Curso Superior en Big Data y Legal Analytics
MATRICULACIÓN
Entidad:
Duración total:
300 h.
Teleformación:
150 h.
Modalidad:
Online
Precio: 460 €
Bonificable hasta el 100%
SOLICITAR INFORMACIÓN
DESCRIPCIÓN
Actualmente, en muchos ámbitos multisectoriales, la creciente cantidad de datos y el auge del Internet de las cosas (IoT) presentan la necesidad de analizar y procesar toda esta información para la mejora y adecuación de las estrategias de negocio de las empresas. Además, todas las empresas buscan la reducción de sus costes y mediante la aplicación de las técnicas adecuadas de Big Data este objetivo puede cumplirse.Con este Curso Superior en Big Data, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
OBJETIVOS
- Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data
- Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, procesamiento distribuido y Data Mining, así como su aplicación.
- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop
- Aprender a crear cuadros de mando (Dashboard).
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data.
PARA QUÉ TE PREPARA
El Curso Superior en Big Data te introduce en el mundo del Big Data, desarrolla tus habilidades para analizar y explotar cantidades de datos masivas y podrás crear cuadros de mandos para visualizar los datos de la mejor manera posible. Además aprenderás en qué consiste la analítica web y como puedes sacarle provecho. La analítica web así como el Big Data, están jugando un papel cada vez más relevante en las empresas que ven necesario el análisis de datos para conocer patrones de preferencias en usuarios.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
Este curso está dirigido a una gran diversidad de perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas personas que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Se trata de una acción formativa idónea tanto para recién titulados que deseen ampliar sus oportunidades profesionales así como para profesionales que deseen seguir formándose.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Por último, el alumno contará en todo momento con:
Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
- ¿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
- 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)
- 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
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- 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
- Business Intelligence en Excel
- Herramienta PowerBI
- Herramienta Tableau
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- ¿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
- 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
- La legislación española reguladora de la actividad debido a la aparición de necesidades determinadas del sector
- El surgimiento de los bufetes online: necesidades legislativas
- Grado de protección exigido legalmente
- La generación de ideas de negocio
- Elección de una estrategia de negocio viable
- Focalización de la atención en un tipo de negocio concreto
- Business plan El plan de negocio
- La innovación en el desarrollo de proyectos
- Requisitos para el éxito de los proyectos Legaltech: el despacho virtual
- Ventajas de los proyectos Legaltech para los profesionales
- Ventajas de los proyectos Legaltech para los clientes
- El software de los proyectos Legaltech y su protección a nivel legal
- Derecho de autor
- Patentes
- LCD (Competencia desleal)
- Las bases de datos
- Regulación normativa de la protección jurídica de las bases de datos
- Orígenes del cloud computing
- Cloud computing: aspectos generales
- Características del cloud computing
- La nube y los negocios
- Modelos básicos en la nube
- Marco normativo de la seguridad de la información
- Ciberseguridad y gobierno de la seguridad de la información
- Puesta en práctica de la seguridad de la información
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). 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.”
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
- Estar trabajando para una empresa privada.
- Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
- Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
- Que la empresa autorice la formación programada
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Curso Superior en Big Data y Legal Analytics
Duración total:
300 h.
Teleformación:
150 h.
Modalidad:
Online
Precio: 460 €
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