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Curso Experto en Augmented Analytics
Abierta
Online
650 H
599EUR
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
599 €
Resto de plazos: 599 €/mes
Presentación
Con la evolución de tecnologías como la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las industrias deben adaptarse al mercado.
Augmented Analytics es una de esas tecnologías que han redefinido la automatización de los procesos para manipular, analizar y monitorear datos.
Gracias a este Curso en Augmented Analytics descubrirás las principales técnicas, tecnologías y herramientas preparar, analizar y entregar información a otro nivel.
plan de estudios
Para qué te prepara
Gracias al Curso en Augmented Analytics entenderás el poder de los datos y cómo, gracias a un análisis aumentado de los mismos, se puede monitorear y entregar información de forma automática. Aprenderás a desarrollar algoritmos de inteligencia artificial, utilizarás modelos de machine learning, procesarás lenguaje natural creando chatbots inteligentes y podrás plasmar resultados con herramientas de visualización profesionales.
Objetivos
- Tomar decisiones comerciales basadas en análisis de información y analíticas aumentadas.
- Entender cómo funciona Augmented Analytics y cuales son las herramientas utilizadas.
- Administrar datos utilizando diferentes herramientas y analizar datos estadísticos con Python y R.
- Comprender cómo actúa la inteligencia artificial y el machine learning en la analítica aumentada.
- Utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para crear chatbots utilizando la inteligencia artificial.
- Conocer herramientas como Power BI, Tableau o Qlikview para visualizar información.
A quién va dirigido
El Curso en Augmented Analytics está pensado para profesionales del mundo del análisis de datos o para estudiantes de formaciones relacionadas que estén buscando especializarse en cómo utilizar la inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje automático y modelos de machine learning para automatizar la manipulación, monitoreo y entrega de datos.
Salidas Profesionales
Uno de los perfiles laborales más demandados actualmente es el de analista de datos ya que existe gran demanda y no hay muchos expertos en la materia. Por tanto, gracias a la realización de este Curso en Augmented Analytics optarás a puestos tan demandados como Analista de datos aumentados, AI Engineer, Desarrollador de algoritmos de aprendizaje automático o Experto en PLN.
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
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- ¿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
- 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
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- 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
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Creación de informes
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
- CartoDB
- ¿Qué es CARTO?
- Carga y uso de datos. Tipos de análisis
- Programación de un visor con la librería CARTO.js
- Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
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.
Master Class INESEM
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.
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.
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.
15%
Beca Recomienda
La beca recomienda 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%.
15%
Beca Grupo
Formarse en grupo siempre es más inspirador. Si te matriculas con tres o más personas en cualquier curso de nuestro catálogo, recibirás una beca del 15%.
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
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:
Bibiana Moreno Leyva
CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de
Leer más
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR).
Apasionado de la informática y de las nuevas
Daniel Cabrera
Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. />
Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
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
Isaías Aranda Cano
Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos. Especialista en ciberseguridad y en el diseño, implementación y gestión de servicios en
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.
Leer más
Francisco Antonio Navarro Matarín
Técnico Superior en PRL y director de Seguridad habilitado por el Ministerio del Interior. Auditor de Sistemas de Gestión: Calidad y PRL. Máster en
Leer más
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¿Qué es el Augmented Analytics?
Podríamos traducirla como Analítica Aumentada, y es un término en auge por el inmenso potencial que ofrece en el campo del Business Intelligence y Analytics. Para muchos es el futuro del Análisis de Datos, esta Augmented Analytic permite el uso de nuevas tecnologías que habilitan el aprendizaje automático o machine learning y también la inteligencia artificial (AI), que permiten la preparación de los datos, así como su futuro estudio. Es una herramienta enorme para usar en las plataformas de análisis o en el Business Intelligence. Esta analítica aumentada permitirá la interacción entre la inteligencia artificial y el humano, para recibir respuestas inmediatas y de gran utilidad. Promete ser una de las herramientas con mayor futuro en el campo, y ahora puedes especializarte con este Curso en Augmented Analytics de INESEM Busines School.
¿Qué ventajas ofrece el Augmented Analytics?
Como decimos, la Analítica Aumentada supone una revolución en el Business Intelligence, algunas de las grandes ventajas que ofrece son; todos los usuarios de la Augmented Analytics podrán tener las relaciones o los insights de valor de los datos que previamente la compañía haya guardado, además se dispondrán de cuadros de mando de manera automática, siendo mucho más predictivos y a la vez descriptivos y sencillos, sus enfoques. Permitirá análisis futuros sobre la creación de tasas de abandono de los clientes, visualización de las posibles anomalías en las cuentas de la empresa, detección de fraudes, elaboración de métodos de consumo, proporcionando una información mucho más completa y elaborada de los clientes. Los análisis serán mucho más objetivos, precisos, automáticos, y reducirá el riesgo en la toma de decisiones.
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PARA ELEGIR INESEM
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CLAUSTRO ESPECIALIZADO
Formado por profesores/as universitarios/as de prestigio y profesionales de contrastada experiencia
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