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Curso Superior en Data Analyst
Abierta
Online
270 H
460EUR
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!
Cuota
460 €
Resto de plazos: 460 €/mes
Presentación
La industria del Big Data junto al Cloud Computing y la Inteligencia Artificial está en continuo auge. Es por ello por lo que se hacen cada vez más necesarios expertos en la materia. Con el Curso En Data Analyst serás capaz de realizar un análisis exhaustivo de cualquier fuente de información disponible. ¡Especialízate y accede al perfil profesional más demandado por las empresas!
plan de estudios
Para qué te prepara
Este Curso en Data Analyst te capacita para crear un sistema capaz de analizar y reportar información de gran valor para cualquier empresa mediante el uso de bases de datos NoSQL, Data Mining y Data Warehouse. Además, gracias al Machine Learning y a la programación estadística podrás realizar análisis de alto nivel. Por último, serás capaz de crear y extraer información de cualquier sitio web gracias al uso de Google Analytics.
Objetivos
- Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación.
- Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop.
- Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación.
- Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics.
- Realizar una programación estadística básica en Python y R.
A quién va dirigido
Este Curso en Data Analyst está dirigido a diversos perfiles y es aplicable a numerosos sectores, puesto que es adecuado para graduados o diplomados universitarios que estén interesados en adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos, así como a profesionales con experiencia que deseen actualizarse y adaptarse a las tendencias actuales.
Salidas Profesionales
El análisis de datos es un ámbito profesional en pleno auge y con pocos expertos en el sector. Por tanto, la realización del Curso en Data Analyst Online te otorgará los conocimientos exhaustivos y necesarios para poder optar a puestos tan demandados y remunerados ejerciendo como Analista de datos, Big Data Expert, Data Analyst o Ingeniero de datos.
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
- 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
- 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
- Introducción a la analítica web
- Funcionamiento Google Analytics
- Introducción e instalación de Google Analytics
- Interfaz
- Métricas y dimensiones
- Informes básicos
- Informes personalizados
- Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
- ¿Qué es Google Analytics 4?
- Diferencias con respecto a Universal Analytics
- Implementación de Google Analytics 4
- Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
- Los espacios de identidad
- Ventajas de Google Analytics 4
- Desventajas de Google Analytics 4
- Planes de medición
- Configuración de las vistas mediante filtros
- Métricas y dimensiones personalizadas
- Seguimiento de eventos
- Informes de visión general
- informes completos
- Compartir informes
- Configuración paneles de control y accesos directos
- Informes de Audiencia
- Informes de Adquisición
- Informes de Comportamiento
- Campañas personalizadas
- Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
- Configuración y medición de objetivos
- Cómo medir campañas de Google Ads
- Analítica avanzada
- Informes sin muestrear
- Google BigQuery Export
- Integraciones
- Concepto y características
- Gestión de etiquetas
- Activadores y gestión de variables
- Implementación y eventos
- Tracking
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Integración con Analytics
- Creación de informes
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:
Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR).
Apasionado de la informática y de las nuevas
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
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
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.
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
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5 RAZONES
PARA ELEGIR INESEM
RAZÓN
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CLAUSTRO ESPECIALIZADO
Formado por profesores/as universitarios/as de prestigio y profesionales de contrastada experiencia
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