Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence
100% Online
6 meses
360€
Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence
    Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence

    Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence

    100% Online
    12 ECTS
    6 meses
    360€

    Presentación

    En el actual entorno empresarial altamente competitivo y orientado hacia la transformación digital, el análisis y aprovechamiento efectivo de los datos se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las organizaciones. El Business Intelligence (BI) y el DataWarehouse son disciplinas fundamentales que permiten a las empresas obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos, facilitando la toma de decisiones basada en datos y proporcionando una ventaja estratégica. Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence forma sobre las herramientas, técnicas y conceptos clave necesarios para gestionar eficientemente los datos y transformarlos en información significativa para la toma de decisiones empresariales.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence te prepara para la gestión de datos en diversas organizaciones. Adquirirás habilidades en la identificación y selección de fuentes de datos, diseño de proyectos de Big Data, implementación de soluciones BI, visualización de datos y manejo de bases de datos NoSQL. Estarás capacitado para utilizar herramientas como Tableau, PowerBI y MongoDB, y aplicar técnicas de análisis de datos.
    Objetivos
    - Comprender los conceptos fundamentales del Big Data y su aplicación en los negocios. - Identificar y seleccionar fuentes de datos relevantes para proyectos de Big Data. - Conocer los procesos de un proyecto de Big Data, desde el diagnóstico inicial hasta la implementación y control. - Asimilar los conceptos de Business Intelligence y su papel en la sociedad de la información. - Ver los productos de Business Intelligence, como Cuadros de Mando Integrales y Sistemas de Soporte a la Decisión. - Analizar el impacto del Big Data en el marketing y en la toma de decisiones estratégicas. - Comprender las bases de datos NoSQL como MongoDB, y su relación con los sistemas de almacenamiento escalable.
    A quién va dirigido
    Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en adquirir habilidades en el ámbito del Business Intelligence y el manejo de grandes volúmenes de datos. También es adecuado para aquellos que deseen ampliar sus conocimientos en minería de datos, visualización de datos y bases de datos NoSQL.
    Salidas Profesionales
    Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence te abre un amplio abanico de oportunidades profesionales en diversas industrias y sectores. Algunas de las salidas laborales son Analista de datos, Consultor de Big Data y Business Intelligence, Especialista en visualización de datos, Desarrollador de bases de datos o Gestor de proyectos de Business Intelligence.
    Temario

    MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    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)

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

    1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
    2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

    1. Definición, Beneficios y Características
    2. Ejemplo de uso de Open Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    1. Concepto de web semántica
    2. Linked Data Vs Big Data
    3. Lenguaje de consulta SPARQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

    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

    MÓDULO 2. DATA MINING Y BUSINESS INTELLIGENCE

    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. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. GOOGLE DATA

    1. Google Data Studio

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. QLIKVIEW

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. POWERBI

    1. Business Intelligence en Excel
    2. Herramientas Powerbi

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. CARTO

    1. CartoDB

    MÓDULO 3. BASES DE DATOS Y DATAWAREHOUSE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    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

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

    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 NoSQLModelo 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Introducción
    2. El modelo relacional
    3. Lenguaje de consulta SQL
    4. MySQL Una base de datos relacional

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. 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 Warehouse
    4. Herramientas de Explotación
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DATAWAREHOUSE O ALMACEN 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
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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