Curso en Big Data y Business Analytics (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS)
Entidad:
SOLICITAR INFORMACIÓN
- Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data
- Aprender los conceptos de Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data.
- Aprender los procesos de extracción, transformación y carga de información en un proyecto de Business Analytics.
- Gestionar proyectos de Business Analytics y Business Intelligence.
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:
- ¿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)
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsables 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
- Introducción
- La pirámide organizacional
- Herramientas de inteligencia de negocios
- Fundamentos del Datawarehouse
- Características
- Ventajas
- Sistemas OLTP
- Implementación del Datawarehouse
- Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
- Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
- Categorías de Data Mining
- Proceso de Minería de Datos
- Metodología
- Reportes
- Consultas
- Alertas
- Análisis
- Pronósticos
- Gestión de Proyectos
- Planificación del proyecto
- Riesgos
- Procesos de Extracción, Transformación y Carga
- El almacén de Datos
- Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
- Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
- Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
- Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
- Procesos ETL
- Creación de cubos multidimensionales
- Introducción
- La Analítica Web: Un reto cultural
- ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
- Glosario de Analítica Web
- La analítica web en la actualidad
- Definiendo la analítica web
- El salto a la analítica web moderna
- Identificar los factores críticos
- Otros factores que convienen medir
- Las macro y microconversiones
- Medir el valor económico
- Sitios sin comercio: valores a medir
- Medición de sitios BB
- Introducción
- La usabilidad Web
- Pruebas Online y a Distancia
- Las encuestas
- Definición de KPIs
- KPI, CSF y metas
- Principales KPIS
- Ejemplos de KPIS
- Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
- Introducción
- Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
- Análisis del tráfico de sitios web
- Búsquedas
- Introducción
- La nueva web social y como medir datos
- Las aplicaciones
- Analizar el comportamiento desde el móvil
- Analizar el rendimiento de los vídeos
- Análisis de Blogs
- Coste y beneficios de escribir en un blog
- Nuestro impacto en Twitter
- Métricas para Twitter
- La calidad de los datos
- Obtener datos válidos
- ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
- Beneficios de análisis multicanal
- Segmentación en base al comportamiento
- Predicción y minería de datos
- Rumbo a la analítica inteligente
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- 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
