Máster de Formación Permanente en Business Intelligence y Big Data
Español
Créditos 60 ECTS
PRESENTACIÓN
La Inteligencia de Negocio o Business Intelligence trata y analiza los datos disponibles para generar información de valor sobre nuestro mercado y clientes, agilizando y afinando la toma de decisiones en las compañías.
Objetivos
El objetivo de este curso es estudiar por qué el uso de datos se está haciendo indispensable en el ecosistema actual y cómo aplicarlos dentro de la actividad profesional. Conocer el estado del arte y la evolución de la tecnología y analizar casos de transformación de negocios.
Metodología
En Educa PHAROS trabajamos con una metodología eminentemente práctica, orientada a la aplicación directa de los conocimientos en el entorno profesional del alumno, combinando contenidos teóricos con casos reales, herramientas digitales y el acompañamiento de un equipo docente especializado.
Programa
- Introducción a Big Data
- Los datos como un activo
- Los facilitadores tecnológicos
- Conceptos clave en Big Data
- Big data vs. Business Intelligence
- Elementos de una arquitectura Big Data
- ¿Qué son IaaS - PaaS - SaaS?
- Tecnologías Open Source
- Cloud pública y Cloud privada
- Herramientas de visualización
- Qué es y no es transformación digital
- El cliente en el centro
- El papel de la tecnología como facilitador
- Caso de uso: Experiencia de usuario
- Caso de uso: People analytics
- Data Governance y Data Quality
- Estrategia del dato
- GDPR y privacidad
- Cómo ser una empresa Data-Driven
- Planificar un proyecto de datos
- Introduccion
- La necesidad de un sistema Business Inteligence
- Ventajas de un sistema de Business Inteligence
- Datos, información y conocimiento
- Modelo de transformación del dato
- Introducción a sistemas empresariales
- Sistemas transaccionales y sus características en el mundo actual
- Sistemas informacionales
- Otros modelos de clasificación de los sistemas de información
- Los sistemas BI en las empresas
- La necesidad de establecer un plan y su medición
- Plan Director, Estratégico y Operativo
- Mapas estratégicos
- El cuadro de mando integral
- Indicadores clave de negocio KPI
- Introducción a metodologias para el plan de negocio
- Las 10 claves para la elaboración de un Business Case
- Metodología Canvas
- Analisis DAFO
- La importancia de la toma de decisión orientada al dato
- Introducción a SQL
- Manipulación de bases de datos
- Tipos de datos
- Normalización
- Creación de tablas en SQL
- Manipulación de tablas
- Consulta de tablas en SQL
- Combinación de tablas en SQL
- Combinaciones de tablas y vistas
- Otros comandos en SQL
- Funciones para strings y funciones numéricas (I)
- Funciones numéricas (II)
- Funciones de fecha y hora
- Otras funciones
- Bucles, condicionales y triggers en SQL
- Introducción al datawarehousing
- Bases de datos en un datawarehouse. Stage
- Bases de datos en un datawarehouse. ODS (I)
- Datos en un datawarehouse. ODS (II)
- Bases de datos en un datawarehouse. DDS
- Concepto de Bases de Datos NoSQL
- Ventajas y desventajas de las Bases de Datos NoSQL
- Características principales de las Bases de Datos NoSQL
- Bases de datos Documentales
- Bases de datos de Columnas
- Bases de datos Clave-Valor
- Base de datos en grafos
- Introducción a MongoDB
- Características y arquitectura de MongoDB
- Modelado de datos en MongoDB
- Consultas y operaciones en MongoDB
- Escalabilidad y rendimiento en MongoDB
- Apache Cassandra
- CouchDB
- Redis
- Amazon DynamoDB
- NeoJS
- Diseño de la estructura de datos
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración de MongoDB
- Creación y manipulación de colecciones en MongoDB
- Importación y exportación de datos en MongoDB
- Índices y optimización de consultas en MongoDB
- Agregación de datos en MongoDB
- Transacciones en MongoDB
- Replicación y alta disponibilidad en MongoDB
- Copias de seguridad y recuperación en MongoDB
- Aplicaciones web y móviles
- Big Data y análisis de datos
- Internet de las cosas (IoT)
- Sistemas de recomendación
- Social media y redes sociales
- Introducción a la integración de datos
- Integración con lenguajes de programación (Python, Java, etc.)
