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Curso Gratuito Master en Power BI y Business Intelligence

Duración: 1500
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Valoración: 4.4 /5 basada en 81 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Power BI y Business Intelligence:

Este máster en Power BI y Business Intelligence te prepara para desenvolverte en el mundo de la inteligencia del negocio y hacer uso de las diferentes herramientas que Power BI nos proporciona para ello. Aprenderás las bases del business intelligence, cómo usar los datos provenientes de bases de datos y data warehouses y cómo encarar los diferentes tipos de dashboards haciendo uso de la amplia variedad de herramientas que nos ofrece Power BI.

A quién va dirigido:

El máster en Power BI y Business Intelligence está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la inteligencia de negocio, la creación de reportes usando Power BI y el conocimiento de cómo almacenar/usar los datos, así como a profesionales que deseen seguir formándose o actualizando sus conocimientos en esta área.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Power BI y Business Intelligence:

- Conocer qué es la inteligencia de negocio. - Introducirse al manejo de bases de datos SQL y NoSQL. - Conocer cómo se almacenan los datos en data warehouses. - Utilizar Power BI para la creación de dashboards. - Manejar proyectos con metodología ágil: SCRUM.

Salidas Laborales:

Las principales salidas profesionales a las que podrás optar con este máster en Power BI y Business Intelligence son las de analista de datos orientado a la inteligencia de negocio y experto en creación de reportes (dashboards) con competencias en el manejo de datos y la gestión de proyectos ágiles mediante la metodología SCRUM.

 

Resumen:

La sociedad digital de hoy día genera una cantidad ingente de datos en todos sus procesos, tanto en el ámbito personal como en los entornes profesionales. Estos datos, sin un adecuado análisis, carecen de valor por completo. Es por tanto que un adecuado manejo de los mismos, análisis y creación de representaciones que nos ayuden a entenderlos es de altísima importancia. Este máster en Power BI y Business Intelligence te prepara para afrontar todo el proceso desde la recuperación de los datos almacenados en bases de datos o data warehouses, pasando por su correcto tratamiento y finalizando con la creación de dashboards que ayuden a la toma de decisiones en base a los resultados. Además, serás capaz de manejarte en proyectos enfocados a una metodología ágil.

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."

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. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:


MÓDULO 1. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
  1. Nociones básicas
  2. Concepto de DataWareHouse
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
  1. Aplicación
  2. Elementos
  3. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
  1. Base de datos central
  2. Productos Open Source para BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
  1. Creación de Cubos
  2. Transformación, extracción y carga
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
  1. Discoverer Administrador
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  4. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  5. Cliente y Servidor
  6. Discoverer Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing

MÓDULO 2. BASES DE DATOS: MYSQL Y MONGODB

UNIDAD DIDÁCTICA 1.BASES DE DATOS RELACIONALES (MYSQL)
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 2. 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 3. 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

MÓDULO 3. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. 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 2. 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 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias

MÓDULO 4. POWER BI - BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN. QUÉ ES POWER BI
  1. Introducción al Business Intelligence
  2. Origen del Business Intelligence
  3. Direfencias entre BI y Big Data
  4. Power BI Desktop

    5. - Conceptos básicos Power BI Desktop

    - Instalación Power BI Desktop

    - Entorno Power BI Desktop

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELO DIMENSIONAL
  1. Modelo de datos dimensional
  2. Técnicas de esquemas

    3. - Esquema de estrella

    - Esquema en copo de nieve

  3. Añadir datos a Power BI Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 3. VISUALIZACIONES
  1. ¿Qué son las visualizaciones?

