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Master en business intelligence y big data

Inesem Business School
Inesem Business School

Máster Online

Precio: 1.970 €
Duración: 12 meses

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Resumen del máster

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: 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 completo de este curso

MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCEMÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICOUNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTALUNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICAUNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI.UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU.UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEWMÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLEUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODBUNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOPUNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MININGUNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCEMÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVAUNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVAUNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPISUNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVAUNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOSUNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALESUNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEBUNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATAMÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICSUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICSUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMESUNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONESMÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICAUNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATAMÓDULO 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER
 
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