Módulo 1. Big data

• Los datos en las empresas

• Del business intelligence al big data

• Arquitecturas tecnológicas big data

• Big data analytics

Módulo 2. Curso power bi

• Comenzando con power bi

• Modelado de datos y dax

• Visualización de datos

• Llevando power bi al siguiente nivel

Módulo 3. Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un datawarehouse (big data)

• Primeros pasos en sql

• Comandos sql

• Funciones sql

• Diseño de un datawarehouse

Módulo 4. Lenguajes de programación. Python y r (big data)

• Python, instalación y configuración de entorno de desarrollo

• Tipos de datos, variables, operadores y expresiones

• Control del flujo: bucles y condicionales

• Librerías para el análisis de datos: numpy, pandas y matplotlib

• Filtrado y extracción de datos

• Pivot tables

• Groupby y funciones de agregación

• Fusión de dataframes

• Visualización de datos con matplotlib y con seaborn

• R como herramienta para big data

• Pre-procesamiento & procesamiento de datos

• Análisis de los datos

Módulo 5. Bases de datos nosql (big data)

• Las bases de datos nosql

• Tipos de bases de datos nosql

• Mongodb: una base de datos documental

• Otros sgbd nosql

• Instalación, configuración y uso de mongodb

• Consultas y operaciones avanzadas en mongodb

• Casos de uso de las bases de datos nosql

• Integración de bases de datos nosql con tecnologías externas

• Seguridad y privacidad en bases de datos nosql

Módulo 6. Preparación de datos de autoservicio

• Preparación de datos

• Preparación de datos con excel

• Preparación de datos con talend

• Preparación de datos con dataprep by trifacta

Módulo 7. Data mining, machine learning y deep learning (big data)

• Aprendizaje supervisado (i)

• Aprendizaje supervisado (ii)

• Aprendizaje no supervisado

• Deep learning

Módulo 8. Deep learning avanzado

• El machine learning

• Extracción de estructura de los datos: clustering

• Sistemas de recomendación

• Clasificación

• Redes neuronales y deep learning

• Sistemas de elección

• Deep learning con python, keras y tensorflow

• Sistemas neuronales

• Redes de una sola capa

• Redes multicapa

• Estrategias de aprendizaje

Módulo 9. Inteligencia artificial

• La inteligencia artificial

• Tipos de inteligencia artificial

• Los algoritmos de aprendizaje automático

• Proyecto llave en mano con inteligencia artificial

Módulo 10. Tfm. Máster en big data y business analytics