Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales. Saber plantear, aplicar y evaluar técnicas/estrategias de Business Intelligence y analítica de datos para apoyar la toma de decisiones y crear valor añadido en cualquier tipo de organización. Conocer el ciclo de vida del dato: desde la generación o captura del dato hasta la visualización final de los mismos. Adquirir el conocimiento necesario en las herramientas planteadas en el Máster para poder implantar un sistema de Business Intelligence en una compañía sin ayuda externa. Aprender a desarrollar proyectos integrales de Big Data. Conocer las técnicas más actuales del procesamiento paralelo en entornos Big Data. Conocer el ecosistema Hadoop y el modelo MapReduce, y su aplicación en problemas reales.
A quién va dirigido
Profesionales que tengan como objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Big Data y procesamiento paralelo de datos Programadores que tengan como objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo del Big Data para su desarrollo profesional Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología del procesamiento masivo de datos Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data.
Requisitos
Poseer una titulación universitaria o similar (o estar cursando el último año) y/o experiencia profesional equivalente.
Temario completo de este curso
En el momento de formalizar tú matrícula accederás al módulo previo de preparación donde entrenaremos tu capacidad de "aprender a aprender" en nuestra plataforma, junto con las habilidades clave para el profesional digital, fundamentales durante el transcurso del programa.
- Habilidades Digitales
- Productividad: Organización y Gestión del Tiempo
- Pensamiento Crítico y Creatividad (Ética)
- Actitud Emprendedora
Módulo 1. Descripción del análisis de datos
- Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
- Big Data vs Business Intelligence
- El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
- Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Fundamentos de Python
- Python avanzado
- Fundamentos R
- Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Módulo 3. Data Strategy
- Empresas Data Driven
- Data Strategy I
- Data Strategy II
- Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Módulo 4. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Módulo 5. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
- Procesos ETL
- Fase de Extracción
- Fases de Transformación y Carga
- Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Módulo 6. Sistemas y servicios de Almacenamiento
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
Módulo 7. Business Intelligence
- Gestión e implementación de proyectos BI
- Modelos de datos BI
- Introducción herramienta Power BI
- Proyecto: Diseño de un proceso de BI
Módulo 8. Entornos Datawarehouse
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Módulo 9. Orígenes de datos
- Orígenes de datos internos y externos
- Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
- Conexiones a orígenes de datos
- Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
Módulo 10. Arquitecturas distribuidas Big Data
- Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda
- Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive
- Gestión de recursos: YARN
- Proyecto: Arquitectura distribuidora en funcionamiento
Módulo 11. Procesamiento de datos a gran escala I: Hadoop
- Extracción, Transformación y Carga de datos
- Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
- Gestión de datos Streaming
- Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
Módulo 12. Customer Analytics
- Customer Analytics
- Segmentación de clientes
- Gestión de valor del cliente
- Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
Módulo 13. Analítica descriptiva y predictiva
- Business Case en Operaciones y procesos
- Business Case en Finanzas
- Business Case en People Analytics
- Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
Módulo 14. Procesamiento de datos a gran escala I: Spark
- Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
- Spark SQL, Dataframes y GraphX
- Spark Streaming y MLlib
- Proyecto: Procesamiento en Streaming de un Modelo de ML con Spark Streaming y MLlib
Módulo 15. Visualización de datos con Google Data Studio
- Visualización de datos con Google Data Studio
- Gráficos y controles. Campos, parámetros, funciones y fórmulas
- Personalización de GDS. Ejemplos
- Proyecto: Creación de reporte de marketing digital multi-canal en Google Data Studio
Módulo 16. Otras acciones de procesamiento de datos
- Procesos ETL con Python
- Web Scraping
- Servicios Web y APIs
- Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
Módulo 17. Global Project
Precio a consultar
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6.900 €
6.500 €
IVA exento