Curso Gratuito Magister en Business Intelligence

Información gratuita

Nombre y apellidos

Email

Teléfono

Situación laboral

País

Provincia

Acepto la Política de Privacidad, el Aviso Legal y la Política de Cookies de cursosgratuitos.es

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)

Busca otros cursos gratuitos

Para qué te prepara:

En este Magister en Business Intelligence aprenderás a gestionar información valiosa estableciendo unos KPI que alcanzar y, con diferentes técnicas crearás cuadros de mando, dashboards e informes de visualización de datos logrando el éxito empresarial. Además, serás capaz de utilizar el Big Data, la ciencia de datos y los lenguajes Python y R para una extracción de información relevante y profesional.

A quién va dirigido:

Este Magister en Business Intelligence está pensado para diferentes perfiles profesionales, desde técnicos informáticos o analistas de datos hasta perfiles business o de marketing que busquen una formación actualizada en las tecnologías más avanzadas para llevar a cabo una toma de decisiones estratégicas en cualquier empresa basadas en un buen análisis de datos.

Titulación:

Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales

Objetivos:

- Entender la importancia que tiene el Business Intelligence hoy día para el futuro de cualquier empresa. - Saber establecer unos KPIs correctos y poder crear cuadros de mando y dashboards profesionales. - Conocer las diferentes etapas de un proyecto de Business Intelligence y qué herramientas se pueden utilizar. - Aprender a utilizar herramientas de visualización de datos como PowerBI, Tableau, Qlikview o Google Data Studio. - Ver la importancia del Data Science para una correcta toma de decisiones. - Aprender a programar en los lenguajes Python y R orientados al análisis de datos y la visualización de datos. - Descubrir el potencial que tiene la librería ggplot2 de R para la visualización de datos.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales de este Magister en Business Intelligence son muy amplias y demandadas ya que todas las empresas quieren tener en sus filas a profesionales que sepan extraer de los datos que manejan las decisiones correctas para conseguir el éxito. Por tanto, optarás a puestos tan interesantes como Business Strategist, Data Scientist o Visual Data Analyst.

Resumen:

El Business Intelligence o Inteligencia de negocios en español es un término en pleno auge ya que pretende que las empresas, a través de un buen análisis y manejo de datos, puedan crear unos informes y visualizaciones profesionales para la toma de decisiones estratégica. Gracias a este Magister en Business Intelligence aprenderás a gestionar información valiosa dentro de las empresas, establecerás unos objetivos o KPI que alcanzar y, mediante diferentes técnicas y métodos de análisis podrás crear cuadros de mando, dashboards e informes de visualización de datos profesionales que permitan lograr los objetivos de cualquier empresa. Además, serás capaz de utilizar el Big Data, la ciencia de datos y los lenguajes Python y R para una extracción de información relevante y profesional.

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

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. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS

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 ALMACEN 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. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias

MÓDULO 3. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
  1. Introducción
  2. La pirámide organizacional
  3. Herramientas de inteligencia de negocios
  4. Fundamentos del Datawarehouse
  5. Características
  6. Ventajas
  7. Sistemas OLTP
  8. Implementación del Datawarehouse
  9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
  10. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
  11. Categorías de Data Mining
  12. Proceso de Minería de Datos
  13. Metodología
  14. Reportes
  15. Consultas
  16. Alertas
  17. Análisis
  18. Pronósticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Gestión de Proyectos
  2. Planificación del proyecto
  3. Riesgos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Procesos de Extracción, Transformación y Carga
  2. El almacén de Datos
  3. Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
  4. Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
  5. Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
  6. Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
  7. Procesos ETL
  8. Creación de cubos multidimensionales

MÓDULO 4. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 5. DATA SCIENCE (CIENCIA DE DATOS)

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 Compunting
  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. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. 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 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GGPLOT2 COMO LIBRERÍA PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EJES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TÍTULOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LEYENDAS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FONDOS Y LÍNEAS DE CUADRÍCULA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÁRGENES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GRÁFICOS DE PANELES MÚLTIPLES
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COLORES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TEMAS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LÍNEAS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEXTO
UNIDAD DIDÁCTICA 12. COORDENADAS
UNIDAD DIDÁCTICA 13. TIPOS DE GRÁFICOS
UNIDAD DIDÁCTICA 14. CINTAS
UNIDAD DIDÁCTICA 15. SUAVIZADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 16. GRÁFICOS INTERACTIVOS