Programa experto en business analytics & big data
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Conseguí mi objetivo de poder estudiar en Schiller International, recomiendo
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Mi paso por la Universidad Internacional de Schiller fue maravillosa. La relación con los estudiantes, el personal y los profesores es como la de mi familia. Todos los días que estuve allí disfruté de la universidad.
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Experto universitario
En Madrid
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Tipología
Experto universitario
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Lugar
Madrid
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Horas lectivas
240h
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Duración
Flexible
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Inicio
Fechas a elegir
Ahora en el portal formativo de Emagister puedes encontrar este curso de Programa experto en business analytics & big data, impartido por el instituto educativo Schiller International University bajo la modalidad presencial.
El detallado programa educativo que conforma a este curso te ofrece dominar los conceptos fundamentales de las empresas Data Driven que utilizan los datos y el Big Data para la toma de decisiones de negocio. Para ello, la estructura de este curso está enfocada en capacitarte en qué es una empresa Data Driven; los problemas habituales en el uso de datos; el conocimiento de los sistemas cognitivos servicios cognitivos; y el conocimiento de los principios básicos de la Inteligencia Artificial y su uso en el mundo del Business Intelligence.
El período de impartición de esta capacitación es completamente flexible. Durante este tiempo dispones de la asistencia de todos los profesionales integrados en esta orientación profesional y la posibilidad de adaptar los estudios a tu disponibilidad horaria, obteniendo una capacitación de calidad y el alcance de tus metas profesionales.
El portal de Emagister te propone comenzar esta increíble capacitación junto a un asesor que te guiará tras presionar el botón que dice “Pide información”.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Profesionales que quieren entender la tecnología y que desean dar un salto en su profesión, u obtener nuevas posiciones dentro de su empresa, adentrándose en el mundo del Big Data y la Analítica de Datos.
No necesaria experiencia técnica previa sobre tecnología, estadística o programación.
Opiniones
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Conseguí mi objetivo de poder estudiar en Schiller International, recomiendo
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Mi paso por la Universidad Internacional de Schiller fue maravillosa. La relación con los estudiantes, el personal y los profesores es como la de mi familia. Todos los días que estuve allí disfruté de la universidad.
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Eshward
Vachaspathi G
Materias
- Big Data
- Analítica de datos
- Sistemas cognitivos
- Inteligencia artificial
- Toma de decisiones
Temario
- ¿Qué es una empresa «Data Driven»?
- ¿Problemas para ser una empresa Data Driven?
- ¿Qué es la Analítica de Datos?
- Tipos de Analítica de Datos
- Problemas habituales en el uso de datos
- Soluciones basadas en el Gobierno del Dato
Módulo II: Artificial Intelligence: Sistemas Cognitivos
- Introducción a los sistemas cognitivos Servicios Cognitivos (basados en IBM CLOUD).
- Introducción a Node – Red.
- Reconocimiento Visual.
- Comprensión del lenguaje (NLP).
- Análisis de Tono.
- Servicios de Voz.
- Riesgos y ética de los servicios de Inteligencia Artificial.
- Introducción a los asistentes virtuales.
- Intenciones, entidades & diálogos.
- Técnicas para evitar la frustración de un asistente.
- Lab session, Mediante Node-red (js), Watson Assistant & servicios cognitivos de voz, imagen, NLP así como llamadas a servicios de geo localización y de clima.
- Desarrollo de una aplicación cognitiva que invoque a diversos servicios cognitivos.
Módulo III: Ciclo de Vida del Dato: Gobierno del Dato
- ¿Qué es el Gobierno del dato? – Disciplina fundamental en las empresas para realizar una buena analítica del dato, superando los retos actuales de los datos.
- ¿Por qué Gobierno del Dato? – La motivación y la importancia de la gobernanza de datos y los requisitos provenientes de las regulaciones y leyes.
- Personas y Procesos – Introducción a los roles y responsabilidades típicos, ciclo de vida de los datos y enfoques metodológicos.
- Áreas y herramientas del dominio empresarial – Glosario de negocios, regulaciones y políticas, colaboración y flujos de trabajo.
- Áreas y herramientas del dominio TI – Gestión de metadatos, protección de datos, calidad de datos, perfilado, reglas de calidad y linaje de datos.
- Monitorización – Verificación de las métricas definidas de gobernanza y calidad.
Módulo IV: Analítica Tradicional: Bases de Datos y Data Warehousing
- Introducción al Lenguaje SQL
- Utilización de Data Warehouse para la analítica de datos.
- Prácticas/Challenge.
Módulo V: Entendiendo Big Data: Hadoop/Spark
- ¿Qué es Big Data? Modelo de las Vs
- Analítica Tradicional vs Analítica Big Data
- Casos de Uso de Big Data
- Introducción a Hadoop
- Map/Reduce y HDFS
- Ecosistema Hadoop
- Evolución hacia Object Storage
- Introducción a Spark
- Map/Reduce vs Spark
- Librerías de Spark
- Lenguajes de programación sobre Spark
- Prácticas/Challenge.
Módulo VI: Data Visualization
- Evolución del Business Intelligence (BI)
- Principios básicos de la Inteligencia Artificial y su uso en el mundo del BI.
- Se realizarán Prácticas de la solución IBM Cognos Analytics en las que se verá:
- IBM Cognos Analytics – prácticas
- La creación de modelos de datos en la herramienta Cognos.
- La conexión a diferentes modelos de datos.
- Cómo realizar consultas, desde la herramienta, a modelos de datos heterogéneos.
- Cómo crear Visualizaciones avanzadas & Data Discovery.
- El uso de series temporales y tendencias.
- El uso de Asistentes virtuales aplicados al Business Intelligence.
- La exploración de correlaciones entre los datos.
- Como crear Storybooks como herramienta de presentación empresarial.
- La diferenciación entre informes (reporting) y cuadros de mando.
Módulo VII: Data Science: Machine Learning
- Machine Learning
- Desarrollar modelos de Machine Learning con AutoAI
- Creación de modelos de Machine Learning utilizando Python
- Deep Learning y análítica de datos no estructurados.
- Prácticas/Challenge
Módulo VIII: Procesamiento del Lenguaje Natural y Tiempo Real
- Sistemas NLP: Introducción a los Sistemas de procesamiento de texto
- Técnicas de NLP & Pipeline NLP
- Modelos de anotación, basados en ML, NLU & Knowledge Studio
- Sistemas basados en reglas, Knowledge Studio Advanced Rules
Módulo IX: Metodología para poner los Datos y la Analítica al Servicio del Negocio
- Introducción a la inteligencia artificial y sistemas cognitivos
- Enterprise Design Thinkng
- Ideación
- Priorización
- Hills
- Storyboarding
Módulo X: Aplicación de la Analítica en los Sectores Económicos
- Optimización de precios en Retailers: Determinación de precios de los productos en función del stock, margen, demanda, etc.
- Aplicación óptima de las campañas de marketing.
- Optimización del mantenimiento de los equipos o instalaciones de empresas de Utilities.
Módulo XI: Los Datos y la Analítica en Finanzas
- Definición de productos personalizados para un Cliente.
- Oportunidades de negocio para clientes de una Entidad.
- Nuevas oportunidades de negocio y captación de Clientes.
- Gestión de riesgos o “Big Data Scoring”.
- Prevención del fraude financiero.
- Optimización de recursos.
Módulo XII: Analítica en Gobierno 2.0
- Smart Cities – eficiencia en los procesos a través de los datos que proporciona la ciudad –
- Asistentes cognitivos al ciudadano – ayuda al ciudadano en todos sus procesos con la administración –
- Sistemas informacionales de gobierno del dato
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