Curso Superior en Big Data, Data Science y Visualización de Datos
convocatoria
Convocatoria Abierta
modalidad
Online
duracion
200 H
precio
420 EUR 336 EUR
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Convocatoria
Abierta
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
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Duración
200 H
BECA 20 %
Precio: 420 EUR AHORA: 336 EUR
Hasta el 27/01/2022
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

336 €
Resto de plazos: 336 €/mes

Presentación

Mediante este Curso en Visualización de Datos, Big Data y Data Science podrás gestionar volúmenes de información masivos con diferentes técnicas de análisis de datos, scripts de programación estadística y herramientas de visualización de datos que permitan extraer conclusiones relevantes en la toma de decisiones estratégicas dentro de cualquier empresa.

plan de estudios

Para qué te prepara

Con este Curso en Visualización de Datos, Big Data y Data Science gestionarás volúmenes de información masivos mediante herramientas de Big Data como Hadoop, Weka o Pentaho. Administrarás bases de datos relacionales con MySQL y no relacionales con MongoDB además de crear scripts de programación estadística con Python y R. Además, podrás crear informes profesionales mediante herramientas de visualización de datos como Tableau, PowerBI o Qlikview.


Objetivos
  • Gestionar y administrar datos masivos mediante diferentes herramientas de Big Data.
  • Crear informes personalizados y profesionales con herramientas de visualización de datos como PowerBI o Tableau.
  • Usar bases de datos, tanto relacionales (MySQL) como no relacionales (MongoDB) para administrar información.
  • Desarrollar técnicas de Business Intelligence y saber crear e implantar un Datawarehouse en cualquier empresa.
  • Analizar datos mediante programación estadística con Python y R.

A quién va dirigido

Este Curso en Visualización de Datos, Big Data y Data Science está pensado para profesionales de diferentes sectores que deseen adaptarse a las nuevas tecnologías para la búsqueda del éxito en sus empresas. Gracias al Big Data, al uso de programación estadística y a diferentes herramientas de visualización te diferenciarás del resto de competidores.


Salidas Profesionales

El Curso en Visualización de Datos, Big Data y Data Science te dará acceso a un ámbito laboral en plena expansión. Saber analizar información relevante es clave para cualquier empresa y con este curso obtendrás las habilidades necesarias para optar a puestos como Analista de datos empresariales, Programador de soluciones Big Data o Experto en Herramientas de visualización.

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. 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. ¿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. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  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. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  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. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  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

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.

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.

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 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

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:
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 experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.

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Rafael
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. 

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Isaías
Isaías Aranda Cano

Especialista en ciberseguridad y en gestión de servicios de tecnologías de la información certificado en ITIL V3. Mas de 10 años de experiencia en tecnologías Open Source. Administrador de sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre en infraestructuras de alta demanda. Grado superior en administración de sistemas informáticos.

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Víctor
Víctor Acosta Gómez

Ingeniero superior en desarrollo de aplicaciones informáticas por la Universidad de Granada. Cuenta con más de 25 años de experiencia en ciberseguridad y desarrollando proyectos de aplicaciones web e industriales de trazabilidad. Tiene amplia experiencia en formación ocupacional y profesional tanto presencial como elearning, colaborando como docentes en varias universidades.

Leer más
Daniel
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
Daniel
Daniel Cabrera

Experto en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. Cuenta con más de 10 años de experiencia en Administrador de Sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre, especialista en infraestructuras de alta demanda y disponibilidad. Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Madrid.

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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. 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
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Big Data en el Marketing

El marketing digital actual se desarrolla entre la personalización y el análisis de su audiencia, para así, ofrecer contenidos y productos más ajustados a sus necesidades o preferencias. El Big Data en el marketing viene a perfeccionar estos pilares básicos mediante el tratamiento y análisis de datos, permitiendo así, trazar las líneas de campañas de marketing más eficientes, y más centradas en los usuarios, mejorando así la conversión y, por ende, los beneficios de cualquier negocio. El Curso en Big Data, Data Science y Visualización de Datos será la formación más completa con la que optimizar los presupuestos de marketing de cualquier empresa.

Aplicaciones Big Data en las Empresas

El tratamiento masivo de datos está convirtiéndose en un aspecto cada vez más cotidiano dentro de las empresas. Ahora bien, además de las utilidades relacionadas con la conversión y los beneficios para la empresa, las aplicaciones del big data en las empresas van más allá. Mediante el big data, se podrán detectar tendencias o patrones de comportamiento de los usuarios, se podrán optimizar los procesos dentro de la empresa haciéndolos más eficientes, identificar oportunidades de negocio, o incluso podrá ser aplicado en el área de recursos humanos en labores de retención de talento. Es por ello, que cada vez más se precisa de profesionales formados con el Curso en Big Data, Data Science y Visualización de Datos para exprimir al máximo las utilidades del tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para las empresas.

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