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Master en Business Intelligence y Big Data

El Big Data se consolida como la gran tendencia para el tratamiento de enormes cantidades de información, tan grandes que las bases de datos convencionales no pueden manejar. El Master Business Intelligence y Big Data aclara conceptos como NoSQL, Data Warehouse y Data Mining; y se enfoca a la aplicación práctica a través de la programación estadística, presentando todas las herramientas y capacidades de un profesional de alto nivel.

Titulacion de Antonio de Nebrija
  • Online
  • 1500 h.
  • 60 ECTS
  • Abierta
  • 1970 € *
    beca 20%
    1576€
    * Sólo hasta el 20/12/2018. Becas no acumulables entre sí.
 
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Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES, S.A. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza Legitimación Consentimiento del interesado Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional

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* El campo es obligatorio
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L-J 9-18:30 h V 9-15 h
 
 
Para qué te prepara

El Master Business Intelligence y Big Data analiza las herramientas y técnicas de análisis de  datos e inteligencia de negocio basada. La recopilación y uso de datos procedentes de la web se ha consolidado como una tendencia para empresas de  todos los sectores, ofreciendo enormes posibilidades económicas.  La analítica  web y el BI, juegan un papel cada vez más relevante en este campo, como  herramientas para la toma de decisiones  estratégicas.

 
Objetivos
  • Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data.
  • 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
  • Gestionar  Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y  procesamiento de los datos.
  • 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

El Master Business Intelligence y Big Data está dirigido diversos  perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todos  aquellos profesionales que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos.  Se trata de una titulación idónea para recién  graduados y también para profesionales  que quieran seguir actualizándose en este campo al alza.Además de tener 60ECTS por la Universidad de Nebrija.

 
Salidas Profesionales

El Master Business Intelligence y Big Data te aporta los conocimientos  necesarios para trabajar como analista  de datos, auditor de sistemas Big Data, experto en inteligencia de negocio,  arquitecto de soluciones Big Data, gestor de infraestructuras o experto en  e-commerce y social media, entre otros.

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
MÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El de los clusters en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Conceptos básicos
  2. Creación de una cuenta en Google Analytics
  3. Perfil de sitio Web
  4. Código de seguimiento
  5. Objetivos
  6. Informes
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS
  1. Introducción
  2. Los anuncios de Google AdWords
  3. Definiciones básicas
  4. Ventajas de Google AdWords
  5. Google Adsense
  6. Analytics VS AdWords
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS
  1. Introducción a las alertas
  2. Crear alerta personalizada
  3. Casos de alertas personalizadas
  4. Informes personalizados
  5. Ejemplo de un informe personalizado
  6. Cuentas
  7. Objetivos y embudos de conversión
  8. Determinar objetivos y embudos de conversión
  9. Filtros: Crear un filtro
  10. Configurar seguimiento del comercio electrónico
  11. Segmentos avanzados
  12. Expresiones regulares
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO
  1. Google analytics en Android
  2. Google Analytics en iPhone
  3. Google Analytics para otros dispositivos móviles
  4. Google Analytics para Firefox
  5. Gestionar visitas
  6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics
  7. Ayuda de Google Analytics
  8. Google Analytics Qualified Individual
  9. Google Analytics Certified Partner
MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA 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
MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER
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. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Claustro de Profesores Especializado que realizará un seguimiento personalizado al alumno.

Campus virtual con acceso ilimitado y acceso desde cualquier dispositivo.

Materiales didácticos que servirán de 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.

Becas y financiación del Master en Business Intelligence y Big Data

beca desempleo

20%

Para los que atraviesen un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

beca antiguos alumnos

10%

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas.

beca emprende

15%

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.

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
Matriculación en: Master en Business Intelligence y Big Data
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Eligiendo esta forma de pago, usted puede aplazar el pago de su acción formativa para importes superiores a 300€. El primer cargo se realizará de forma instantánea y el resto a los 30 dias de la fecha de compra.

Si paga en un único plazo obtendr� un descuento del 5%.

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Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES, S.A. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza Legitimación Consentimiento del interesado Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional

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