Curso de Big Data en la Industria Química

MATRICULACIÓN

Entidad:

Titulacion de INESEM
Duración total:
150 h.
Teleformación:
75 h.
Modalidad:
Online
Precio: 360 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
Los datos han formado a pasar parte de un activo más de la empresa. El avance de la cultura digital, el uso de nuevas herramientas y la proliferación de nuevas tecnologías han dado lugar a un cambio de paradigma en el que adaptarse lo más rápido posible a las evoluciones del mercado puede marcar la diferencia. La industria química no es ajena a esta situación, el sector cuenta cada vez más con sistemas de producción y softwares más avanzados, por lo que formarte y convertirte en un profesional cualificado en Big Data y tratamiento de datos te supondrá un incremento en tus posibilidades de empleabilidad o promoción dentro de la empresa. Este curso es una oportunidad ideal para ello, con un claustro docente especializado y un campus online para que estudies a tu ritmo.
OBJETIVOS
  • Entender los principales conceptos del Business Intelligence y el Big Data
  • Establecer estrategias de tratamiento de datos basadas en el Big Data
  • Ser capaz de utilizar herramientas de Big Data aplicadas a la industria química

PARA QUÉ TE PREPARA
La industria química es uno de los sectores más involucrados en la transición hacia la industria 4.0. Aspectos como la tecnología inteligente (robótica, Internet de las Cosas), la automatización de procesos, nuevas herramientas de gestión, entre otros, hacen que la necesidad de contar con profesionales cualificados sea más alta que nunca. Este curso te prepara para la implementación de estrategias de Big Data en la industria química.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
Este Curso de Big Data en Industria Química está dirigido a profesionales y estudiantes del sector químico que quieran ampliar sus conocimientos sobre el tratamiento de datos y potenciar sus oportunidades de promoción dentro de la empresa. También está dirigido a aquellos profesionales del tratamiento de datos que quieran orientar su carrera hacia la industria química.

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. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Industria química, sector estratégico de futuro y su adaptación a la industria 4.0
  1. Introducción al sistema de BI
  2. Arquitectura de sistemas de BI
  3. Business Analytics: Clustering
  4. Business Analytics: Clasificación
  1. Tendencias en Business Intelligence en la Industria química
  1. Ejemplos de éxito en la industria química: Ejemplos por subsectores, en grandes empresas, en PYMES
  1. Reflexión sobre la pertinencia del BI en nuestra empresa química
  1. Información que recoge mi empresa, cómo y dónde
  2. Información que necesito recoger
  3. Qué datos necesito analizar y cómo
  4. Proveedores con experiencia en el sector químico que me pueden desarrollar herramientas de análisis de mis datos
  5. Presupuesto inicial que necesito
  6. Proyección a largo plazo del proyecto
  1. Big Data y privacidad de clientes: Sector químico, incluido dentro del catálogo nacional de infraestructuras críticas
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 de Big Data en la Industria Química
Duración total:
150 h.
Teleformación:
75 h.
Modalidad:
Online
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