En este curso CERTIFICADO vas a aprender sobre Business Intelligence y el análisis de Big Data que son habilidades clave para cualquier persona o empresa que desee tomar decisiones informadas y mejorar sus resultados. Aprenderás a analizar e interpretar datos, identificando patrones y tendencias utilizando las diferentes herramientas y tecnologías disponibles para la gestión y análisis de datos, incluyendo dashboards, tableros de control, visualizaciones y más.
Temario del curso:
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 EmpresaBI 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 BIInformación sobre cómo mejorar a corto plazo, “predecir” hacia donde deberíamos ir en nuestro enfoque del negocio
Unidad 4 – BI – Integración de sistemas de informaciónEl 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 negocioDatawarehouse, 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 DataBig 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 proyectosGestión 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 datosBases de datos no convencionales (vs bases de datos NoSQL), Modelos de paralelización de datos, Extractores de datos (web scraping).
Unidad 11 – Arquitectura Big DataVisualización 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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