No hemos encontrado resultados relativos a la búsqueda realizada.

Puedes volver a intentarlo de nuevo realizando una nueva búsqueda.

No hemos encontrado resultados relativos a la búsqueda realizada.

Puedes volver a intentarlo de nuevo realizado una nueva búsqueda.

Búsqueda avanzada
Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
1500 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
450 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
2295 € Hasta 100% bonificable
Créditos de las acciones formativas de formacioncontinua
Créditos
60 ECTS
Entidad
INESEM Formación Continua
Presentación
Descripción
El mayor activo de una empresa son sus datos y saber administrarlos y extraer decisiones estratégicas se vuelve clave para el futuro de cualquier empresa. Gracias a nuestro Master en Business Analytics - Big Data y Analytics podrás extraer información de valor que permita a cualquier empresa mejorar tecnológicamente. Gestionarás grandes volúmenes de información mediante bases de datos, herramientas de analítica, machine learning, dashboards y algoritmos con Python y R. Gracias a todo estos análisis de datos exhaustivos serás capaz de visualizar datos que te permitan extraer conclusiones relevantes y acertadas. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
Objetivos
  • Utilizar las principales herramientas de Business Analytics como PowerBI, Tableau o Qlikview.
  • Saber realizar analíticas predictivas gracias al uso del Data Mining y el Machine Learning.
  • Gestionar la información mediante bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Realizar algoritmos de análisis de datos con Python y R.
  • Utilizar la analítica web y su aplicación con Google Analytics para la creación de cuadros de mando.
Para qué te prepara
Gracias al Master en Business Analytics - Big Data y Analytics podrás extraer información de valor que permita a cualquier empresa mejorar tecnológicamente. Gestionarás grandes volúmenes de información mediante bases de datos, herramientas de analítica, machine learning, dashboards y algoritmos con Python y R. Además, podrás realizar analíticas que te ayuden a tomar decisiones que mejoren la experiencia de usuario.
A quién va dirigido
El Master en Business Analytics - Big Data y Analytics está pensado para profesionales que gestionen información, ya sea estadística, de marketing, o empresarial y deseen mejorar gracias al uso de tecnologías actuales. También se orienta a estudiantes que busquen una formación especializada en el sector profesional más demandado por las empresas actuales.

temario

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  1. Herramienta Tableau
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción
  2. La Analítica Web. Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio. Valores a medir
  6. Medición de sitios B2B
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico. Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Máster de Formación Permanente en Business Analytics - Big Data y Analytics con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
SOLICITA INFORMACIÓN

Asesoramiento personalizado sin compromiso

Información básica sobre Protección de Datos. Haz clic aquí
Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

Información adicional Pulsa aquí

Cargando...

Se envió su solicitud correctamente.

Completa los campos obligatorios.

Opiniones de los alumnos

TAMBIÉN PODRÍA INTERESARTE...
Cursos bonificados relacionados
Seguridad Informática (Online)
Hasta 100% bonificable
Ver ficha curso
Técnico Especialista en Telecomunicaciones
Hasta 100% bonificable
Ver ficha curso
Curso Práctico de Videovigilancia: CCTV usando Video IP
Hasta 100% bonificable
Ver ficha curso
¿Qué es Formación Continua?
POR QUÉ ESTUDIAR EN INESEM
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
materiales didácticos
Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
consultoría de recursos humanos
Ofrecemos soluciones para el área laboral de tu empresa.
secretaría virtual
Todas las gestiones las podrás hacer vía online, no será necesario hacerlo presencial.
Conoce inesem
INESEM en cifras
+150.000

alumnos

99%

de empleabilidad

+2.000

acuerdos con empresas

98%

de satisfacción

Universidades colaboradoras