Curso Gratuito Curso de Big Data en la Industria Química

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Curso 100% Bonificable si eres trabajador contratado en el régimen general y envías la documentación de matrícula (en el caso de ser estudiante, desempleado, autónomo, funcionario o jubilado puedes realizar este curso de forma parcialmente subvencionada)

Para qué te prepara:

La industria química es uno de los sectores más involucrados en la transición hacia la industria 4.0. Aspectos como la tecnología inteligente (robótica, Internet de las Cosas), la automatización de procesos, nuevas herramientas de gestión, entre otros, hacen que la necesidad de contar con profesionales cualificados sea más alta que nunca. Este curso te prepara para la implementación de estrategias de Big Data en la industria química.

A quién va dirigido:

Este Curso de Big Data en Industria Química está dirigido a profesionales y estudiantes del sector químico que quieran ampliar sus conocimientos sobre el tratamiento de datos y potenciar sus oportunidades de promoción dentro de la empresa. También está dirigido a aquellos profesionales del tratamiento de datos que quieran orientar su carrera hacia la industria química.

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."

Objetivos:

<ul><li>Entender los principales conceptos del Business Intelligence y el Big Data</li><li>Establecer estrategias de tratamiento de datos basadas en el Big Data</li><li>Ser capaz de utilizar herramientas de Big Data aplicadas a la industria química</li></ul>

Salidas Laborales:

Con el Curso de Big Data en la Industria Química estarás habilitado para desarrollar tus tareas profesionales como líder de proyectos de implementación de estrategias de Big Data y Business Intelligence en empresas del sector químico, o como consultor y asesor externo en esta implementación de estrategias.

Resumen:

Los datos han formado a pasar parte de un activo más de la empresa. El avance de la cultura digital, el uso de nuevas herramientas y la proliferación de nuevas tecnologías han dado lugar a un cambio de paradigma en el que adaptarse lo más rápido posible a las evoluciones del mercado puede marcar la diferencia. La industria química no es ajena a esta situación, el sector cuenta cada vez más con sistemas de producción y softwares más avanzados, por lo que formarte y convertirte en un profesional cualificado en Big Data y tratamiento de datos te supondrá un incremento en tus posibilidades de empleabilidad o promoción dentro de la empresa. Este curso es una oportunidad ideal para ello, con un claustro docente especializado y un campus online para que estudies a tu ritmo.

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCCIÓN

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. 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 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE EN LA INDUSTRIA QUÍMICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INDUSTRIA QUÍMICA, SECTOR ESTRATÉGICO DE FUTURO Y SU ADAPTACIÓN A LA INDUSTRIA 4.0.
  1. Industria química, sector estratégico de futuro y su adaptación a la industria 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONOCIMIENTO GENERAL DEL BUSINESS INTELIGENCE (BI)
  1. Introducción al sistema de BI
  2. Arquitectura de sistemas de BI
  3. Business Analytics: Clustering
  4. Business Analytics: Clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TENDENCIAS EN BUSINESS INTELLIGENCE EN LA INDUSTRIA QUÍMICA
  1. Tendencias en Business Intelligence en la Industria química
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MINERÍA DE DATOS EN BIG DATA
  1. Minería de datos en Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EJEMPLOS DE ÉXITO EN LA INDUSTRIA QUÍMICA: EJEMPLOS POR SUBSECTORES, EN GRANDES EMPRESAS, EN PYMES
  1. Ejemplos de éxito en la industria química: Ejemplos por subsectores, en grandes empresas, en PYMES
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REFLEXIÓN SOBRE LA PERTINENCIA DEL BI EN NUESTRA EMPRESA QUÍMICA
  1. Reflexión sobre la pertinencia del BI en nuestra empresa química
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROYECTO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BUSINESS INTELLIGENCE EN NUESTRA EMPRESA
  1. Información que recoge mi empresa, cómo y dónde
  2. Información que necesito recoger
  3. Qué datos necesito analizar y cómo
  4. Proveedores con experiencia en el sector químico que me pueden desarrollar herramientas de análisis de mis datos
  5. Presupuesto inicial que necesito
  6. Proyección a largo plazo del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA Y PRIVACIDAD DE CLIENTES: SECTOR QUÍMICO, INCLUIDO DENTRO DEL CATÁLOGO NACIONAL DE INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS
  1. Big Data y privacidad de clientes: Sector químico, incluido dentro del catálogo nacional de infraestructuras críticas