Curso Superior Universitario en Visual Analytics y Business Analytics
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Curso Superior Universitario en Visual Analytics y Business Analytics
    Curso Superior Universitario en Visual Analytics y Business Analytics

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    12 ECTS
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    Presentación

    El Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics te ofrece una oportunidad única para adentrarte en un sector en pleno auge y con una creciente demanda laboral. En la actualidad, la capacidad de analizar y visualizar datos de manera efectiva se ha convertido en una habilidad esencial para la toma de decisiones estratégicas en cualquier organización. Este curso online te permitirá dominar herramientas clave como Tableau, QlikView, Power BI y Google Data, que son fundamentales para la inteligencia de negocios y la visualización de datos. A lo largo de los módulos, adquirirás conocimientos sobre minería de datos, datawarehousing y aprenderás a diseñar y gestionar proyectos de Business Intelligence. Todo esto te permitirá transformar grandes volúmenes de datos en información útil y accionable. Si buscas destacar en el ámbito empresarial y convertirte en un profesional capaz de generar insights valiosos para tu organización, este curso es para ti. No solo mejorarás tus habilidades técnicas, sino que también estarás preparado para enfrentar los desafíos del mercado actual de manera eficaz y con una visión data-driven. ¡Inscríbete y lleva tu carrera al siguiente nivel!
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics te prepara para abordar y resolver problemas complejos relacionados con la analítica e inteligencia de negocios. Aprenderás a gestionar proyectos de Business Analytics y a diseñar arquitecturas eficientes. Te especializarás en minería de datos y aprendizaje automático, así como en el uso de herramientas de visualización como Tableau, QlikView, Power BI y Google Data. Esta formación es complementaria y no habilita para el ejercicio profesional.
    Objetivos
    - Adquirir conocimientos sobre analítica e inteligencia de negocios para optimizar la toma de decisiones. - Aprender a gestionar proyectos de Business Analytics y Business Intelligence de manera efectiva. - Comprender la arquitectura de proyectos de Business Analytics y su implementación en organizaciones. - Desarrollar habilidades en minería de datos y aprendizaje automático para análisis avanzado. - Conocer el concepto y la aplicación de Datamarts y Datawarehouses en la gestión de datos. - Utilizar herramientas de visualización como Tableau, D3 y Google Data para crear informes visuales. - Dominar el uso de QlikView, Power BI y Carto para el análisis y visualización de datos empresariales.
    A quién va dirigido
    El Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics está dirigido a profesionales y titulados del sector que buscan actualizar o ampliar sus conocimientos en áreas clave como Business Intelligence, minería de datos, Datawarehouse y herramientas de visualización como Tableau y Power BI. Este curso no habilita para el ejercicio profesional.
    Salidas Profesionales
    - Analista de Datos - Científico de Datos - Consultor en Business Intelligence - Especialista en Visualización de Datos - Desarrollador de Herramientas de BI - Gestor de Proyectos de Analítica - Consultor de Data Mining - Especialista en Datawarehousing - Analista en Tableau y Power BI - Consultor en Google Data y QlikView
    Temario

    MÓDULO 1. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

    1. Introducción
    2. La pirámide organizacional
    3. Herramientas de inteligencia de negocios
    4. Fundamentos del Datawarehouse
    5. Características
    6. Ventajas
    7. Sistemas OLTP
    8. Implementación del Datawarehouse
    9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
    10. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
    11. Categorías de Data Mining
    12. Proceso de Minería de Datos
    13. Metodología
    14. Reportes
    15. Consultas
    16. Alertas
    17. Análisis
    18. Pronósticos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS DE BUSSINES ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Gestión de Proyectos
    2. Planificación del proyecto
    3. Riesgos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Procesos de Extracción, Transformación y Carga
    2. El almacén de Datos
    3. Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
    4. Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
    5. Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
    6. Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
    7. Procesos ETL
    8. Creación de cubos multidimensionales

    MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    1. Aproximación al concepto de DataMart
    2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
    3. Data Warehou
    4. Herramientas de Explotación
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

    1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
    2. Estructura y Construcción
    3. Fases de implantación
    4. Características
    5. Data Warehouse en la nube

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

    1. Tipos de herramientas para BI
    2. Productos comerciales para BI
    3. Productos Open Source para BI
    4. Beneficios de las herramientas de BI

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

    1. ¿Qué es la visualización de datos?
    2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
    3. Visualización de datos: Principios básicos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU

    1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
    2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
    3. Instalación Tableau
    4. Espacio de trabajo y navegación
    5. Conexiones de datos en Tableau
    6. Tipos de filtros en Tableau
    7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
    8. Tablas y gráficos en Tableau

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)

    1. Fundamentos D3
    2. Instalación D3
    3. Funcionamiento D3
    4. SVG
    5. Tipos de datos en D3
    6. Diagrama de barras con D3
    7. Diagrama de dispersión con D3

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

    1. Visualización de datos
    2. Tipologías de gráficos
    3. Fuentes de datos
    4. Creación de informes

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW

    1. Instalación y arquitectura
    2. Carga de datos
    3. Informes
    4. Transformación y modelo de datos
    5. Análisis de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWER BI

    1. Introducción a Power BI
    2. Instalación de Power BI
    3. Modelado de datos
    4. Visualización de datos
    5. Dashboards
    6. Uso compartido de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO

    1. CartoDB
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
    Claustro
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    Alan Sastre

    Ocupa el puesto de CTO (Chief Technology Officer) y formador. Diseña e imparte formación en diferentes áreas como desarrollo web, bases de datos, big data, business intelligence y ciencia de datos. Además, trabaja diaramente con las tecnologías del ecosistema Java, C# y Phyton.

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    Dani Pérez Lima

    Global IT support manager de una multinacional con más de 20 años de experiencia en el mundo IT, además de un apasionado de la virtualización de sistemas y de la transmisión de conocimiento en el ámbito de la tecnología.

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    José Domingo Muñoz Rodríguez

    Ingeniero informático, profesor de secundaria de ASIR y coorganizador de OpenStack Sevilla con dilata experiencia en sistemas GNU/Linux. Administra clouds públicos y gestiona un cloud privado con OpenStack.

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    Juan Benito Pacheco

    Como tech lead, ayuda a organizaciones a escalar sus servicios e infraestructura. Lleva más de 5 años programando tanto en front-end como back-end con JavaScript, Angular, Python o Django, entre otras tecnologías.

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    Juan Diego Pérez Jiménez

    Profesor de Ciclos Formativos de Grado Superior de Informática. Más de 10 años creando páginas web y enseñando cómo hacerlas, cómo usar bases de datos y todo lo relacionado con la informática.

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