Especialista Business Intelligence y Análisis de Negocio
-
Estoy feliz con los resultados que he obtenido de ésta academia, he aprendido mucho y sin duda realziaría otro curso con ellos, cuentan con profesores de calidad y el jefe de estudios siempre te brinda asesoramientos, los materiales y herramientas de estudio también están muy bien.
← | →
-
Recomiendo éste centro, es muy profesional y serio, estoy muy feliz de haber culminado con éxito el curso, los contenidos son muy completos y están bien estructurados, los profesores son excelentes, aprendes mucho de ellos, la verdad es que estoy muy contento con todo lo aprendido.
← | →
Curso
En Madrid
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Lugar
Madrid
-
Horas lectivas
200h
-
Duración
5 Meses
-
Inicio
Fechas a elegir
El alumno aprenderá desde 0 conceptos involucrados en la inteligencia de negocio, gestionar e interpretar la información de un cuadro de mando, diseñar estrategias comerciales en base al análisis de riesgos y obtener conclusiones de los mismos, diseñar seguimientos de estrategia comercial, entender la relación que existe entre la inteligencia de negocio y el Big Data y utilizar de forma profesional tecnologías como MicroStrategy, Power BI, SQL y Excel parametrizado con módulos BI, entre otras.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El alumno aprenderá desde 0 conceptos involucrados en la inteligencia de negocio, como gestionar e interpretar la información de un cuadro de mando, diseñar estrategias comerciales en base al análisis de riesgos, y obtener conclusiones de los mismos. Diseñar seguimientos de estrategia comercial, entender la relación que existe entre la inteligencia de negocio y el Big Data, y utilizar de forma profesional tecnologías como MicroStrategy, Power BI, SQL y Excel parametrizado con módulos BI, entre otras.
Conocimientos básicos de informática e internet
Al finalizar las clases de la formación específica realizarás, con la supervisión de tu tutor, un proyecto de implantación sobre los conocimientos adquiridos.
Salidas laborales
Data Mining: extrae conocimiento de los datos y analízalos, encuentra posibles soluciones a través de decisiones. Es una sección muy valorada ya que tiene un impacto directo en los beneficios de la empresa.
Data Warehouse: se basa en el almacenamiento de datos de forma organizada. También se debe jerarquizar dicha información para que se pueda, o no, identificar como objetivo primordial. Estos datos deben tener un historial cronológico lógicamente ordenado para poder prevenir las necesidades de la compañía.
Gestión de áreas de la empresa: La especialización en distintas áreas de una empresa es algo muy beneficioso. Por eso, se buscan profesionales que tengan conocimientos previos en cada área específica de un negocio para agilizar procesos.
Opiniones
-
Estoy feliz con los resultados que he obtenido de ésta academia, he aprendido mucho y sin duda realziaría otro curso con ellos, cuentan con profesores de calidad y el jefe de estudios siempre te brinda asesoramientos, los materiales y herramientas de estudio también están muy bien.
← | →
-
Recomiendo éste centro, es muy profesional y serio, estoy muy feliz de haber culminado con éxito el curso, los contenidos son muy completos y están bien estructurados, los profesores son excelentes, aprendes mucho de ellos, la verdad es que estoy muy contento con todo lo aprendido.
← | →
Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Quijote De Tabarnia
Lienard Toro
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 11 años en Emagister.
Materias
- Comercio electrónico
- Retail marketing
- Programas de fidelización
- Herramientas de análisis
- Análisis de contenidos
- Sistemas de información
- Analítica competitiva
- Optimización Metaheurística
- Optimización de la simulación
- Análisis de clústeres
- Comercio electrónico
Temario
Formación Técnica
Herramientas de análisisPresentación de las herramientas. Excel BI, Power BI, My Sql y Microstrategy. Instalación, acceso e introducción a su manejo. Aplicación a Business Analitycs.
El lenguaje de consultas SQL. Consultas y extracción de datos, de entornos relacionales e informacionales.
- Conocer tecnologías que permiten el trabajo analítico, incluida la base de datos relacional.
- Conocer el panorama de algunas de las clases de herramientas más comunes.
Aprender cómo estas herramientas admiten tareas analíticas comunes. Microstrategy , MySql, PowerBI y Excel BI.
Formación Específica
Conceptos de Dato-Información-Conocimiento
- Modelo de Transformación desde el dato a la Información y Conocimiento.
- Sistemas Transaccionales y sus Características en el mundo actual.
- Sistemas Informacionales y sus Características en el mundo actual.
- Dirección Estratégica e Información Útil.
- Plan Director, Estratégico y Operativo.
- La importancia de la toma de decisión orientada al dato y métodos.
- Sistemas de Información en las Empresas en el Mundo Actual.
- Business Case (BC) y El Mapa Estratégico.
- Aprender a pensar en problemas analíticos
- Examinar el proceso por el cual los datos permiten el análisis y la toma de decisiones.
