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

• 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

• Unidad didáctica 1. Definición y ámbito

• Unidad didáctica 2. Herramientas de data science

MÓDULO 7. INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE

• Unidad didáctica 1. Aproximación conceptual

• Unidad didáctica 2. Elementos y rasgos definidores

MÓDULO 8. ARQUITECTURA DE BUSINESS INTELLIGENCE

• Unidad didáctica 1. Componentes de la arquitectura

• Unidad didáctica 2. Herramientas de business intelligence

MÓDULO 9. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

• 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 PLATEAUX

• Unidad didáctica 1. Definición de plateau:

• Unidad didáctica 2. Origen e identificación

• Unidad didáctica 3. Métodos de superación de los plateaus

MÓDULO 11. HERRAMIENTA POWER BI

• 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

• 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

• 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