Máster de Formación Permanente en Inteligencia de Negocios

Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático

Introducción
Algoritmos

Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos

Clasificadores
Algoritmos

Componentes
Aprendizaje

Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación

Herramienta de Tableau

Recogida de datos de diferentes fuentes
Introducción al editor de consultas
Trabajo con consultas
Introducción al editor avanzado

Manipulación de columnas
Manipulación de filas
Realizar columnas calculadas
Dependencias de las consultas
Ejemplo completo de carga de datos

Visualización de datos
Crear gráficos con los datos seleccionados
Configuración de los gráficos
Filtrado de los gráficos
Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
Visualización de medidas
Uso de marcadores
Creación de grupos de datos
Importación de gráficos

Introducción al servicio Power BI
Publicación de datos en el servicio de Power BI
Configuración para poder publicar en móvil
Funcionalidades del servicio de Power BI
Procesos de actualización de datos
Establecer datos para visualizar en cuadros de mando
Necesidades de la empresa sobre qué gráficos crear

Compras y ventas
Producción
Contabilidad
Servicios
Caso RRHH

Instalación y arquitectura
Carga de datros
Informes
Transformación y modelo de datos
Análisis de datos
Caso RRHH

¿Qué es Big Data?
La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
La importancia de almacenar y extraer información
Big Data enfocado a los negocios
Open Data
Información pública
IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

Definición, Beneficios y Características
Ejemplo de uso de Open Data

Diagnóstico inicial
Diseño del proyecto
Proceso de implementación
Monitorización y control del proyecto
Responsable y recursos disponibles
Calendarización
Alcance y valoración económica del proyecto

Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
Toma de decisiones operativas
Marketing estratégico y Big Data
Nuevas tendencias en management

Concepto de web semántica
Linked Data Vs Big Data
Lenguaje de consulta SPARQL

¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL

¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y uso de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB

¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
Sistema de archivos HDFS
MapReduce con Hadoop
Apache Hive
Apache Hue
Apache Spark

¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos

Una aproximación a Pentaho
Soluciones que ofrece Pentaho
MongoDB & Pentaho
Hadoop & Pentaho
Weka & Pentaho

¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Compunting
Aspectos legales en Protección de Datos

Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL. Una base de datos relacional

Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop

Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis

Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados

¿Qué es Power BI?
Funciones de Power BI
Versiones de Power BI
Roles de Power BI
Planificación de proyectos con Power BI

Instalación y puesta en marcha
Conexión de datos a Power BI
Filtrado de datos
Vista de datos

Introducción al modelado de datos
Creación de medidas
Creación y relación entre tablas
Creación de columnas y medidas calculadas
Dinamizar columnas
Fórmulas de consulta

Creación de gráficas
Tablas dinámicas
Segmentación de datos
Uso de objetos visuales
Formas y cuadros de texto
Imágenes
Matrices y tablas
Cómo crear un velocímetro
Mapas
Slicers
Cómo modificar colores

Uso del Dashboard
Compartir Dashboards
Añadir Widgets
Cómo crear reportes
Ajustes del panel
Preguntas y respuestas del Dashboard

Exportar datos de Power BI a Excel
Exportar Dashboards
Crear paquetes de contenido
Presentación de informes
Cómo públicar y compartir informes
Introducción a Power BI mobile

Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución de Business Intelligence
Business Intelligence en los departamentos de la empresa
Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing

Aproximación al concepto de DataMart
Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
Data Warehouse
Herramientas de Explotación
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
Estructura y Construcción
Fases de implantación
Características
Data Warehouse en la nube

Tipos de herramientas para BI
Productos comerciales para BI
Productos Open Source para BI
Beneficios de las herramientas de BI

¿Qué es la visualización de datos?
Importancia y herramientas de la visualización de datos
Visualización de datos: Principios básicos

¿Qué es Metabase? Usos y licenciamiento
Arquitectura y Componentes
Instalación y Configuración inicial
Espacio de trabajo y navegación
Conexiones a bases de datos en Metabase
Creación de preguntas y consultas SQL
Tipos de visualizaciones y filtros
Construcción de Dashboards

Fundamentos D3
Instalación D3
Funcionamiento D3
SVG
Tipos de datos en D3
Diagrama de barras con D3
Diagrama de dispersión con D3

Google Data Studio

Instalación y arquitectura
Carga de datos
Informes
Transformación y modelo de datos
Análisis de datos

Introducción a Power BI
Instalación de Power BI
Modelado de datos
Visualización de datos
Dashboards
Uso compartido de datos

CartoDB

¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Computing
Aspectos legales en Protección de Datos

Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL Una base de datos relacional

¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL

¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y uso de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB

¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos

Una aproximación a PENTAHO
Soluciones que ofrece PENTAHO
MongoDB & PENTAHO
Hadoop & PENTAHO
Weka & PENTAHO

Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop

Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis

Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados

Datos del responsable del tratamiento

Razón Social: Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales S.A.U (en adelante, la “Empresa” o el “Responsable”). CIF: A19506229 Domicilio: Camino de la Torrecilla N.º 30, EDIFICIO EDUCA EDTECH, Oficina 28, C.P. 18.200, Maracena (Granada) Teléfono: 958 050 209 Email de nuestro Coordinador de Protección de Datos: info@cualifica2.es

Normativa aplicable

Nuestra Política de Privacidad se ha diseñado de acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos de la UE 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento general de protección de datos), y en lo que no contradiga el mencionado Reglamento, por lo dispuesto en la Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal y su normativa de desarrollo. Al facilitarnos sus datos, Usted declara haber leído y conocer la presente Política de Privacidad, prestando su consentimiento inequívoco y expreso al tratamiento de sus datos personales de acuerdo a las finalidades y términos aquí expresados. La Empresa podrá modificar la presente política de privacidad para adaptarla a las novedades legislativas, jurisprudenciales o de interpretación de la Agencia Española de Protección de Datos. Estas condiciones de privacidad podrán ser complementadas por el Aviso Legal, Política de Cookies y las Condiciones Generales que, en su caso, se recojan para determinados productos o servicios, si dicho acceso supone alguna especialidad en materia de protección de datos de carácter personal.

Finalidad del tratamiento de los datos personales

El tratamiento que realizamos de sus datos personales responde a las siguientes finalidades: – Proporcionarle información relacionada con las acciones formativas y servicios de enseñanza que ofrece nuestro centro y otras entidades colaboradoras de nuestra total confianza. Esta información incluirá ofertas, descuentos, becas, información comercial u otras cuestiones que consideremos de su interés, y la podrá recibir por diversas vías, especialmente teléfono y correo electrónico. – En su caso, iniciar el proceso de contratación de nuestros servicios de enseñanza mediante la matriculación en una acción formativa (este proceso implica el consentimiento ulterior para la finalidad en el tratamiento correspondiente) – Enviarle nuestras newsletters con las publicaciones en nuestros blogs y las novedades acerca de nuestra entidad y sus servicios. Gestión de comentarios en nuestros foros y blogs. 2.1. ¿Por cuánto tiempo conservaremos sus datos? Conservaremos sus datos personales desde que nos dé su consentimiento hasta que lo revoque o bien solicite la limitación del tratamiento. En tales casos, mantendremos sus datos de manera bloqueada durante los plazos legalmente exigidos.

Legitimación y datos recabados

La legitimación para el tratamiento de sus datos es el consentimiento del interesado en el momento de facilitarnos la información. Cuando se trata de alumno/as matriculados en nuestras acciones formativas, el tratamiento está legitimado por la ejecución del contrato. 3.1. Consentimiento para tratar sus datos Al rellenar los formularios, marcar la casilla “Acepto la Política de Privacidad” y hacer clic para enviar los datos, o al remitir correos electrónicos a la Empresa a través de las cuentas habilitadas al efecto, el Usuario manifiesta haber leído y aceptado expresamente la presente política de privacidad, y otorga su consentimiento inequívoco y expreso al tratamiento de sus datos personales conforme a las finalidades informadas. De acuerdo a las finalidades indicadas en el apartado 2, las categorías de datos que serán objeto de tratamiento son las siguientes:

Datos identificativos: nombre y apellidos, correo electrónico, teléfono y dirección. Datos de pago si el Usuario inicia proceso de matriculación.
Datos de tráfico web y localización geográfica para ofrecerle una información más personalizada de acuerdo a sus preferencias y ubicación.

3.2. Datos obligatorios, ¿qué ocurre si no los facilito? Los datos de carácter obligatorio se distinguirán en los formularios de recogida de información. Si usted decide no proporcionarnos alguno de esos datos considerados obligatorios no podremos cumplir por con la finalidad prevista y no se realizará el tratamiento de datos ni la prestación del servicio correspondiente. En caso de elaboración de un “perfil comercial” en base a la información facilitada, no se tomarán decisiones automatizadas con efectos jurídicos para el Usuario. Usted garantiza que los Datos Personales que nos facilite son veraces y correctos, y será responsable de comunicarnos cualquier modificación en los mismos. En el caso de que los datos aportados pertenecieran a un tercero, el Usuario garantiza que ha informado a dicho tercero de los aspectos contenidos en este documento y obtenido su autorización para facilitar sus datos.

