Introducción al big data y business intelligence

Introducción

Módulo 1. Bases de datos

• Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos
• Unidad didáctica 2. Aproximación al modelo relacional
• Unidad didáctica 3. Elementos de un sistema de bases de datos relacionales
• Unidad didáctica 4. Normalización en bases de datos relacionales
• Unidad didáctica 5. Operaciones básicas en bases de datos relacionales
• Unidad didáctica 6. Lenguajes de consulta
• Unidad didáctica 7. Desarrollo de transacciones
• Unidad didáctica 8. Elementos de seguridad

Módulo 2. Programación enfocada a objetos

• Unidad didáctica 1. Nociones esenciales del lenguaje Python
• Unidad didáctica 2. Estructuras de control en Python
• Unidad didáctica 3. Funciones en Python
• Unidad didáctica 4. Módulos y paquetes
• Unidad didáctica 5. Manejo de archivos
• Unidad didáctica 6. Bibliotecas esenciales
• Unidad didáctica 7. Programación enfocada a objetos en Python

Módulo 3. Bases del razonamiento estadístico

• Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
• Unidad didáctica 2. Eventos
• Unidad didáctica 3. Espacios de probabilidad
• Unidad didáctica 4. Axiomas de probabilidad
• Unidad didáctica 5. Probabilidad condicional e independencia
• Unidad didáctica 6. Variables aleatorias
• Unidad didáctica 7. Esperanza y varianza
• Unidad didáctica 8. Distribuciones de probabilidad

Módulo 4. Fundamentos del big data (3)

• Unidad didáctica 1. Concepto
• Unidad didáctica 2. Principales fuentes de datos
• Unidad didáctica 3. Transformación de datos
• Unidad didáctica 4. Almacenamiento NoSQL
• Unidad didáctica 5. Análisis de datos
• Unidad didáctica 6. Visualización de datos

Módulo 5. Ámbitos de aplicación del big data

• Unidad didáctica 1. Esquema general
• Unidad didáctica 2. Gobernanza pública
• Unidad didáctica 3. Empresas
• Unidad didáctica 4. Periodismo de datos
• Unidad didáctica 5. Deportes
• Unidad didáctica 6. Seguros de salud
• Unidad didáctica 7. Banca
• Unidad didáctica 8. Marketing y publicidad

Módulo 6. Data science (2)

• Unidad didáctica 1. Definición y ámbito
• Unidad didáctica 2. Herramientas de data science

Módulo 7. Introducción al business intelligence (1A)

• Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual
• Unidad didáctica 2. Elementos y rasgos definidores

Módulo 8. Arquitectura de business intelligence (1B)

• Unidad didáctica 1. Componentes de la arquitectura
• Unidad didáctica 2. Herramientas de business intelligence

Módulo 9. Análisis de datos con Python (4)

• Unidad didáctica 1. Bases para trabajar con datos en Python
• Unidad didáctica 2. Python en big data
• Unidad didáctica 3. Python en business intelligence
• Unidad didáctica 4. Aplicación del machine learning

Módulo 10. Detección y manejo de los plateau (5)

• Unidad didáctica 1. Definición de plateau
• Unidad didáctica 2. Origen e identificación
• Unidad didáctica 3. Métodos de superación de los plateau

Módulo 11. Herramienta Power BI (6)

• Unidad didáctica 1. Caracterización de Power BI
• Unidad didáctica 2. Big data en Power BI
• Unidad didáctica 3. Business intelligence en Power BI
• Unidad didáctica 4. Controles avanzados en Power BI

Módulo 12. Programación R en big data y business intelligence (7)

• Unidad didáctica 1. Definición del lenguaje de programación R
• Unidad didáctica 2. Utilización de R
• Unidad didáctica 3. Implementación de machine learning en R con big data y business intelligence

Módulo 13. Protección de datos y seguridad en big data y business intelligence (8, 9)

• Unidad didáctica 1. Introducción al derecho español
• Unidad didáctica 2. Protección de datos
• Unidad didáctica 3. Real Decreto 43/2021, de 26 de enero
• Unidad didáctica 4. Esquema nacional de seguridad