- Integración con herramientas de Business Intelligence (BI)
- Integración con sistemas de almacenamiento en la nube
- Conceptos de seguridad en Bases de Datos NoSQL
- Autenticación y autorización en MongoDB
- Encriptación de datos en Bases de Datos NoSQL
- Auditoría y control de acceso en Bases de Datos NoSQL
- Sistemas de información
- Introducción BI
- Fases business intelligence
- Usuarios business intelligence
- Historia y futuro BI
- Explotación sistema BI
- Manejo herramienta Qlik I
- Manejo herramienta Qlik II
- Manejo de herramienta Power BI I
- Manejo herramienta Power BI II
- Introducción a KPI'S y cuadro de mando
- Teoría de visualización básica
- Teoría de visualización avanzada
- Proyecto completo de BI Qlikview I
- Proyecto completo BI Qlikview II
- Introducción ETL
- Herramientas ETL
- Elementos proceso ETL
- Etl microsoft ssis
- Comparativa herramientas ETL
- Referencias
- Introducción y evolución de los datos
- BBDD Relacionales
- BBDD Relacionales II
- BBDD NOSQL
- Comparativa SQL-NOSQL
- Modelos organización de datos
- BBDD Columnares
- Optimizar consultas a BBDD
- Optimizar consultas a BBDD II
- Diseño de una BBDD relacional
- Data warehouse
- Inmon vs kimbal
- Explotar datos dwh
- Data mart
- Amazon redshift
- Introducción a Power BI
- Diferentes tipos de Power BI: ¿es realmente gratis?
- Sumerjámonos en ello: primer informe simple
- Power Query: fuente de datos
- Transformación de datos
- Modelado de datos
- Comenzando con DAX (I)
- Comenzando con DAX (II)
- Dominando DAX (I)
- Dominando DAX (II)
- Tabla y matriz
- Tendencias
- Cómo filtrar tus datos adecuadamente
- Marcadores
- Obtención de detalles
- Entendiendo Power BI Service
- Compartiendo contenido en Power BI Service
- Comparando Power BI Service y Power Report Service
- Integrando Python y R en Power BI Desktop
- Introduciendo Bravo para Power BI Desktop
- Distribuciones de probabilidad
- Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
- Preparación y análisis descriptivo de los datos
- Análisis de valores perdidos y casos anómalos
- Caso práctico: Preproceso de datos e inferencia estadística
- Regresión lineal simple
- Regresión lineal múltiple
- Modelos lineales generalizados (GLM)
- Árboles de regresión
- Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de regresión
- Regresión logística binaria
- Regresión logística multinomial
- Árboles de clasificación
- Random forest
- Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de clasificación
- Análisis de componentes principales (PCA)
- Clasificación: Análisis discriminante
- Clasificación: K-means
- Series temporales: métodos de suavizado y descomposición temporal
- Series temporales: métodos de predicción
- Introducción
- Alfabetización de los datos
- Trabajar con datos
- Soluciones y técnicas para tratamiento de datos
- Gestión de la calidad de datos
- Trabajar con datos en Excel
- Conjunto de datos (DATASET)
- Data Cleasing con Excel
- Data Wrangling con Excel
- Data Blending en Excel
- Instalación Talend Data Preparation Desktop
- Trabajar con datos en Talend
- Data Cleasing con Talend
- Data Wrangling con Talend
- Data Blending con Talend
- Registro en dataprep by Trifacta
- Trabajar con datos con Dataprep by Trifacta
- Data Cleasing con Trifacta
- Data Wrangling con Dataprep by Trifacta
- Data Blending con Dataprep by Trifacta
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