Medidas de seguridad

Dentro de nuestro compromiso por garantizar la seguridad y confidencialidad de sus datos de carácter personal, le informamos que se han adoptado las medidas de índole técnica y organizativas necesarias para garantizar la seguridad de los datos de carácter personal y evitar su alteración, pérdida, tratamiento o acceso no autorizado, habida cuenta del estado de la tecnología, la naturaleza de los datos almacenados y los riesgos a que estén expuestos. No obstante lo anterior, el Usuario debe ser consciente de que las medidas de seguridad en Internet no son inexpugnables. Usted puede obtener más información sobre las medidas de seguridad que aplicamos contactando con nuestro Coordinador de Protección de Datos en los canales indicados al inicio de la presente Política de Privacidad en el apartado de identificación del Responsable del tratamiento.

Cesión de datos.

El usuario conoce y acepta que sus datos personales podrán ser facilitados a terceros cuando sea necesario para cumplir con las finalidades del tratamiento y a empresas de nuestro grupo empresarial para fines administrativos internos, respetándose en todos los casos las medidas de seguridad exigidas por la legislación vigente en materia de protección de datos de carácter personal así como las políticas generales de calidad y privacidad de la Empresa. La Empresa ha contratado servicios con encargados del tratamiento fuera de la UE acogidos a “Privacy Shield”. A excepción de las previsiones contenidas en el párrafo anterior, la Empresa no realizará comunicaciones de los datos del Usuario a terceros más allá de las exigidas en la normativa vigente en materia de protección de datos, y sus disposiciones de desarrollo, que las realizadas a las autoridades competentes cuando le fuera requerida.

Derechos del Usuario

El Usuario tiene los siguientes derechos en cuanto al tratamiento de sus datos personales:

Derecho a solicitar el acceso a sus datos personales.
Derecho a solicitar su rectificación si son inexactos, o bien solicitar su supresión (por ejemplo, si considera que ya no son necesarios para los fines que fueron recogidos).
Derecho a solicitar la limitación de su tratamiento, siempre que se cumpla alguna de las condiciones previstas en la normativa, en cuyo caso únicamente los conservaremos para el ejercicio o la defensa de reclamaciones.
Derecho a oponerse al tratamiento, en cuyo caso dejaremos de tratar sus datos, salvo por motivos legítimos imperiosos, o el ejercicio o la defensa de posibles reclamaciones.
Derecho a la portabilidad de los datos.
Derecho a presentar una reclamación ante la Agencia Española de Protección de Datos (autoridad de control en materia de Protección de Datos competente), especialmente cuando no haya obtenido satisfacción en el ejercicio de sus derechos.

6.1. ¿Cómo ejercitar mis derechos? Usted podrá ejercitar sus derechos u obtener más información sobre los mismos contactando con nuestro Coordinador de Protección de Datos en los canales indicados al inicio de la presente Política de Privacidad en el apartado de identificación del Responsable del tratamiento. Así mismo, y de acuerdo con lo establecido en la Ley 34/2002 de 11 de julio, de Servicios de la Sociedad de la Información y del Comercio Electrónico, en el supuesto de que usted no desee recibir comunicaciones comerciales electrónica en el futuro, podrá manifestar tal deseo enviando un mail a nuestro Coordinador de Protección de Datos.

Redes sociales

Los perfiles en redes sociales con los que cuente la Empresa no supondrán un tratamiento de datos más allá del que la propia red social permita para perfiles corporativos. La Empresa podrá utilizar dichos perfiles para informar a los usuarios de cada red social suscritos al perfil de la empresa sobre sus actividades, eventos, seminarios, ofertas, promociones o novedades en sus productos o servicios, así como compartir información de interés sobre las temáticas habituales de la empresa. La Empresa no extraerá ningún dato directamente de la red social.

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Máster de Formación Permanente en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos

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MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

MÓDULO 2. HERRAMIENTAS BI. TABLEAU, POWERBI Y QLIKVIEW

UNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTA TABLEAU

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MINERÍA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN, MODELIZACIÓN Y EVALUACIÓN DE DATOS CON POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN PARA EL DESARROLLO DEL NEGOCIO

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS PRÁCTICOS DE DIFERENTES ÁREAS DE LA EMPRESA

UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

MÓDULO 3. BIG DATA ANALYTICS TOOLS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BIG DATA Y MARKETING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ECOSISTEMA HADOOP

UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING

UNIDAD DIDÁCTICA 11. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 4. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA DE PYTHON Y R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 5. POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS

MÓDULO 6. BUSINESS INTELLIGENCE, DATAWAREHOUSE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 8. METABASE

UNIDAD DIDÁCTICA 9. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)

UNIDAD DIDÁCTICA 10. GOOGLE DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 11. QLIKVIEW

UNIDAD DIDÁCTICA 12. POWER BI

UNIDAD DIDÁCTICA 13. CARTO

MÓDULO 7. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB

UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PENTAHO

UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 8. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB

UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES

UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES

UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING