MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
Unidad didáctica 1. Introducción al big data
Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
Unidad didáctica 3. Open data
Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
Unidad didáctica 7. Big data y marketing
Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
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. Introducción a la visualización de datos
Unidad didáctica 6. Tableau
Unidad didáctica 7. D3 (data driven documents)
Unidad didáctica 8. Google data
Unidad didáctica 9. Qlikview
Unidad didáctica 10. Powerbi
Unidad didáctica 11. Carto
MÓDULO 3. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN
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
Unidad didáctica 6. Analizar la información cualitativa
Unidad didáctica 7. Ci: inteligencia competitiva
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: 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 5. Cuadro de mando y dashboard
Unidad didáctica 1. Definición de kpis
Unidad didáctica 2. Concepto y creación de cuadros de mando
Unidad didáctica 3. Herramientas para la creación de cuadros de mando
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. DATA SCIENCE
Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
Unidad didáctica 4. Análisis de los datos
MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial
Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data
Unidad didáctica 5. Sistemas expertos
Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning
Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering
Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación
Unidad didáctica 10. Clasificación
Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning
Unidad didáctica 12. Sistemas de elección
Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow
Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales
Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa
Unidad didáctica 16. Redes multicapa
Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje
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