Máster en Business Intelligence
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
450h
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
¿Estás listo para dar un salto en tu carrera profesional? ¡Es tu momento! Emagister en esta oportunidad te invita a realizar el Máster en Business Intelligence, impartido por el prestigioso y destacado centro Esneca Business School, bajo una modalidad de estudios online y con una duración de tan sólo un año, junto a los mejores profesionales dedicados a este ámbito. Una vez hayas completado el programa formativo, la institución te otorgará la correspondiente titulación que certifica todos los conocimientos que has adquirido.
Con la presente formación, adquieres todos los conocimientos y competencias para gestionar, analizar e interactuar con datos empresariales. Esta formación te permite crear y mantener un sistema de reportes creado a partir de distintas bases de datos, la gestión de métricas para simplificar y mejorar el uso de datos empresariales, actualizaciones automáticas y visualizaciones interactivas preparadas para ser compartidas en cualquier organización.
¿Tienes alguna duda? ¡No esperes más! Comienza hoy mismo haciendo clic en el botón de “Pide información” para que un asesor académico pueda contactarse contigo a la brevedad y brindarte todos los detalles acerca de la matriculación a este máster. ¡Estás a sólo un clic de distancia de comenzar a crecer profesionalmente!
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Permite conocer las bases de datos, la programación enfocada a objetos, las bases de razonamiento estadístico, los fundamentos del big data, los ámbitos de aplicación del big data, el data science, la introducción al business intelligence, la arquitectura de business intelligence, el análisis de datos con python, la detección y el manejo de los plateau, la herramienta Power BI, la programación R en big data y business intelligence, la protección de datos y seguridad en big data y business intelligence, entre otros conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirán hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el “Máster en Business Intelligence”, de ESNECA BUSINESS SCHOOL, avalada por nuestra condición de socios de la CECAP y AEEN, máximas instituciones españolas en formación y de calidad.
Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.
El alumno recibirá acceso a un curso inicial donde encontrará información sobre la metodología de aprendizaje, la titulación que recibirá, el funcionamiento del Campus Virtual, qué hacer una vez el alumno haya finalizado e información sobre Grupo Esneca Formación. Además, el alumno dispondrá de un servicio de clases en directo.
Opiniones
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 12 años en Emagister.
Materias
- E-business
- OLAP
- Minería
- Análisis de datos
- Big Data
- Data mining
- Eventos
- Protección de datos
- Gestión de la formación
- Seguridad de datos
- Archivos
- Bases de datos relacionales
- Marketing y publicidad
- Programación didáctica
- Modelo relacional
- Seguros de salud
- Normalización
- Python
Temario
Parte 1. Data mining business intelligence
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Unidad didáctica 1. Minería de datos
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Unidad didáctica 2. Fase de selección en minería de datos
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Unidad didáctica 3. Fase de exploración en minería de datos
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Unidad didáctica 4. Fase de limpieza y transformación en minería de datos
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Unidad didáctica 5. Fase de análisis de datos
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Unidad didáctica 6. Técnicas de aplicación
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Unidad didáctica 7. Técnicas predictivas de modelización
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Unidad didáctica 8. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación
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Unidad didáctica 9. Técnicas de evaluación
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Unidad didáctica 10. Técnicas
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Unidad didáctica 11. Campañas: ofertas just-in-time
Parte 2. Introducción al big data y business intelligenceMódulo 1. Bases de datos
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Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos
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Unidad didáctica 2. Aproximación al modelo relacional
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Unidad didáctica 3. Elementos de un sistema de bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 4. Normalización en bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 5. Operaciones básicas en bases de datos relacionales
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Unidad didáctica 6. Lenguajes de consulta
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Unidad didáctica 7. Desarrollo de transacciones
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Unidad didáctica 8. Elementos de seguridad
Módulo 2. Programación enfocada a objetos
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Unidad didáctica 1. Nociones esenciales del lenguaje python
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Unidad didáctica 2. Estructuras de control en python
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Unidad didáctica 3. Funciones en python
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Unidad didáctica 4. Módulos y paquetes
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Unidad didáctica 5. Manejo de archivos
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Unidad didáctica 6. Bibliotecas esenciales
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Unidad didáctica 7. Programación enfocada a objetos en python
Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico
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Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
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Unidad didáctica 2. Eventos
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Unidad didáctica 3. Espacios de probabilidad
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Unidad didáctica 4. Axiomas de probabilidad
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Unidad didáctica 5. Probabilidad condicional e independencia
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Unidad didáctica 6. Variables aleatorias
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Unidad didáctica 7. Esperanza y varianza
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Unidad didáctica 8. Distribuciones de probabilidad
Módulo 4. Fundamentos del big data
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Unidad didáctica 1. Concepto
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Unidad didáctica 2. Principales fuentes de datos
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Unidad didáctica 3. Transformación de datos
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Unidad didáctica 4. Almacenamiento nosql
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Unidad didáctica 5. Análisis de datos
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Unidad didáctica 6. Visualización de datos
Módulo 5. Ámbitos de aplicación del big data
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Unidad didáctica 1. Esquema general
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Unidad didáctica 2. Gobernanza pública
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Unidad didáctica 3. Empresas
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Unidad didáctica 4. Periodismo de datos
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Unidad didáctica 5. Deportes
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Unidad didáctica 6. Seguros de salud
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Unidad didáctica 7. Banca
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Unidad didáctica 8. Marketing y publicidad
Módulo 6. Data science
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Unidad didáctica 1. Definición y ámbito
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Unidad didáctica 2. Herramientas de data science
Módulo 7. Introducción al business intelligence
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Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
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Unidad didáctica 2. Elementos y rasgos definidores
Módulo 8. Arquitectura de business intelligence
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Unidad didáctica 1. Componentes de la arquitectura
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Unidad didáctica 2. Herramientas de business intelligence
Módulo 9. Análisis de datos con python
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Unidad didáctica 1. Bases para trabajar con datos en python
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Unidad didáctica 2. Python en big data
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Unidad didáctica 3. Python en business intelligence
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Unidad didáctica 4. Aplicación del machine learning
Módulo 10. Detección y manejo de los plateau
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Unidad didáctica 1. Definición de plateau
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Unidad didáctica 2. Origen e identificación
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Unidad didáctica 3. Métodos de superación de los plateau
Módulo 11. Herramienta power bi
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Unidad didáctica 1. Caracterización de power bi
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Unidad didáctica 2. Big data en power bi
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Unidad didáctica 3. Business intelligence en power bi
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Unidad didáctica 4. Controles avanzados en power bi
Módulo 12. Programación r en big data y business intelligence
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Unidad didáctica 1. Definición del lenguaje de programación r
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Unidad didáctica 2. Utilización de r
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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
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Unidad didáctica 1. Introducción al derecho español
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Unidad didáctica 2. Protección de datos
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Unidad didáctica 3. Real decreto 43/2021, de 26 de enero
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Unidad didáctica 4. Esquema nacional de seguridad
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Máster en Business Intelligence