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Curso Superior en Visual Analytics y Business Analytics + 16 Créditos ECTS
100% Online
400 horas
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
- Introducción
- La pirámide organizacional
- Herramientas de inteligencia de negocios
- Fundamentos del Datawarehouse
- Características
- Ventajas
- Sistemas OLTP
- Implementación del Datawarehouse
- Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
- Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
- Categorías de Data Mining
- Proceso de Minería de Datos
- Metodología
- Reportes
- Consultas
- Alertas
- Análisis
- Pronósticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS DE BUSSINES ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE
- Gestión de Proyectos
- Planificación del proyecto
- Riesgos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS ANALYTICS Y BUSINESS INTELLIGENCE
- Procesos de Extracción, Transformación y Carga
- El almacén de Datos
- Herramientas de Visualización y consulta: Reportes
- Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards
- Herramientas de Visualización y consulta: OLAP
- Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining
- Procesos ETL
- Creación de cubos multidimensionales
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
- Data Warehou
- Herramientas de Explotación
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TABLEAU
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 7. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 8. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
- Visualización de datos
- Tipologías de gráficos
- Fuentes de datos
- Creación de informes
UNIDAD DIDÁCTICA 9. QLIKVIEW
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. POWER BI
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CARTO
- CartoDB
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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