Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics
100% Online
6 meses
360€
Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics
    Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics

    Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics

    100% Online
    12 ECTS
    6 meses
    360€

    Presentación

    La información es el activo más importante de una empresa. Saber gestionar y analizar dicha información es imprescindible para obtener éxito empresarial. El Curso en Visual Analytics y Business Analytics te dará las claves para extraer el mayor potencial de cualquier empresa. Gracias al uso de diferentes técnicas analíticas, procesos ETL, minería de datos, datawarehouses y herramientas de visualización como Tableau, PowerBI, Qlikview o Google Data entre otras, podrás analizar información de manera profesional para la toma de decisiones estratégicas que te diferencien del resto de competidores. Asimismo, se enfoca en la importancia de la visualización de datos como una herramienta clave para la comprensión y comunicación efectiva de la información.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Curso en Visual Analytics y Business Analytics te dará las claves para extraer el mayor potencial de cualquier empresa. Gracias al uso de diferentes técnicas analíticas, procesos ETL, minería de datos, datawarehouses y herramientas de visualización como Tableau, PowerBI, Qlikview o Google Data entre otras, podrás analizar información de manera profesional para la toma de decisiones estratégicas que te diferencien del resto de competidores.
    Objetivos
    - Saber cuáles son los principales elementos a tener en cuenta en la analítica e inteligencia de negocios. - Entender cómo gestionar, planificar y controlar riesgos en los proyectos de Business Analytics. - Ser capaz de elaborar reportes, dashboards, minería de datos y procesos ETL profesionales. - Utilizar e implementar Datamart y Data Warehouse para gestionar los datos corporativos. - Aprender a utilizar las principales herramientas de visualización como Tableau, PowerBI, Qlikview o Google Data.
    A quién va dirigido
    Este Curso en Visual Analytics y Business Analytics está orientado a profesionales del sector empresarial que trabajen con datos y quieran especializarse en la visualización mediante diferentes herramientas profesionales. También está pensado para estudiantes que deseen orientar su carrera hacia un campo profesional en pleno auge.
    Salidas Profesionales
    Todas las empresas actuales buscan perfiles de profesionales que sepan extraer el mayor conocimiento de sus datos y obtener beneficio en ello. Por lo tanto, gracias a este curso en Visual Analytics y Business Analytics optarás a puestos tan demandados como Analista de datos empresariales, Experto en soluciones Business Analytics o Experto en análisis y visualización de datos.
    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. GOOGLE DATA

    1. Google Data Studio

    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
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    País
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