- Presentar la cadena de valor, de acción de información, que describe la ruta de los eventos en el mundo, a la acción empresarial
- Explicar el ciclo de vida de la información desde eventos en el mundo real, hasta acciones empresariales.
- Pensar en problemas analíticos en el contexto empresarial
- Reconocer las características del análisis empresarial
- Explicar cómo los sistemas capturan los datos y los almacenan.
- Introducción básica a los DM y DWH.
- Data Marts: tipos, usos actuales y beneficios dentro del BI 2.0.
- Data Warehouse: tipos, usos actuales y beneficios dentro del BI 2.0. Planteamientos del BI con Big Data. Procesos de ETL (Extract–Transform-Load). Introducción básica a los ETL.
- Proceso de ETL: Herramientas ETL y para qué sirven dentro Business Intelligence. Herramientas ETL en el Mercado: de Software Comercial y Open Source. La Necesidad de Estandarizar los Procesos de ETL y su Relación con QA. Calidad del Dato.
- Big Data vs Business Intelligence: Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data. Implantación de proyecto. Tratamiento de los datos. Análisis clave y creación de algoritmos. Creación de dashboards.
- Planteamientos del BI con Big Data.
- Introducción básica a los Cuadros de Mando o Dashboards.
- Métricas, indicadores y KPI’s (Indicadores principales).
- Realización de KPI’s reales, eficientes y efectivos (SMART).
- User Experience (UX).
- Cuadro de Mando Integral (CMI o Balanced Scorecard).
- Cuadros de Mando Operativos.
- Taxonomía de los DSS.
- Tipos aplicados en el Business Intelligence.
- MIS, EIS y otras herramientas de BI.
- Introducción básica a los MIS y EIS.
- MIS o Sistemas de Información Gerencial.
- EIS o Sistema de información Ejecutiva.
- Otras herramientas del Business Intelligence.
- Introducción Básica a los Modelos de Datos.
- Modelo Entidad-Relación y su Uso en el Modelado de Bases de Datos.
- Formas Normales Aplicables en los Sistemas Operaciones e Informacionales.
- Realización de Modelos en Sistemas Operacionales.
- Realización de Modelos en Sistemas Informacionales (Estrella y Copo de Nieve).
- Uso Adecuado del Modelo: Ventajas y Diferencias que Aportan.
- Introducción Básica a Lenguaje SQL y Modelo Imperativo.
- Paso del modelo lógico al modelo físico con DDL.
- DDL y uso con SQL Server.
- DML y uso con SQL Server.
- SQL Bajo SQL Server.
- SQL Básico: Uso de Cláusulas SELECT, FROM, ORDER BY y Funciones Generales. Extraer datos de una base de datos relacional mediante SQL.
- Cubrir los comandos SQL básicos
- Aprender a combinar y apilar datos de diferentes tablas.
- Aprender cómo ampliar el poder de nuestras consultas mediante operadores
- Manejar mayor complejidad mediante subconsultas.
- SQL Avanzado: Uso de Cláusulas WHERE, GROUP BY, HAVING.
- Uso de Vistas en Business Intelligence.
- Análisis de abandono de clientes. Análisis de adquisición de clientes
- Web scrapping: Concepto. Aplicaciones Funcionamiento Herramientas
- Customer Analytics : Estrategia customer centric. Segmentación de clientes Gestión del valor de cliente. Ejercicios de segmentación. Casos Prácticos, del Customer Analytics
- Marketing Analítico: Analítica financiera. Análisis de campañas de marketing. Análisis de comercio electrónico. Cuadro de mando para campañas de marketing. Análisis de acciones offline ROPO. Analítica digital avanzada. Introducción a la experiencia de Usuario. Análisis de diseño y UX. Análisis y Cuadro de mando para experiencia de usuario. Analítica competitive. Análisis de contenidos
- Email, SMS, postal marketing
- Web & mobile analytics
- Programas de fidelización
- Retail marketing.
- Big Data y Business Intelligence
- Introducción a Power BI: Orígenes y características principales.
- Componentes de la solución Power BI y arquitectura.
- Entorno de trabajo Power BI Desktop.
- Obtención y carga de datos modo import y direct query.
- Modelo lógico y manejo de relaciones.
- Transformación de los datos.
- Introducción a lenguaje M.
- Programación avanzada con DAX.
- Reporting avanzado Power BI: Bookmarks, navegación y plantillas.
- Vista móvil y vista web.
- Filtros, grupos y jerarquías.
- Inclusión de scripts y visualizaciones de R y Python.
- Parámetros, What-if y NQL.
- Entorno Power BI Service: creación de informes y paneles.
- Configuración de actualizaciones.
- Seguridad, roles y entorno colaborativo.
- Ingesta de datos en tiempo real.
- Exportación de datos.
- Creación de alarmas.
- Introducción a Power BI Report Server.
- Casos prácticos aplicados al uso actual de Business Intelligence.
- Power BI Rest APIs
- Visualización avanzada de mapas.
- Integración Flow y PowerBI.
- Integración de Forms y PowerBI.
- Integración de PowerApps y PowerBI.
- Introducción a Microstrategy: MicroStrategy Desktop.
- Plataforma y Arquitectura.
- Modelo Lógico.
- Configurando el Proyecto (Architect y Developer).
- Administración de la Plataforma.
- Reporting Básico Microstrategy.
- Elementos Básicos: Hechos, Atributos, Jerarquías.
- Formatos, Ordenaciones, Umbrales y Filtros.
- Generación de Indicadores Sencillos y Navegación.
- Reporting Avanzado Microstrategy
- Generación de Indicadores y Umbrales Avanzados.
- Grupos Personalizados y Selecciones Dinámicas.
- Inclusión de Elementos 3d.JS y R en Microstrategy.
- Casos Prácticos Aplicados al Uso Actual de Business Intelligence.
- Documentos en Microstrategy.
- Creación y Diseño de Documentos.
- Concepto del Dataset (Multiples).
- Creación de Dashboard con Widget.
- Visual Insights. Paneles de Control Personalizados de Forma Ágil.
- Transaction Services: Inserción en Fuentes de Datos Desde los Dashboards.
- Filtros de Seguridad para Usuarios.
- Microstrategy Orientado a la Certificación.
- Exploración y reducción de datos.
- Análisis de clústeres.
- Reducción de datos y aprendizaje no supervisado.
- Preparación de datos y medición de diferencias.
- Clustering jerárquico, DB SCAN y k-Means.
- Análisis de clústeres con Excel y Power BI.
- Análisis de riesgos y simulación de Monte Carlo.
- Adición de incertidumbre a un modelo de hoja de cálculo.
- Definición de variables de salida y análisis de los resultados.
-
Uso de datos históricos para modelar la incertidumbre.
- Modelos con variables no determinadas correlacionadas.
- Creación e interpretación de gráficos.
- Uso de valores medios frente a simulación.
- Desarrollar un modelo de hoja de cálculo para un problema de optimización.
- Utilizar Excel para resolver los modelos de optimización.
- Interpretar soluciones y realizar análisis de qué pasaría si.
- Análisis de hipótesis y el Informe de Sensibilidad
- Evaluar escenarios y visualizar resultados para obtener información práctica.
- Aplicación de marketing digital de optimización.
- Dada una situación empresarial, aplicar una técnica adecuada para identificar las mejores alternativas de solución.
- Formular y resolver modelos para problemas de negocio que requieran decisiones sí/no y restricciones lógica.
- Crear modelos que mezclen técnicas y herramientas como simulación y optimización.
- Analizar e interpretar los resultados para tomar decisiones informadas.
- Problemas comerciales con decisiones sí/no
- Formulación y solución de problemas de optimización binaria.
- Optimización metaheurística
- Restricciones de probabilidad y valor en riesgo.
- Optimización de la simulación
Introducción a la comunicación.
- Revisar la cadena de valor de la acción de la información.
- Ver cómo se aplican las técnicas analíticas en los problemas de negocio.
- Comprender algunos problemas de negocio “clásicos”.
- Comprender los problemas empresariales “emergentes”, que han resultado de avances más recientes en Tecnología.
Prácticas recomendadas en visualización de datos
- Aprender a comunicar datos sobre una variedad de visualizaciones.
- Presentación de la información cuantitativa.
- Examinar un conjunto de ejemplos de visualizaciones de datos y aprender qué los hace eficaces o ineficaces.
- Examinar los gráficos de Excel y por qué se debe evitar la mayoría de ellos.
- Entender mejor las características de una buena visualización de datos, evitando errores comunes al crear sus propios gráficos.
- Interpretar, contar y vender.
- Discutir las formas en que malinterpretamos o tergiversamos los datos y cómo evitarlos.
- Cómo podemos confundir la correlación con la causalidad: permitir que los sesgos cognitivos influyan en la forma en que vemos los datos y visualizar los datos de maneras engañosas.
- Aprender cómo la experimentación puede ayudarnos a obtener más datos, incluidos los compromisos que podamos necesitar y hacer en la medición.
- Discutir cómo comunicar nuestros resultados y recomendaciones, con un enfoque en conocer a nuestra audiencia, contar historias convincentes y crear materiales de comunicación claros y eficaces.
Casos prácticos resueltos
- Análisis de abandono de clientes.
- Análisis de adquisición de clientes.
- Web scrapping.
- Customer Analytics.
- Marketing Analítico.
- Analítica financiera.
- Análisis de campañas de márketing.
- Análisis de comercio electrónico.
- Cuadro de mando para campañas de marketing.
- Análisis de acciones offline ROPO.
- Analítica digital avanzada.
- Introducción a la experiencia de Usuario.
- Análisis de diseño y UX.
- Análisis y Cuadro de mando para experiencia de usuario.
- Analítica competitiva.
- Análisis de contenidos.
- Email, SMS, postal marketing.
- Web & mobile analytics.
- Programas de fidelización.
- Retail marketing.
- Big Data y Business Intelligence.
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Especialista Business Intelligence y Análisis de Negocio