¿Estás listo para sumergirte en el mundo de la Inteligencia de Negocios y el análisis de Big Data? Si es así, ¡este curso es perfecto para ti! En este curso, exploraremos los fundamentos de Business Intelligence y Big Data Analysis. Discutiremos cómo usar los datos para tomar decisiones informadas, así como también cómo analizar los datos para tomar mejores decisiones comerciales. También exploraremos los casos de uso del análisis de Business Intelligence y Big Data en varias industrias. ¿Entonces, Qué esperas? ¡Además es certificado!
Temario
Unidad 1 – Business Intelligence (BI)
¿Qué es la inteligencia de negocio?, Definición de BI, ¿Quién necesita BI?, Elementos que forman parte de BI, Arquitectura de una solución de BI…
Unidad 2 – BI y la Empresa
BI y la empresa, Modelo de negocio, Cómo abordar un proyecto de BI, Barreras a la adopción de una solución de BI, Errores al implantar BI, Ejemplo práctico de BI
Unidad 3 – Beneficios del BI
Información sobre cómo mejorar a corto plazo, “predecir” hacia donde deberíamos ir en nuestro enfoque del negocio
Unidad 4 – BI – Integración de sistemas de información
El SI de la empresa, La información en la empresa, Características de los SI, Principales carencias de los SI
Unidad 5 – BI – Elementos de la inteligencia de negocio
Datawarehouse, Bases de datos OLTP y OLAP, Datamining, Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS), Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), Plan estratégico, Plan operativo anual (POA), Cuadro de Mando Integral.
Unidad 6 – BI – Diferentes herramientas comerciales
¿Cómo enfocar nuestra búsqueda de una solución BI?, Los productos actuales más populares.
Unidad 7 – Big Data
Big Data – Introducción / Business Case, Big Data: Conceptos, retos y oportunidades, Data Science Toolkit, Medición para el negocio, Aspectos legales y éticos.
Unidad 8 – Big Data – Gestión de proyectos
Gestión de proyectos, Metodologías ágiles, Big Data + Scrum: la combinación perfecta, Otras tecnologías.
Unidad 9 – Big Data – Herramientas de análisis
Programación estadística, Técnicas de Análisis Aprendizaje automático (Machine Learnig), Aprendizaje estadístico y DataMining, NLP y Minería de texto, Análisis de Redes Sociales, Visualización de datos, Herramientas de Big Data.
Unidad 10 – Big Data – Gestión de datos
Bases de datos no convencionales (vs bases de datos NoSQL), Modelos de paralelización de datos, Extractores de datos (web scraping).
Unidad 11 – Arquitectura Big Data
Visualización avanzada de datos, Aprendizaje automático, Escalabilidad en almacenes de datos, Procesamiento de streams, Motores de indexación.
Unidad 12 – Big Data – Algunos ejemplos: Amazon, Google, Rolls-Royce, Walmart.
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¡Muchas gracias y hasta pronto!
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