    2. - La elección de los gráficos

  2. Tipos de visualizaciones
  3. Crear una visualización en Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACCIONES
  1. ¿Qué son las interacciones?
  2. Habilitar interacciones de objetos visuales
  3. Editar interacciones
  4. Tipos de interacciones
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS
  1. ¿Qué es una Dashboard?
  2. Importar datos a Power BI
  3. Dashboard en Power BI

    4. - Crear un informe en el servicio Power BI

    - Crear un panel en el servicio Power BI

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A DAX
  1. ¿Qué es DAX?
  2. Usos de DAX

    3. - Trabajar con DAX

  3. Sintaxis DAX

    4. - Requisitos de la sintaxis

    - Requisitos de nomenclatura

UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONES Y FORMULACIÓN CON DAX
  1. Tipos de datos DAX
  2. Operadores y constantes DAX
  3. Funciones DAX

    4. - Agregar una función DAX con Power BI

    - Principales funciones DAX

  4. Uso de variables para mejorar las fórmulas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. COMPARTIR Y PUBLICAR INFORMES CON POWER BI
  1. Colaborar con Power BI

    2. - Colaboración en un área de trabajo

    - Compartir los paneles e informes

  2. Métodos para compartir informes en Power BI

    3. - Compartir con usuarios que no tienen Power BI

    - Compartir con usuarios que tienen Power BI

  3. Publicar informes

    4. - Publicar informes y conjuntos de datos de Power BI Desktop

    - Republicación o reemplazo de un conjunto de datos publicado desde Power BI Desktop

UNIDAD DIDÁCTICA 9. POWER BI MOBILE
  1. Introducción
  2. Objetivos
  3. Mapa Conceptual
  4. Instalación de Power BI Mobile
  5. Aplicación móvil Power BI

    6. - Aplicaciones en Android

    - Aplicación en iPhone

    - Aplicacion en iPad

  6. Exploración de paneles e informes en la aplicación móvil de Power BI

MÓDULO 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

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. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  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. 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 6. 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 7. 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 8. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 6. SCRUM: GESTIÓN DE PROYECTOS ÁGILES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA METODOLOGÍA SCRUM
  1. ¿Qué es? Objetivos
  2. Fundamentos: base en procesos empíricos
  3. Principios ágiles
  4. SCRUM como proceso interactivo e incremental. Beneficios. Valores de SCRUM. Entornos de aplicabilidad de SCRUM
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROLES Y RESPONSABILIDADES
  1. Autoridad del grupo
  2. Scrum Master (Director de proyecto)
  3. Product Owner (representa a los interesados)
  4. Team (desarrolladores). Roles auxiliares
  5. Equipos y creación de equipos autoorganizados. Razones para no tener un líder designado en el equipo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SPRINT
  1. Periodos de tiempo
  2. Productos potencialmente entregables al final de cada sprint
  3. Sprint planning. Definición de la magnitud de cada sprint. Estimación de tareas. Tipos de tareas
  4. Incrementos del producto
  5. Requisitos de alto nivel priorizados o Product backlog
  6. La Pila de producto
  7. Desafíos
  8. Implementaciones: notas amarillas, pizarras, paquetes de software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REUNIONES EN SCRUM
  1. Daily Scrum. Scrum de Scrum
  2. La agenda
  3. Reunión de planificación del sprint (sprint planning meeting)
  4. Revisión (sprint review): diaria, de cierre y retrospectiva (sprint retrospective)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DOCUMENTOS
  1. El producto (product backlog), sprint backlog, burn up y burn Down: gráfico de cumplimiento y tabla de lanzamiento de datos
  2. Criterios para la estimación y métricas
  3. Estimación de Pocker
  4. Frecuencia de actualización de la tabla
UNIDAD DIDÁCTICA 6. OBSTÁCULOS
  1. Identificar los obstáculos mayores para usar SCRUM en una organización
  2. Actividades y técnicas al Equipo Scrum puede emplear para alcanzar los objetivos de la reunión
UNIDAD DIDÁCTICA 7. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES
  1. Otras herramientas ágiles
  2. Ejercicios prácticos
  3. Aspectos del examen de certificación scrum manager
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SCALING SCRUM
  1. El scrum aplicado al desarrollo de software

MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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. ¿A qué esperas para llevar a cabo tus proyectos personales?.
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27 abril, 2022 Deja tu cometario

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