EOI Escuela de Organización Industrial

Master en Business Intelligence y Big Data (Online)

EOI Escuela de Organización Industrial
Online

10.200 
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Información importante

Tipología Master
Metodología Online
Duración 1 Año
Inicio Mayo
otras fechas
Campus online
Servicio de consultas
Tutor personal
Clases virtuales
  • Master
  • Online
  • Duración:
    1 Año
  • Inicio:
    Mayo
    otras fechas
  • Campus online
  • Servicio de consultas
  • Tutor personal
  • Clases virtuales
Descripción

La proliferación de datos en la Web y el crecimiento generalizado de las posibilidades de almacenamiento de la
información digital han redefinido la forma en que las empresas se enfrentan a la explotación de los datos para
mejorar su posición competitiva y tomar decisiones de todo tipo, desde la reducción de costes o el análisis de
datos comerciales a la toma de decisiones estratégica. Este master tiene como misión principal responder al reto
de formación cualificada de los profesionales en las diferentes áreas de la empresa.
El entorno globalizado y crecientemente competitivo unido a la disponibilidad cada vez mayor de datos abiertos,
propios o adquiridos por la empresa necesitan de profesionales con un nuevo conjunto de competencias y
habilidades que le permitan enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como
un conocimiento de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube.
El Máster incluye los elementos de medición de negocio, tecnología, analítica de datos y habilidades profesionales
necesarios para proporcionar una combinación de habilidades única en las áreas de data science, business analytics
y big data management.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
Mayo
Octubre
Online
Inicio Mayo
Octubre
Ubicación
Online

A tener en cuenta

· ¿A quién va dirigido?

Este programa está orientado a tres perfiles de estudiantes: • Técnico: ingenieros de cualquier rama TIC • Estadístico/cuantitativo: matemáticos o profesionales de diferentes campos científicos • Negocio: profesionales de cualquier área de negocio o actividad que quieran formarse como analistas de datos y de negocio.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

5.0
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4.3
fantástico
Valoración del Centro

Opiniones sobre este curso

M
Miguel Ángel Galiana
Opinión verificada
5.0 04/09/2016
Lo mejor: Es un curso intensivo muy interesante, una puesta a punto y una adquisición de conocimientos que en un futuro serán totalmente imprescindibles. Todo el contenido es muy bueno e interesante, todo bien explicado, contenidos como la digitalización y los datos.
A mejorar: Nada.
¿Recomendarías este curso?:
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* Opiniones recogidas por Emagister & iAgora

¿Qué aprendes en este curso?

Web
Minería
Análisis de datos
Toma de decisiones
Técnicas industriales
Estrategia empresarial
Emprendimiento
Inteligencia de negocio
Ebusiness
Tecnología

Profesores

Profesorado EOI
Profesorado EOI
Director del programa

Temario

Estructura del Programa

MÓDULO DE NIVELACIÓN Y

HERRAMIENTAS

FUNDAMENTOS DE BI, BA Y BIG DATA

-- Definición, Componentes y Tipología de

Sistemas de Inteligencia de Negocio


-- Contextualización y Diseño de Sistemas de

Inteligencia de Negocio

-- Diseño de Informes, Cuadros de Mando e

Indicadores

-- Fuentes y Calidad de los Datos

ESTRATEGIA Y GESTIÓN BASADA EN

DATOS

-- Análisis del entorno competitivo, sectorial y

particular para toma de decisiones.

-- Definición de la estrategia: Diseño y

simulación de estrategias alternativas

-- Implantación y seguimiento de la estrategia.

Definición de indicadores clave (KPI’s).

-- El business case de una iniciativa de

inteligencia de negocio

DATA WAREHOUSING

-- Utilidad y conceptos. Arquitectura: data

marts y data warehousing

-- Herramientas de Extracción, Transformación

y Carga - ETL

-- Diseño de data warehouses. Elementos

hardware y software

-- Metodologías de implementación

-- Motores analítcos integrados. Minería de

datos

-- Soluciones de Data Discovery

BASES DE DATOS ANALÍTICAS

-- Multidimensionalidad y su tipología. OLAP/

MOLAP/ROLAP

-- Esquema de bases de datos:

Desnormalización & Multidimensionalidad

-- Lenguaje de Consulta Analítico: MDX vs SQL

-- Manipulación, análisis y visualización de

datos: Visor OLAP y funciones básicas

-- Base de datos Analítcas: BBDD Columnar,

BBDD en Memoria

LA WEB DE LOS DATOS

-- Conceptos de Web semántica y Web de los

datos

-- La nube de los datos enlazados

-- El lenguaje de consultas SPARQL

-- Enlazado y enriquecimiento de información

INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE

AUTOMÁTICO Y MINERÍA DE DATOS

-- Aprendizaje supervisado y no supervisado

-- Clustering y clasificación. Técnicas y medidas

de calidad

-- Herramientas de aprendizaje automático,

visualización

-- El ciclo de la minería de datos

TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO

ESCALABLE

-- Introducción a las bases de datos NoSQL:

origen, evolución y contexto histórico

-- Persistencia poliglota: escoger el modelo de

datos más adecuado para cada problema

-- Modelos de Agregación.

-- Modelos en grafo.

-- Sistemas distribuidos.

MINERÍA DE TEXTO Y ENLACES EN LA WEB

-- Comprender los fundamentos teóricos, las

técnicas y las aplicaciones prácticas del PLN

-- Manejar de forma práctica distintas librerías

y herramientas de NLP (NLTK, Brad, Gate)

-- Implementar de forma básica distintas

soluciones NLP (Análisis de Sentimiento,

Text Mining de datos web, Asistente Virtual)

PARALELIZACIÓN DE DATOS

-- Procesamiento paralelo y ecosistema

hadoop

-- Procesamiento paralelo bajo arquitectura

hadoop. MapReduce

-- Mecanismos de explotación de la

información en entornos distribuidos

hadoop

METODOLOGÍA DE PROYECTOS

ADQUISICIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL

-- Introducción y conceptos básicos

-- Arquitectura general de un proyecto IoT

-- Plataformas IoT y Big Data

CASO DE ANALÍTICA FINANCIERA

CASO ANALÍTICA DE CLIENTES

CASO ANALÍTICA DE MARKETING

CASO ANALÍTICA DE DATOS ABIERTOS

CASO ANALÍTICA DE OPERACIONES

PROYECTO FIN DE MASTER