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4,6
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Macarena Cansino

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Macarena Cansino, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso online?

PUNTOS PARA OPOSICIÓN

Macarena Cansino, ¿qué has aprendido en el Curso online?

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Macarena Cansino, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso online?

TODO LO NECESARIO PARA EL DESEMPEÑO DE LA FORMACIÓN REQUERIDA

Macarena Cansino, ¿qué has echado en falta del Curso online?

ESTUPENDA

Javier H.s

CÁCERES

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Ya había realizado cursos con ellos anteriormente y este es de los que más me han gustado

Matilde J.l

GRANADA

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

El contenido que ofrecen es muy completo

Juan José

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Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

La duración y el precio me han gustado mucho, además el poder realizarlo desde casa y con el horario que yo me estableciera ha sido muy cómodo.

Yolanda F.s

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Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Tiene un precio muy asequible para el contenido que ofrecen. No he sentido que faltase nada

Verónica L.c

BADAJOZ

Opinión sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

El contenido es muy útil, es de los más completos que he realizado.
* Todas las opiniones sobre Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso inteligencia de negocios y big data

CURSO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y BIG DATA: Modalidad Online.  Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Curso inteligencia de negocios y big data
El estado del arte en inteligencia de negocios y big data muestra un rápido avance tecnológico y la adopción masiva de soluciones analíticas en diversas industrias. El presente Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics ofrece una formación especializada en la materia. El concepto de inteligencia de negocio ha evolucionado notablemente en la última época, dando a las empresas una ventaja competitiva y favoreciendo al cumplimiento de los objetivos. Gracias a este Curso en Inteligencia de Negocio conocerá las técnicas oportunas para desarrollar esta función en la empresa u organización, prestando atención a toda la información disponible para tomar las decisiones correctas. Además, te forma en data science y big data, introduciéndote en lenguaje R y Python.
Objetivos
de Curso inteligencia de negocios y big data
- Conocer a fondo el concepto de inteligencia de negocio. - Diseñar un modelo óptimo de negocio. - Aprender los componentes de la inteligencia de negocio. - Gestionar, analizar e interpretar los datos, mediante el big data y data science. - Utilizar herramientas de Business Intelligence para una óptima toma de decisiones.
Salidas profesionales
de Curso inteligencia de negocios y big data
El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics abre diversas salidas laborales en un mercado en constante demanda de profesionales en análisis de datos. Podrás desempeñarte como analista de datos, científico de datos, consultor en inteligencia de negocios, gerente de análisis de datos, especialista en visualización de datos, entre otros roles relacionados.
Para qué te prepara
el Curso inteligencia de negocios y big data
El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics te prepara la creación de proyecto de negocio incorporando componente de la inteligencia de negocios. Te adentrará en el análisis de datos mediante business intelligence, big data y te introduce en el data science. Además, estarás preparado para trabajar con tecnologías y plataformas utilizadas en el campo de la inteligencia de negocios y el big data, como PowerBI, Tableau, MongoDB, Hadoop y R.
A quién va dirigido
el Curso inteligencia de negocios y big data
El Curso en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics está diseñado para profesionales y estudiantes que deseen embarcarse en esta área. Está dirigido a gerentes, analistas de datos, científicos de datos, consultores y cualquier persona interesada en comprender y aplicar la inteligencia de negocios y el análisis de big data en el contexto empresarial.
Metodología
de Curso inteligencia de negocios y big data
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso inteligencia de negocios y big data

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  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? 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. 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

Titulación de Curso inteligencia de negocios y big data

Titulación Universitaria de Curso Superior en Inteligencia de Negocios y Big Data Analytics con 300 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
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OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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¿Qué es el Big Data?

El Big Data es el término que se utiliza para hacer referencia a un conjunto de datos que cuentan con un tamaño, dificultad y rapidez de crecimiento que hacen que sean difíciles de capturar, de gestionar de procesar y analizar si se utilizan herramientas convencionales, como pueden ser las conocidas bases de datos.

El Big Data con el paso del tiempo ha tomado un papel más importante en las empresas, puesto que nos da respuestas a muchas dudas que las organizaciones ni siquiera eran conscientes de que tenían. Hace mucho más fácil identificar cualquier tipo de problema y que sea mucho más fácil solucionarlos. Para las empresas supone aumento de valor de la siguiente manera:

  • Coste: cuando son empresas que tienen que trabajar con un número de datos muy grande el Big Data les permite almacenar toda esa información. Además, facilita la forma de buscar nuevos métodos de hacer negocios de forma mucho más eficiente.
  • Rapidez: les va a permitir analizar información mucho más rápido, de este modo las decisiones se tomarán más rápido también, haciendo que todo el proceso sea mucho más eficiente.
  • Novedades: con el Big Data se pueden analizar muchos datos, como hemos mencionado anteriormente, por lo que se hace mucho más fácil saber las características de los consumidores, y de este modo crear productos/servicios que se adapten a sus necesidades.

Desafíos que se le presentan al Big Data

Aunque sea una herramienta muy útil también tiene una serie de inconvenientes:

  • Variedad: para que el sistema funcione, todos los datos deben estar muy bien integrados, el problema surge cuando encontramos datos que presentan unas fuentes diferentes, unos datos distintos o unas estructuras complejas, entonces se vuelve un problema para el programa.
  • Volumen: al trabajar con un volumen de datos tan grande, el proceso de ejecución de cada operación que se realice se complica, puesto que si se quiere desarrollar en un tiempo óptimo, puede que no se consiga.
  • Volatilidad: los datos van variando continuamente, por lo que el tiempo en el cual estos son válidos es muy breve. Por ello se necesita estar procesándolos constantemente.
  • Estándar: actualmente el Big Data no tiene unas normas fijas como tal, se han ido implantando varias, pero estas necesitan perfeccionarse.

BIG DATA

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