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Curso Superior en Big Data y Legal Analytics
Abierta
Online
300 H
BECA
25 %
Precio: 460 EUR
AHORA: 345 EUR
Hasta el 28/11/2022
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
345 €
Resto de plazos: 345 €/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.
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
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Aproximación al concepto de DataMart
- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
- Data Warehouse
- Herramientas de Explotación
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- Business Intelligence en Excel
- Herramienta PowerBI
- Herramienta Tableau
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
- La legislación española reguladora de la actividad debido a la aparición de necesidades determinadas del sector
- El surgimiento de los bufetes online: necesidades legislativas
- Grado de protección exigido legalmente
- La generación de ideas de negocio
- Elección de una estrategia de negocio viable
- Focalización de la atención en un tipo de negocio concreto
- Business plan El plan de negocio
- La innovación en el desarrollo de proyectos
- Requisitos para el éxito de los proyectos Legaltech: el despacho virtual
- Ventajas de los proyectos Legaltech para los profesionales
- Ventajas de los proyectos Legaltech para los clientes
- El software de los proyectos Legaltech y su protección a nivel legal
- Derecho de autor
- Patentes
- LCD (Competencia desleal)
- Las bases de datos
- Regulación normativa de la protección jurídica de las bases de datos
- Orígenes del cloud computing
- Cloud computing: aspectos generales
- Características del cloud computing
- La nube y los negocios
- Modelos básicos en la nube
- Marco normativo de la seguridad de la información
- Ciberseguridad y gobierno de la seguridad de la información
- Puesta en práctica de la seguridad de la información
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
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
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
Comunidad
Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.
Revista Digital INESEM
Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.
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Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.
Clases online
Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.
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.
20%
Beca Antiguos Alumnos
Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 20% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.
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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.
15%
Beca Emprende
Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.
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Beca Amigo
La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.
Financiación 100% sin intereses
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
* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* 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.”
![Titulacion de INESEM]( "Titulacion de INESEM")
Titulación:
claustro
Claustro de profesores:
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la UGR. Cuenta con más de 5 años de experiencia y vocación en el ámbito de las tecnologías TIC y la programación de aplicaciones informáticas. Especializado en data science, big data y business intelligence y apasionado por la Inteligencia Artificial.
Leer más
Daniel Rodriguez
Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, analista programador de aplicaciones web usando la plataforma de desarrollo ASP.NET con C# así también como desarrollo de aplicaciones usando PHP. Experto en bases de datos SQL Server y MySql y conexión con aplicaciónes web mediante ORM como NHibernate y Entity Framework además del uso de ADO.net. Actualmente jefe de proyecto en Innoforma Elearning Technologies.
Leer más
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.
Doctorando en tecnologías de la información por la UGR.
Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.
Leer más
Patricia Caballero Navarro
Graduada en Enfermería por la Universidad de Granada. Máster en Cuidados de salud para la Promoción de la Autonomía de las Personas y la Atención a los Procesos del Fin de Vida por la Universidad de Granada. Máster en Integración en Cuidados y Resolución de Casos Clínicos por la Universidad de Alcalá. Cuenta con más de 16 años de experiencia como enfermera en centros residenciales para la tercera edad y en centros sociosanitarios. Actualmente trabaja como enfermera clínica en un centro médico de especialidades y como Profesora en el Departamento Sociosanitario en INESEM.
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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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PARA ELEGIR INESEM
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