Curso Superior en Big Data

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Curso Superior en Big Data

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Transfórmate en un profesional del sector y amplia tus oportunidades profesionales como experto en Big data, uno de los perfiles más demandados en 2017, según Randstad Professionals.
  • Inicio / Fin Matrícula abierta
  • Duración 450 horas
  • Formato On line
  • Método Curso Superior
  • País
    España
  • Provincia
    Todas
  • Idioma
    A consultar

Dirigido a: El Big Data crece a una velocidad nunca vista. Las empresas necesitan profesionales cualificados que sepan recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos, para apoyar la toma de decisiones estratégicas de una empresa. Transfórmate en un profesional del sector y amplia tus oportunidades profesionales como experto en Big data, uno de los perfiles más demandados en 2017, según Randstad Professionals.

Requisitos: Consultar con el centro

Para qué te prepara: Con el curso de Big Data aprenderás a :

- Explicar el uso de BI y Analytics para mejorar la toma de decisiones empresariales.
- Describir cómo organizar el negocio para sacar provecho del Big Data.
- Mejorar la gestión de datos como activos empresariales.
- Modelar la información para aumentar su aprovechamiento.
- Planificar una estrategia de negocio basada en el Big Data.
- Implementar Agile Data Warehousing y Business Intelligence en una organización.

Certificado: DOBLE TITULACIÓN

La realización del curso culmina con la obtención de dos títulos: diploma propio de Deusto Formación y título propio de la Universidad Rey Juan Carlos, con 8 créditos ECTS.


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  • Matrícula Gratis
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    En virtud del interés demandado, Hispavista S.L. comunicará al centro de formación que imparte el programa, los datos personales prescindibles con la finalidad que éste pueda ponerse en contacto y facilitarle la información solicitada.
    Contenido del curso Curso Superior en Big Data

    MÓDULO1: Liderazgo y gestión en Business Intelligence (BI)

    • Business Intelligence y ‘analytics’: introducción para directivos y gestores
    • BI Program Management: un enfoque de centro de competencias  para la excelencia en BI
    • Más allá de la tecnología: factores de éxito en proyectos de información
    • Organizaciones que trabajan con BI: resolver los conflictos de centralización  y del autoservicio de información
    • Negocio y TI trabajando juntos: pasos prácticos para mejorar las relaciones
    • La información de negocio y el BI moderno
    • Innovar con ‘analytics’: maximizando el valor del análisis
    • Los datos y su valor para la empresa

    MÓDULO 2: Por dónde empezar: saber qué se necesita en un proyecto de BI

    • Recogida de requisitos: conseguir un establecimiento de requisitos correcto  y completo para sistemas BI
    • Puesta en valor del BI: un marco para los requisitos y la gestión del valor
    • Metodología de recogida de requisitos BABOK

    MÓDULO 3: Data Asset Management: la gestión de los datos como activos en las organizaciones

    • Fundamentos de data governance: gestión de datos como activos empresariales
    • Gestión de calidad de los datos y la información: técnicas de perfilado de datos y aplicación de planes de calidad
    • Fundamentos de Master Data Management
    • Innovaciones en gestión de datos: adaptarse para usar metodologías ágiles y tecnologías big data y en la nube

    MÓDULO 4: Conceptos, usos y  estrategia de implementación del análisis de datos en cualquier organización

    • Fundamentos del análisis predictivo
    • Fundamentos de la visualización de datos
    • Datos para storytelling: el nuevo horizonte en analytics
    • Preparación de datos para el análisis predictivo
    • Técnicas de minería de datos y machine learning
    • Ejemplos de data mining con R

    MÓDULO 5: Análisis de datos y diseño orientado al negocio

    • Modelado de datos informacional
    • Modelado de datos dimensional
    • Modelados dimensionales para cuadros de mando de diversos sectores
    • Introducción al modelado de datos en la era big data

    MÓDULO 6: Big data “puro”

    • Fundamentos de big data: crear valor desde fuentes de datos no tradicionales
    • Taller big data: prepararse y planificar la experiencia
    • Evolución de las arquitecturas de datos
    • Entender Hadoop
    • Otras plataformas NoSQL
    • Analysis en big data

    MÓDULO 7: Desarrollo de Agile Data Warehousing

    • Introducción a las metodologías agile
    • Agile en proyectos de Business Intelligence
    • Agile en proyectos de analytics

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