Maestría Internacional en Analítica de Datos con PowerBI, Tableau y Qlikview
ELBS Escuela de Liderazgo - LationoaméricaMáster online
2.976 € 744 €
Duración : 1 Año
Esta formación permite conocer sobre el concepto de base de datos departamental, el Datawarehouse o almacén de datos corporativos, la inteligencia de negocio y herramientas de analítica, la herramienta Powerbi, la herramienta Tableau, la herramienta Qlikview, las bases de datos NOSQL y el almacenamiento escalable, la introducción a un sistema de bases de datos NOSQL. Mongodb, el Python y el análisis de datos, R como herramienta para big data, el pre-procesamiento & procesamiento de datos, el análisis de los datos, entre otros
conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
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A quién va dirigido
Dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Temario completo de este curso
DATA ANALYST
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS
DEPARTAMENTAL
1. Aproximación al concepto de DataMart
2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
3. Data Warehouse
4. Herramientas de Explotación
5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS
CORPORATIVOS
1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
2. Estructura y Construcción
3. Fases de implantación
4. Características
5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
1. Tipos de herramientas para BI
2. Productos comerciales para BI
3. Productos Open Source para BI
4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTA POWERBI
1. Business Intelligence en Excel
2. Herramienta PowerBI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA TABLEAU
1. Herramienta Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW
1. Instalación y arquitectura
2. Carga de datos
3. Informes
4. Transformación y modelo de datos
5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE
DATOS NOSQL. MONGODB
1. ¿Qué es MongoDB?
2. Funcionamiento y uso de MongoDB
3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
1. Introducción a Python
2. ¿Qué necesitas?
3. Librerías para el análisis de datos en Python
4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
1. Introducción a R
2. ¿Qué necesitas?
3. Tipos de datos
4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
2. Inferencia estadística
3. Modelos de regresión
4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS
1. Inteligencia Analítica de negocios
2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
3. Presentación de resultados
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