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Objetivos
Nuestro objetivo es empoderar a mujeres con talento mediante una formación innovadora y de calidad para potenciar su empleabilidad, protagonismo y trascendencia en el sector tecnológico.
A quién va dirigido
Mujeres dispuestas tomar las riendas de su futuro para convertirse en profesionales del sector tecnológico.
Requisitos
Identificarte como mujer, poder asistir a cada clase del curso, dedicar 4 horas de media al día a estudiar por tu cuenta, conexión estable a Internet, ganas de descubrir tu potencial.
Temario completo de este curso
MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCCIÓN
Unidad didáctica 1. Introducción al big data
Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
Unidad didáctica 3. Open data
Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
Unidad didáctica 7. Big data y marketing
Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
MÓDULO 2. DATA ANALYST
Unidad didáctica 1. Datamart. Concepto de base de datos departamental
Unidad didáctica 2. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
Unidad didáctica 3. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
Unidad didáctica 4. Herramienta powerbi
Unidad didáctica 5. Herramienta tableau
Unidad didáctica 6. Herramienta qlikview
Unidad didáctica 7. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
Unidad didáctica 8. Introducción a un sistema de bases de datos nosql. Mongodb
Unidad didáctica 9. Python y el análisis de datos
Unidad didáctica 10. R como herramienta para big data
Unidad didáctica 11. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
Unidad didáctica 12. Análisis de los datos
MÓDULO 3. PREDICTIVE DATA ANALITYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING
Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
Unidad didáctica 2. Ecosistema hadoop
Unidad didáctica 3. Weka y data mining
Unidad didáctica 4. Introducción al machine learning
Unidad didáctica 5. Extracción de estructura de los datos: clustering
Unidad didáctica 6. Sistemas de recomendación
Unidad didáctica 7. Clasificación
Unidad didáctica 8. Redes neuronales y deep learning
Unidad didáctica 9. Sistemas de elección
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y GOOGLE DATA STUDIO
Unidad didáctica 1. Google analytics: primeros pasos
Unidad didáctica 2. Recogida de datos
Unidad didáctica 3. Navegación e interfaz
Unidad didáctica 4. Informes
Unidad didáctica 5. Campañas y conversiones
Unidad didáctica 6. Google analytics 360
Unidad didáctica 7. Google tag manager
Unidad didáctica 8. Google data studio
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