilidades que ofrece la información digital. La analítica web, así como el BI, están jugando un papel cada vez más relevante en las empresas que ven necesaria la toma de decisiones estratégicas mediante inteligencia competitiva. 

A QUIÉN VA DIRIGIDO

 Este curso está dirigido a una gran diversidad de perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas personas con titulación universitaria que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Además, se orienta a los recién titulados o antiguos diplomados que deseen obtener una titulación homologada. 

OBJETIVOS

  • Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data
  • Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.
  • Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop
  • Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación
  • Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos.
  • Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics.
  • Realizar una programación estadística básica en Python y R

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