Curso Superior en Big Data y Legal Analytics
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Convocatoria Abierta
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Online
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300 H
precio
460 EUR 391 EUR
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Precio: 460 EUR AHORA: 391 EUR
Hasta el 17/03/2024
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Cuota

391 €
Resto de plazos: 391 €/mes

Presentación

Hoy día el Big Data es usado desde la toma decisiones estratégicas en empresas o el análisis de rendimientos en futbolistas hasta aspectos tan rutinarios como poner precios de artículos o el uso del GPS. 

Pero el Big Data también pude aplicarse en campos tan delicados e importantes como la legislación y jurisdicción. Mediante Big Data se pueden analizar textos legales, sentencias, leyes o decretos y sacar conclusiones o decisiones relevantes.

Con reconocimiento de:

QS Stars Rating System
plan de estudios

Para qué te prepara

Gracias a este Curso Superior en Big Data y Legal Analytics comprenderás cómo se utiliza el Big Data, desde las fases de obtención de datos, transformación de los mismos y análisis en profundidad hasta una visualización y toma de decisiones estratégicas en base a dicho análisis. Todo ello, aplicado al mundo legal, en el que verás cómo analizar textos legales, sentencias judiciales o decretos y extraer aquella información importante o relevante.


Objetivos
  • Aprender qué es el Big Data, que tipos de fuentes de datos utiliza y todas las posibilidades que ofrece.
  • Mejorar negocios utilizando Business Intelligence y usar Datamart y Datawarehouse.
  • Utilizar los programas Power BI, Qlikview o Tableau para crear visualizaciones de datos profesionales.
  • Saber cual es el uso de las bases de datos NoSQL y aprender a utilizar el principal SGBD NoSQL, MongoDB.
  • Analizar información estadística utilizando los dos principales lenguajes de programación para ello, Python y R.
  • Descubrir el Legaltech, su aplicación y afianzar los mecanismos necesarios para securizar la información.
  • Utilizar técnicas de Inteligencia artifcial y PLN para llevar a cabo análisis de textos legales, sentencias o leyes.

A quién va dirigido

El público objetivo de este Curso Superior en Big Data y Legal Analytics es principalmente profesionales informáticos, desde ingenieros hasta programadores o también personas que trabajen en puestos jurídicos o legales y que busquen una especialización para la aplicación del Big Data en el mundo legislativo y jurídico aprovechando todas las posibilidades de esta tecnología.


Salidas Profesionales

Son muchas las oportunidades laborales que el Big Data ofrece. Todas las empresas deben adoptar el análisis de datos y el Big Data si no quieren quedarse atrás competitivamente. Por tanto, gracias a este Curso Superior en Big Data y Legal Analytics podrás optar a puestos tan demandados como Analista de datos, Big Data Engineer, Legaltech Analyst o Auditor informático.

temario

  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)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  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
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. La legislación española reguladora de la actividad debido a la aparición de necesidades determinadas del sector
  2. El surgimiento de los bufetes online: necesidades legislativas
  3. Grado de protección exigido legalmente
  1. La generación de ideas de negocio
  2. Elección de una estrategia de negocio viable
  3. Focalización de la atención en un tipo de negocio concreto
  4. Business plan El plan de negocio
  5. La innovación en el desarrollo de proyectos
  1. Requisitos para el éxito de los proyectos Legaltech: el despacho virtual
  2. Ventajas de los proyectos Legaltech para los profesionales
  3. Ventajas de los proyectos Legaltech para los clientes
  1. El software de los proyectos Legaltech y su protección a nivel legal
  2. Derecho de autor
  3. Patentes
  4. LCD (Competencia desleal)
  1. Las bases de datos
  2. Regulación normativa de la protección jurídica de las bases de datos
  1. Orígenes del cloud computing
  2. Cloud computing: aspectos generales
  3. Características del cloud computing
  4. La nube y los negocios
  5. Modelos básicos en la nube
  1. Marco normativo de la seguridad de la información
  2. Ciberseguridad y gobierno de la seguridad de la información
  3. Puesta en práctica de la seguridad de la información
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

materiales didácticos

Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

material adicional

Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Centro de atención al estudiante (CAE)

Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

inesem emplea

INESEM emplea

Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

comunidad

Comunidad

Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

revista digital

Revista Digital INESEM

Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

masterclass

Master Class INESEM

Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Clases online

Clases online

Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

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.

becas

Becas y financiación

Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.

Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.

25% Beca Alumni

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

20% Beca Desempleo

Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

20% Beca Discapacidad

¡Qué importante promover la educación inclusiva! Ofrecemos una beca del 20% para aquellas personas con una discapacidad del 33% o superior, siendo necesario presentar la documentación necesaria.

20% Beca Familia numerosa

Entendemos el arduo trabajo que supone brindar una buena educación a sus hijos/as. Por lo tanto, ofrecemos una beca del 20% para las familias con tres o más descendientes. Es necesario ratificar esta condición.

Financiación 100% sin intereses

Información sobre becas Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía email en formacion@inesem.es

Información sobre becas * Becas no acumulables entre sí.

Información sobre becas * Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es

Información sobre becas * Becas no aplicables a formación programada.

titulación

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Titulación:
Titulacion de INESEM

claustro

Claustro de profesores:
Rafael
Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR). 
Apasionado de la informática y de las nuevas

Leer más
Daniel
Daniel Rodriguez

Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación

Leer más
Juan Antonio
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Leer más
Bibiana
Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de

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¿Qué es Big Data?

En las empresas se generan una cantidad de datos de enorme volumen, de carácter complejo y de una forma escalable y veloz. La captura, gestión, y análisis de estos datos requieren de una tecnología superior o más cualificada a las herramientas habituales. Esta labor es la que lleva a cabo la tecnología Big Data que tratará de llevar a cabo una gestión de datos que permitirán tener aplicaciones en diferentes áreas de la empresa para así realizar una toma de decisiones predecible y, por lo tanto, más efectiva. El Curso de Big Data Online profundiza en esta labor, para que, los alumnos que finalicen con éxito la acción formativa puedan formar parte de un grupo de profesionales altamente demandados en la actualidad. 

¿Qué es el Internet de las Cosas?

El objetivo del Internet de las Cosas (IoT) está en conectar objetos cotidianos con la red de internet para así ofrecer servicios o funcionalidades a las personas que faciliten su día a día. Entre los elementos susceptibles de conectividad pueden estar los electrodomésticos de una vivienda, la iluminación, o incluso recursos para atender a la salud de las personas. El Curso de Big Data Online recoge en su contenido las utilidades del Internet de las Cosas, ahonda en su funcionamiento, y su posible aplicación no solo al ámbito doméstico, sino a otros como el empresarial, las ciudades inteligentes, la logística o incluso, la agricultura. 

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