Curso Superior en Big Data Industry
Curso
Online
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
150h
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
El Curso Superior en Big Data Industry ofrece una formación orientada a conocer los fundamentos del análisis y gestión de grandes volúmenes de datos. A lo largo del programa se abordan las bases de datos, la programación orientada a objetos, los fundamentos del razonamiento estadístico y los principales conceptos relacionados con el Big Data y sus ámbitos de aplicación.
Desde Emagister y junto a la Escuela de Posgrado de Salamanca podrás profundizar en áreas relacionadas con Data Science y Business Intelligence, conociendo sus fundamentos y arquitectura. El programa también incluye contenidos sobre análisis de datos con Python, detección y manejo de datos y el uso de herramientas como Power BI para la visualización y análisis de información. Al finalizar cada unidad didáctica encontrarás ejercicios de autoevaluación para realizar un seguimiento autónomo de la formación.
Pide información y conoce todos los detalles del Curso Superior en Big Data Industry, una formación que te permitirá adquirir conocimientos sobre Big Data, análisis de datos, Business Intelligence y herramientas utilizadas para gestionar y obtener información de grandes volúmenes de datos.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El objetivo de la formación es adquirir conocimientos sobre Big Data, bases de datos, programación y razonamiento estadístico, así como comprender sus principales ámbitos de aplicación. También busca desarrollar competencias en Data Science y Business Intelligence, aprender a analizar datos con Python y utilizar herramientas como Power BI para gestionar y visualizar información.
El Programa está especialmente diseñado para aquellas personas que estén interesadas en adquirir conocimientos sobre el Curso Superior en Big Data Industry y que quieran asegurarse un recorrido ascendente en esta área, con una especial elevación y consolidación de competencias.
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el “ CURSO SUPERIOR EN BIG DATA INDUSTRY ”, de la ESCUELA DE POSGRADO DE SALAMANCA, avalada por nuestra condición de socios de la AEEN, máxima institución española en formación y de calidad.
Recibirás el Certificado Universitario Internacional DQ, expedido por la Agencia Universitaria DQ vinculada con la UAIII y la Universidad CLEA, que incluye la equivalencia a créditos europeos (ECTS) sobre la carga horaria de tu formación.
Se diferencia por combinar los fundamentos del Big Data con contenidos de Data Science y Business Intelligence, incorporando además herramientas prácticas para el análisis y visualización de datos. El programa aborda desde las bases de datos y la estadística hasta el análisis con Python y el uso de Power BI, ofreciendo una visión amplia del tratamiento de grandes volúmenes de información.
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Opiniones
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Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
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Materias
- E-business
- Big Data
- Análisis de datos
- Herramientas de análisis de datos
- Lógica
- Modelo racional
- Machine learning
- Python
- Power BI
Temario
Introducción al big data y business intelligence
Introducción
Módulo 1. Bases de datos
- Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos
- Unidad didáctica 2. Aproximación al modelo relacional
- Unidad didáctica 3. Elementos de un sistema de bases de datos relacionales
- Unidad didáctica 4. Normalización en bases de datos relacionales
- Unidad didáctica 5. Operaciones básicas en bases de datos relacionales
- Unidad didáctica 6. Lenguajes de consulta
- Unidad didáctica 7. Desarrollo de transacciones
- Unidad didáctica 8. Elementos de seguridad
Módulo 2. Programación enfocada a objetos
- Unidad didáctica 1. Nociones esenciales del lenguaje Python
- Unidad didáctica 2. Estructuras de control en Python
- Unidad didáctica 3. Funciones en Python
- Unidad didáctica 4. Módulos y paquetes
- Unidad didáctica 5. Manejo de archivos
- Unidad didáctica 6. Bibliotecas esenciales
- Unidad didáctica 7. Programación enfocada a objetos en Python
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
- Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
- Unidad didáctica 2. Eventos
- Unidad didáctica 3. Espacios de probabilidad
- Unidad didáctica 4. Axiomas de probabilidad
- Unidad didáctica 5. Probabilidad condicional e independencia
- Unidad didáctica 6. Variables aleatorias
- Unidad didáctica 7. Esperanza y varianza
- Unidad didáctica 8. Distribuciones de probabilidad
Módulo 4. Fundamentos del big data (3)
- Unidad didáctica 1. Concepto
- Unidad didáctica 2. Principales fuentes de datos
- Unidad didáctica 3. Transformación de datos
- Unidad didáctica 4. Almacenamiento NoSQL
- Unidad didáctica 5. Análisis de datos
- Unidad didáctica 6. Visualización de datos
Módulo 5. Ámbitos de aplicación del big data
- Unidad didáctica 1. Esquema general
- Unidad didáctica 2. Gobernanza pública
- Unidad didáctica 3. Empresas
- Unidad didáctica 4. Periodismo de datos
- Unidad didáctica 5. Deportes
- Unidad didáctica 6. Seguros de salud
- Unidad didáctica 7. Banca
- Unidad didáctica 8. Marketing y publicidad
Módulo 6. Data science (2)
- Unidad didáctica 1. Definición y ámbito
- Unidad didáctica 2. Herramientas de data science
Módulo 7. Introducción al business intelligence (1A)
- Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
- Unidad didáctica 2. Elementos y rasgos definidores
Módulo 8. Arquitectura de business intelligence (1B)
- Unidad didáctica 1. Componentes de la arquitectura
- Unidad didáctica 2. Herramientas de business intelligence
Módulo 9. Análisis de datos con Python (4)
- Unidad didáctica 1. Bases para trabajar con datos en Python
- Unidad didáctica 2. Python en big data
- Unidad didáctica 3. Python en business intelligence
- Unidad didáctica 4. Aplicación del machine learning
Módulo 10. Detección y manejo de los plateau (5)
- Unidad didáctica 1. Definición de plateau
- Unidad didáctica 2. Origen e identificación
- Unidad didáctica 3. Métodos de superación de los plateau
Módulo 11. Herramienta Power BI (6)
- Unidad didáctica 1. Caracterización de Power BI
- Unidad didáctica 2. Big data en Power BI
- Unidad didáctica 3. Business intelligence en Power BI
- Unidad didáctica 4. Controles avanzados en Power BI
Módulo 12. Programación R en big data y business intelligence (7)
- Unidad didáctica 1. Definición del lenguaje de programación R
- Unidad didáctica 2. Utilización de R
- Unidad didáctica 3. Implementación de machine learning en R con big data y business intelligence
Módulo 13. Protección de datos y seguridad en big data y business intelligence (8, 9)
- Unidad didáctica 1. Introducción al derecho español
- Unidad didáctica 2. Protección de datos
- Unidad didáctica 3. Real Decreto 43/2021, de 26 de enero
- Unidad didáctica 4. Esquema nacional de seguridad
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