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

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Para qué te prepara:

El Curso en Inteligencia de negocio y Big Data Analytics te prepara la creación de proyecto de negocio incorporando componente de la inteligencia de negocios. Además te adentra en el análisis de datos mediante business intelligence, big data y te introduce en el data science. Además conocerás los lenguajes R y Python, aportante un importante valor en tu perfil profesional.

A quién va dirigido:

El Curso en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics va dirigido a aquellas personas interesadas en la inteligencia de negocios pero quiere obtener una formación complementaria más técnica en la gestión y análisis de datos para la toma de decisión.

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:

- 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

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales del Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics son variadas, pudiendo trabajar en la gestión empresarial, como project management, experto en datos o analista de inteligencia de clientes.

Resumen:

El presente Curso en Inteligencia de Negocio 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.

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. 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