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Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics
convocatoria
Convocatoria Abierta
modalidad
ONLINE
duracion
250 H
precio
450 EUR 337.5 EUR
convocatoria
Convocatoria
Abierta
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de INESEM
Duración
250 H
BECA 25 %
Precio: 450 EUR AHORA: 337.5 EUR
Hasta el 30/03/2020

Presentación

Actualmente la inteligencia de negocio y el análisis e interpretación de datos son los sectores con una mayor demanda laboral y que requiere de profesionales cualificados en ambas áreas, por esto surge el Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics. Conviértete en un experto en gestión de datos y su implicación en la toma de decisiones de cualquier negocio. 
Titulacion de INESEM
plan de estudios

Para qué te prepara

Crear proyectos de inteligencia de negocio, analizar las nuevas tendencias, seleccionar las herramientas más eficaces y definir sus componentes son algunos de los conocimientos que te brinda este Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics. Además, estarás preparado para aplicar el Big Data y utilizar el almacenamiento en la nube para agilizar los procesos de trabajo y, en definitiva, adaptar la Inteligencia de Negocios a las características de cada empresa.


Objetivos
  • Comprender la utilidad y finalidades de la Inteligencia de Negocios.
  • Conocer distintos modelos de datos: entidad-relación, esquema estrella, snowflake
  • Definir las herramientas OLAP y otras herramientas básicas para la Inteligencia de Negocios.
  • Describir el proyecto empresarial y adoptar nuevas directrices a partir del feedback.
  • Valorar las opciones de externalización del proceso de Inteligencia de Negocios y adoptar la de mayor calidad.
  • Adentrarse en el concepto de Internet of Things (IoT) y su aplicación en el Business Intelligence.
  • Entender las características del Clod Computing y distinguir los modelos básicos.

A quién va dirigido

Aquellas personas interesadas en dedicarse profesionalmente a la gestión de proyectos de Inteligencia de Negocios o los profesionales que desean actualizar y modernizar la gestión y dirección de empresas aplicando las nuevas metodologías derivadas del Big Data. Además, este Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics es una titulación 100% online con 4 créditos ECTS.


Salidas Profesionales

El Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics complementa tu formación para adentrarte en el ámbito empresarial con las herramientas más innovadoras del mercado. Podrás trabajar como Business Analyst, Consultor Business Intelligence (BI), Jefe de Proyecto, Programador BI, Experto en Big Data, Técnico Especialista en Bases de Datos o Técnico del Departamento de Tecnología Informática.

temario

  1. Definición de Business Intelligence o Inteligencia de negocio
  2. Obtención y análisis de información
  3. Utilidad y finalidades de la inteligencia de negocio
  4. Toma de decisiones estratégicas
  1. Definición de modelo de negocio
  2. Efectos de los cambios en el modelo de negocio sobre el resultado
  3. Importancia de un diseño óptimo de modelo de negocio
  4. Indicadores clave
  1. Componentes de la inteligencia de negocio
  2. Fuentes de información
  3. El proceso de extracción, transformación y limpieza de datos o ETL
  4. Herramientas fundamentales para la inteligencia de negocio
  5. Herramientas OLAP
  1. Necesidad de planificación de proyectos de inteligencia de negocio en la organización
  2. Objetivos del proyecto
  3. Evaluación de los recursos y plazos
  4. Fases en la planificación del proyecto
  5. Puntos clave para el éxito o fracaso del proyecto
  1. Introducción a los procesos de negocio
  2. Estructura sistemática de la organización
  3. Concepto de Sistema y operación
  4. Estructuras organizacionales funcionales
  5. El carácter interfuncional de las operaciones
  6. Deficiencias del organigrama
  7. La organización horizontal
  8. Los procesos y tipologías
  9. Tecnologías de información en los procesos
  10. Procesos en las nuevas formas organizativas
  11. Estandarización de procesos
  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. 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. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  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 ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  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. 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. ¿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?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El concepto de los clusters en Hadoop
  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. 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

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 del Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics

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

* 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

titulación

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales
Titulación:
Titulacion de INESEM

claustro

Claustro de profesores:
Rafael
Rafael García Parrado

Licenciado en Ciencias del Trabajo, Máster en Gestión Empresarial de la I+D+i y actualmente realizando Tesina sobre entornos colaborativos de trabajo. Ha trabajado en la dirección de departamentos de recursos humanos y en la gestión de proyectos en el área de I+D+i. Actualmente ejerce como Director de Desarrollo de Negocio del Grupo INESEM.

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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.

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