Máster de formación permanente en Business Intelligence y Big Data


A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cloud Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes.

Con este Máster en Big Data y Business Intelligence, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.

En ENALDE podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

Convocatoria

Abierta

Modalidad

ONLINE

Duración

1500

Créditos

Precio

8.000 

Titulación

Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.

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

Perfil

Este curso está dirigido a una gran diversidad de perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas personas con titulación universitaria que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Además, se orienta a los recién titulados o antiguos diplomados que deseen obtener una titulación homologada.

Temario

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  • UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  • UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI
  • UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
  • UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW

MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  • UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
  • UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  • UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
  • UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  • UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  • UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  • UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
  • UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
  • UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

  • UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  • UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

MÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER