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Objetivos
Adquirir conocimientos sólidos en análisis de datos para poder llevar a cabo proyectos de Big Data con éxito. Aprender las herramientas y técnicas de programación necesarias para trabajar con grandes volúmenes de datos y analizarlos de manera eficiente. Desarrollar habilidades para la toma de decisiones basadas en datos, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las empresas. Conocer las diferentes fuentes de datos disponibles y aprender a trabajar con ellas para extraer información valiosa y relevante. Desarrollar la capacidad de comunicar resultados de manera efectiva a diferentes audiencias, desde expertos en datos hasta gerentes y directivos de la empresa.
A quién va dirigido
Profesionales y graduados interesados en la gestión y análisis de grandes conjuntos de datos, así como en el desarrollo de estrategias y técnicas para su explotación en el ámbito empresarial.
Requisitos
Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso.
Temario completo de este curso
TEMA 1. BIG DATA & ANALYTICS
- La relevancia del big data
- Organización de proyectos de big data
- Metodologías Agile + SCRUM
- IA y machine learning
- Casos de uso en la industria
TEMA 2. BUSINESS INTELLIGENCE
- Business intelligence
- BI solutions
- KPI
- Fuentes de datos
- Calidad del dato
TEMA 3. DATA FOR DECISION-MAKING
- Open Data
- El gobierno del dato
- Protección de datos
- Diseño de almacenes de datos
- Marketing data
TEMA 4. DATA VISUALIZATION
- Interpretación de datos
- Python
- Carto
- Power BI
- Google Data Studio
TEMA 5. DATA BASE
- Fundamentos de bases de datos
- Tecnología de bases de datos
- Práctica de SQP (MYSQL)
- Práctica de NOSQL. MongoDB
- Práctica de NOSQL (Hbase)
- Bases de datos para grafos
- Cloud
TEMA 6. DATA ANALYSIS
- Estadística
- Medidas
- Regresión y correlación
- Probabilidad
- Distribuciones
- Intervalos de confianza
- Introducción a los contrastes de hipótesis
- Estadística con R
TEMA 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Introducción al análisis de datos con Python
- Introducción al machine learning
- Machine learning supervisado
- Machine learning no supervisado
- Reinforcement learning
- Fundamentos de deep learning
TEMA 8. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
- Apache Hadoop
- El ecosistema Hadoop
- Apache Spark
- Tecnologías para streaming
- Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
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