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Curso homologado : Curso en Big Data y Business Analytics (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS)

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Curso homologado : Curso en Big Data y Business Analytics (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS)

360 € ¡LO QUIERO!
Certificación :
Curso online InesemCurso Online Homologado Cualifica

Tiempo de estudio:200 horas

Realización:Cursos online

Coste: 720 € 360 €

Titulación Universitaria con 8 créditos ECTS Expedida por la Universidad Antonio de Nebrija como Formación Continua (NFC) (Baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública).
A quién se dirige este Curso online
Este curso está dirigido a una gran diversidad de perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas persona 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 y/o quieran conseguir una TITULACIÓN UNIVERSITARIA HOMOLOGADA.
Salidas Profesionales Curso online
A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cloud Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Analytics, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes. Con este Curso Superior Big Data y Business Analytics, 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.
Disciplina del Curso online
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Que capacidades obtendrás este Curso online
El Curso Superior Big Data y Business Analytics te introduce en el mundo del Big Data y de la inteligencia y analítica de negocios, enseña las herramientas y técnicas de análisis de datos e inteligencia de negocio necesarias para la toma de decisiones, en base a la explotación de los datos masivos que día a día se genera debido al auge de la información digital. La analítica web así como el Business Analytics, están jugando un papel cada vez más relevante en las empresas que ven necesaria la toma de decisiones estratégicas mediante inteligencia competitiva.
Resumen objetivo de conocimientos Curso online Curso homologado : Curso en Big Data y Business Analytics (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS)
- 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.
Profesión Curso online
- Analista de datos - Auditor en Sistemas Big Data - Experto en Inteligencia de Negocio - Arquitecto de soluciones Big Data - Analista experto en negocios

MÓDULO 1. BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsables y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING
  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

MÓDULO 2. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.
  1. Introducción
  2. La pirámide organizacional
  3. Herramientas de inteligencia de negocios
  4. Fundamentos del Datawarehouse
  5. Características
  6. Ventajas
  7. Sistemas OLTP
  8. Implementación del Datawarehouse
  9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
  10. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
  11. Categorías de Data Mining
  12. Proceso de Minería de Datos
  13. Metodología
  14. Reportes
  15. Consultas
  16. Alertas
  17. Análisis
  18. Pronósticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS DE BUSSINES ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE.
  1. Gestión de Proyectos
  2. Planificación del proyecto
  3. Riesgos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE.
  1. Procesos de Extracción, Transformación y Carga
  2. El almacén de Datos
  3. Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
  4. Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
  5. Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
  6. Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
  7. Procesos ETL
  8. Creación de cubos multidimensionales

MÓDULO 3. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
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