Curso Experto en BIM y Big Data Analyst en formación programada online. Formación Bonificada

Curso Experto en BIM y Big Data Analyst

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
450 h.
Teleformación:
225 h.
Modalidad:
Online
Precio: 595 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
En este Curso Experto en BIM y Big Data Analyst adquirirás los conocimientos necesarios para gestionar toda la información que se obtiene de los diferentes proyectos en BIM y tratarlos, ordenarlos y gestionarlos como bases de datos.Con la tecnología BIM y el manejo de bases de datos podremos ser mucho más competentes a la hora de estructurar y gestionar de manera más eficiente la cantidad de información que se maneja actualmente en el sector de la construcción y la industria inmobiliaria.Desde un conocimiento básico de BIG DATA y gestión de la información a lo largo del curso aprenderemos a relacionarlo con la metodología BIM, en este caso con el software específico de Autodesk Revit, pudiendo aplicar todos estos conocimientos, procesos y herramientas a la toma de decisiones y gestión de la empresa.
OBJETIVOS
  • 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.
  • Conocer el entorno de Revit
PARA QUÉ TE PREPARA
Este Curso Experto en BIM y Big Data Analyst te prepara para desenvolverte en dos de los campos con más crecimiento y proyección de los últimos tiempos: el BIM y el Big Data. Aprenderás todo lo necesario sobre el BIM mediante el uso de Revit y cómo usar los datos que nos proporciona este proceso para alimentar métodos analíticos de Big Data que nos proporcionen nueva información y puntos de vista para así gestionar de forma ordenada la información.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El Curso Experto en BIM y Big Data Analyst está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo del BIM, el manejo de Revit, la analítica Big Data y el uso de todas las herramientas relacionadas, así como a profesionales que deseen seguir formándose o actualizando sus conocimientos en estas áreas.
Metodología

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.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  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)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open 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
  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
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  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
  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
  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
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  1. Introducción
  2. Filosofía BIM
  3. Sector AEC
  4. Exigencias del mercado
  5. Del BIM al CIM
  6. Software BIM
  1. Nivel internacional
  2. Nivel nacional
  3. Protocolos de implantación BIM
  4. BIM Execution Plan (BEP)
  5. Formatos
  6. Trabajo colaborativo y coordinación multidisciplinar
  1. BIM en fase de licitación
  2. Organización y coordinación
  3. Informes
  4. Seguimiento de la obra
  5. Actualización del modelo
  6. Recepción obra terminada
  1. Conceptos generales
  2. Planificación de actividades
  3. Mediciones
  4. Presto
  1. Conceptos generales
  2. Definición de costes y partidas
  3. Intercambio de datos
  4. Certificaciones de obra
  5. Cost it
  6. Arquímedes
  1. Introducción
  2. Componentes y conexiones
  3. Nodos
  4. Listas
  5. Geometrías
  1. Sostenibilidad como sistema de trabajo
  2. Herramientas generales (plugins y softwaree complementarios)
  1. Equipo de trabajo
  2. Revisión de proyecto
  3. Timeliner Programación
  4. Comprobación de errores Clash detective
  1. Introducción al Facility Manager
  2. FM y BIM
  3. Actualización del modelo
  1. Modelo \"as built\"
  2. Gestión de inmuebles
  3. Mantenimiento y gestión del personal
  4. Gestión medioambiental
  5. Gestión de normativa
  1. Modelo \"as built\" para patrimonio histórico
  2. Rehabilitación
  3. Ventajas para el patrimonio arquitectónico
  4. Nubes de puntos
  5. Documentación
  1. Gestión Ágil con SCRUM y Kanban.
  2. Gestión de multiproyectos.
  3. Design Thinking.
  1. Habilidades de Comunicación.
  2. Negociación Avanzada.
  3. Liderazgo y Transformación.
  4. Gestión del Talento y nuevos modelos de organización.
  5. Gestión de equipos de alto rendimiento.
  1. Introducción
  2. Taxonomía BIM
  3. Roles BIM implicados en el proyecto
  4. Herramientas de Software BIM
  5. Usos BIM y Niveles BIM en Contratación y licitación.
  6. Implantación BIM.
  7. Terminología BIM
Titulación
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."
Requisitos Acceso
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 Experto en BIM y Big Data Analyst
Duración total:
450 h.
Teleformación:
225 h.
Modalidad:
Online
Precio: 595 €
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