Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos
MATRICULACIÓN
Entidad:
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 2195 €
Bonificable hasta el 100%
Créditos
60 ECTS
SOLICITAR INFORMACIÓN
DESCRIPCIÓN
El objetivo de cualquier empresa es ser referente en su sector y poder diferenciarse del resto de competidores. Para lograr este objetivo, el Big Data y el Business Intelligence son elementos clave.Gracias a este Master de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data aprenderás los aspectos fundamentales de estas tecnologías, logrando analizar datos de multitud de fuentes que te permitan tomar decisiones estratégicas de manera rápida y eficiente. Utilizarás herramientas como Hadoop, Weka, Tableau, PowerBI o Google Analytics y lenguajes de programación como Python y R para analizar y visualizar información.Contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
OBJETIVOS
- Entender por qué el Big Data y el Business Intelligence son clave para la transformación digital de una empresa.
- Saber cuál es el papel del Big Data como fuente de información para la toma de decisiones estratégicas.
- Aplicar las principales técnicas de Data mining y análisis de datos.
- Utilizar herramientas como Hadoop, Weka, MongoDB o MySQL para almacenar, gestionar y analizar datos.
- Programar en los lenguajes Python y R orientados al análisis y visualización de datos.
- Aprender cómo crear visualizaciones de datos profesionales con Tableau, Qlikview o PowerBI.
- Analizar datos web relevantes mediante el uso de Google Analytics.
PARA QUÉ TE PREPARA
Gracias a este Master de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data aprenderás los aspectos fundamentales de estas tecnologías, logrando analizar datos de multitud de fuentes que te permitan tomar decisiones estratégicas de manera rápida y eficiente. Utilizarás herramientas como Hadoop, Weka, Tableau, PowerBI o Google Analytics y lenguajes de programación como Python y R para analizar y visualizar información.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
Este Master de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data 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, sobre todo perfiles informáticos.
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
- Introducción a la transformación digital
- Concepto de innovación
- Concepto de tecnología
- Tipología de la tecnología
- Punto de vista de la ventaja competitiva
- Según su disposición en la empresa
- Desde el punto de vista de un proyecto
- Otros tipos de tecnología
- La innovación tecnológica
- Competencias básicas de la innovación tecnológica
- El proceso de innovación tecnológica
- Herramientas para innovar
- Competitividad e innovación
- Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
- Socialización de la Web
- Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
- Community Manager
- Chief Data Officer
- Data Protection Officer
- Data Scientist
- Otros perfiles
- Desarrollo de competencias informáticas
- El Papel del CEO como líder en la transformación
- La transición digital del modelo de negocio tradicional
- Nuevos modelos de negocio
- Freemium
- Modelo Long Tail
- Modelo Nube y SaaS
- Modelo Suscripción
- Dropshipping
- Afiliación
- Infoproductos y E-Learning
- Otros
- Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
- Análisis de la innovación en la empresa
- Elaboración del roadmap
- Provisión de financiación y recursos tecnológicos
- Implementación del plan de transformación digital
- Seguimiento del plan de transformación digital
- BBVA y la empresa inteligente
- DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
- El Corte Inglés
- Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
- Rediseñando el customer experience
- La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
- Plan de marketing digital
- Buyer´s Journey
- Growth Hacking: estrategia de crecimiento
- El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
- Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
- Como Inventar Mercados a través de la Innovación
- Etapas de desarrollo y ciclos de vida
- Incorporación al mercado
- Metodologías de desarrollo
- La transformación digital de la cadena de valor
- La industria 4.0
- Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
- Modelos de proceso de innovación
- Gestión de innovación
- Sistema de innovación
- Como reinventar las empresas innovando en procesos
- Innovación en Procesos a través de las TIC
- El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
- Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
- Caso Helvex: el cambio continuo
- La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
- El gran auge del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
- Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
- Fases en un proyecto de Big Data
- Big Data enfocado a los negocios
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Open data
- Ejemplo de uso de Open Data
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Big Data en salud
- Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
- Retos del big data en salud
- Big Data y People Analytics en RRHH
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución 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
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- 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
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
- ¿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 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
- Minería de datos
- ¿Qué podemos hacer con data Mining?
- ¿Qué usos puede tener el data Mining?
- Metodología de la minería de datos
- Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
- Árboles de decisión
- Reglas de inducción
- Redes Bayesanas
- Algoritmos Genéticos
- Ciclo data mining
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- 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
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- 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
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- CartoDB
- ¿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
- ¿Qué es la analítica web?
- Establecimiento de objetivos y KPIs
- Métricas principales y avanzadas
- Objetivos y ventajas de medir
- Plan de medición
- Introducción a Google Analytics 4
- Interfaz
- Métricas y dimensiones
- Informes básicos
- Filtros
- Segmentos
- Eventos
- Informes personalizados
- Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
- Introducción a GTM
- Implementación con GTM
- Medición con GTM
- Uso de Debug/Preview Mode
- La atribución
- Multicanalidad
- Customer Journey
- Principales modelos de atribución
- Modelos de atribución personalizados
- Planificación del Dashboard
- Características del Dashboard
- Introducción a Data Studio
- Conectores
- Tipos de gráficos
- Personalización de informes
- Elementos de control
- Dimensiones y métricas
- Campos Calculados
- Compartir informes
- Introducción al SEO
- Historia de los motores de búsqueda
- Componentes de un motor de búsqueda
- Organización de resultados en un motor de búsqueda
- La importancia del contenido
- El concepto de autoridad en Internet
- Campaña SEO
- Introducción al SEM
- Principales conceptos en SEM
- Sistema de pujas y Calidad del anuncio
- Primer contacto con Google Ads
- Creación de anuncios con calidad
- Indicadores clave de rendimiento en SEM
- Análisis del tráfico en redes sociales
- Fijar objetivos en redes sociales
- Youtube
- Tik tok
- Usabilidad
- Mapas de calor
- Grabaciones de sesiones de usuario
- Ordenación de tarjetas
- Test A/B
- Test multivariante
- KPI, indicadores clave de rendimiento
- Cambios a realizar para optimizar una página web
- Hotjar
- Microsoft Power BI
- Google Search Console
- Matomo
- Awstats
- Chartbeat
- Adobe Analytics
- ¿Qué son las cookies?
- Tipos de cookies
- GDPR
- Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). 
Doble Titulación:
- Titulación Propia Universitaria de Master de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.
- Titulación propia de Master de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data, expedida y avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales.(INESEM) “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
Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 2195 €
Bonificable hasta el 100%
Créditos
60 ECTS
MATRICULACIÓN
MATRÍCULA ONLINE
Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos
