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INESEM Business School

Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos

INESEM Business School
Online
  • INESEM Business School
Precio Emagister

3.940 € 1.970 
CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Master
Metodología Online
Horas lectivas 1500h
Duración 12 Meses
Inicio Enero
otras fechas
Campus online
Envío de materiales de aprendizaje
Servicio de consultas
Tutor personal
  • Master
  • Online
  • 1500h
  • Duración:
    12 Meses
  • Inicio:
    Enero
    otras fechas
  • Campus online
  • Envío de materiales de aprendizaje
  • Servicio de consultas
  • Tutor personal
Descripción

Fórmate directivamente aumentando tus posibilidades de optar por un buen empleo y aprovecha esta oportunidad que te ofrece Emagister e Inesem Business School, con la formación del Master en Business Intelligence y Big Data.

Superar las competencias propuestas en este curso y serás capaz de alcanzar el objetivo de tener su Master o Postgrado Online en Administración de bases de datos. Este Master o Postgrado Online va dirigido a aquellos profesionales con o sin experiencia previa en Master en Business Intelligence y Big Data, pero que quieran tener su titulación. Donde abordara temas como el Business Intelligence y la Sociedad de la Información, las fases de un proyecto de Big Data, los principales productos de Business Intelligence. Además de la introducción a la analítica Web con Google Analytics y la programación estadística.

Si este programa cumple con tus expectativas, no dejes de contactar con nosotros a través del portal educativo Emagister.com

Información importante

Precio a usuarios Emagister:

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Online
Inicio Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Ubicación
Online

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

- 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.

· Titulación

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

Preguntas & Respuestas

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Logros de este Centro

2018
2017
2016
2015
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
6 años con Emagister

¿Cómo se consigue el sello CUM LAUDE?

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 6 años en Emagister.

¿Qué aprendes en este curso?

Almacén
Data mining
Datawarehouse
E-business
Estadística
Metodología
Programación web
Administración
Análisis de datos
Sociedad de la información
Herramientas de análisis de datos
Minería
Programación didáctica
Redes móviles
Google Analytics
Business Intelligence
Analitica web
Big Data
Business Analytics
Master
cursos
euroinnova cursos
cursos online euroinnova
master online euroinnova
master euroinnova
Fases de un proyecto de Big Data
Los principales productos de Business Intelligence
Master
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cursos online euroinnova
master online euroinnova
master euroinnova

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. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON 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