Formación Laboris

Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS (Titulación URJC)

Inesem Business School
Inesem Business School

Máster Online

Precio: 1.478 €
Duración: 12 meses

Resumen del máster

A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cluod Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, 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 Máster en Big Data y Business Intelligence, 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.

Objetivos: - Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data- Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop- Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación- Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos.- Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics.- Realizar una programación estadística básica en Python y R

A quién va dirigido: 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.

Información adicional

Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
- Secretaría Virtual.
- Comunidad de Alumnos INESEM.
- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

 
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Temario completo de este curso



MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

 
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