Curso creado en Julio de 2019

Vídeo Presentación

Beneficios del Curso

Las empresas tienen problemas para encontrar perfiles especializados. Igualmente, las empresas deben conocer las oportunidades que se abren para poder aplicarlas a su realidad o sector de actividad.

Profundizar en el Big Data, Internet de las Cosas, Ciberseguridad o Business Intelligence te harán poder sacar más provecho de las oportunidades laborales y de transformación del negocio que la Industria 4.0 nos ofrece.

• Analizar los datos en profundidad mediante el Big Data nos ayudará a conocer mejor a nuestro cliente y poder ofrecerles soluciones más precisas a sus necesidades.
• Business Intelligence nos ayuda a interpretar datos y estos datos se convierten en información, la información en conocimiento y el conocimiento en decisiones para ello hay que establecer los cauces más ágiles.
• La Ciberseguridad nos servirá para prevenir la delincuencia, la cual ha encontrado un nuevo espacio donde moverse, el campo digital.
• Internet de las Cosas nos ayudará a estar más conectados aprovechando las ventajas de la información online, ya sea para el tráfico, hogar, salud, deporte, etc.

Unidad didáctica 1

• Perder el miedo a utilizar herramientas de inteligencia empresarial
• Conocer los procesos de la analítica clásica
• Comprender la complejidad que conlleva un sistema analítico

Unidad didáctica 2

• Conocer algunos conceptos y principales metodologías utilizadas en la analítica avanzada.
• Comprender cómo se relacionan con el Business Intelligence o analítica tradicional.

Unidad didáctica 3

• Identificar los requerimientos de una plataforma IoT.
• Conocer los diferentes protocolos de comunicación utilizados según la conexión entre dispositivos.
• Conocer las nuevas tecnologías utilizadas en IoT.
• Reconocer las herramientas de IoT que ofrecen diferentes fabricantes.

Unidad didáctica 4

• Conocer el estado de IoT en la actualidad.
• Valorar la importancia de la incorporación de IoT en los sistemas tecnológicos y en los procesos empresariales de una organización

Unidad didáctica 5

• Conocer los diferentes tipos de Software dañinos

Unidad didáctica 6

• Conocer las diferentes herramientas de seguridad de las que puede hacer uso una organización

Unidad didáctica 7

Unidad didáctica 8

• Adquirir los conocimientos relacionados con Datawarehouse, la metodología Datamarting y las herramientas de SQL server para la integración de servicios, utilizando herramientas de inteligencia aplicada a los negocios para la extracción de datos de producción y económicos, relacionados con la empresa del almacén de datos, generando cubos OLAP y estructuras de minería de datos.

1. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
   1. Introducción y objetivos
   2. Analítica clásica: flujo de datos
   3. Procesos ETL
   4. DataWareHouse
   5. Datamart
   6. Cubos OLAP
   7. Sistema de Reporting
   8. Ejercicio
   9. Panel de control y dashboard
   10. Balanced Scoredcard
   11. Comparación de herramientas
   12. Business Intelligence – solvencia II
   13. Resumen
   14. Test
   15. Evaluación
2. Introducción a la analítica avanzada
   1. Introducción y objetivos
   2. Algoritmia
   3. Estadística descriptiva
   4. Ejercicio
   5. Análisis clúster
   6. Análisis factorial
   7. Regresión
   8. Ejercicio
   9. Ejemplo: detección de empresas ficticias
   10. Resumen
   11. Test
   12. Evaluación
3. Tecnologías relacionadas
   1. Requerimientos clave en una plataforma completa en IoT
   2. Lenguajes de programación
   3. Redes de comunicación
   4. Ejercicio
   5. Interconexión de dispositivos
   6. Protocolos de comunicación
   7. 5G
   8. Ejercicio
   9. Cloud Computing
   10. Fog Computing
   11. Las conexiones del IoT: TI y TO
   12. Convergencia
   13. Herramientas de IoT
   14. Ejercicio
   15. Resumen
   16. Test
   17. Evaluación
4. IoT en la vida real
   1. IoT en la actualidad
   2. Modelos de uso
   3. Ventajas y retos del IoT
   4. Transformación digital
   5. ¿Qué sectores usan IoT?
   6. Implementación de soluciones de IoT
   7. Valor que aporta IoT al negocio
   8. Cómo abordar un proyecto de IoT
   9. Situación actual del mercado
   10. Buenas prácticas en la creación de un prototipo de IoT
   11. Control de la solución de IoT adoptada
   12. Ejercicio
   13. Resumen
   14. Test
   15. Evaluación
5. Ciberseguridad para usuarios
   1. Software dañino:
      1. Conceptos sobre software dañino
      2. Clasificación del software dañino
      3. Amenazas persistentes y avanzadas
      4. Ingeniería social y redes sociales
      5. Ejercicio
   2. Herramientas de seguridad
      1. Medidas de protección
      2. Control de acceso de los usuarios al sistema operativo
      3. Caso práctico
   3. Gestión segura de comunicaciones, carpetas y otros recursos compartidos
      1. Ejercicio
      2. Ejemplo práctico
   4. Protección frente a código malicioso
      1. Antivirus
      2. Cortafuegos (firewall)
      3. Antimalware
6. Inteligencia de negocios
   1. Introducción
   2. Concepto de Business Intelligence
   3. Herramientas de Business Intelligence
   4. Ejemplo práctico
   5. Ejemplo práctico
   6. Ejercicio
   7. La pirámide organizacional
   8. Herramientas de inteligencia de negocios
   9. Ejercicio
   10. Fundamentos del Data Warehouse
   11. Características del Data Warehouse
   12. Ventajas del Data Warehouse
   13. Sistemas OLTP
   14. Implementación del Data Warehouse
   15. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
   16. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP)
   17. Categorías del Data Mining
   18. Proceso de minería de datos
   19. Metodología
   20. Reports
   21. Ejemplo práctico
   22. Consultas
   23. Ejemplo práctico
   24. Alertas
   25. Análisis y pronósticos
   26. Ejemplo practico
   27. Ejemplo práctico
   28. Resumen
   29. Test
   30. Evaluación
7. La gestión de proyectos de Business Intelligence
   1. Gestión de proyectos
   2. Planificación del proyecto
   3. Ejercicio
   4. Ejemplo práctico
   5. Riesgos
   6. Ejercicio
   7. Ejemplo práctico
   8. Resumen
   9. Test
   10. Evaluación
8. Arquitectura de un proyecto de Business Intelligence
   1. Proceso de extracción, transformación y carga
   2. Ejercicio
   3. Ejemplo práctico
   4. Ejemplo práctico
   5. Ejemplo práctico
   6. El almacén de datos
   7. Herramientas de visualización y consulta
   8. Ejemplo práctico
   9. Ejercicio
   10. Procesos ETL
   11. Ejemplo práctico
   12. Creación de cubos multidimensionales
   13. Ejemplo practico
   14. Resumen
   15. Test
   16. Evaluación