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Big Data

DATOS DEL CURSO

Duración: 40 Horas

Modalidad: OnLine

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Requisitos

  • Para acceder a este curso gratuito, es necesario estar trabajando como autónomo o en régimen general en alguno de los siguientes sectores:
    • Empresas de consultoría, estudios de mercado y opinión pública
    • Empresas de ingeniería y oficinas de estudios técnicos
    • Empresas de trabajo temporal
    • Contact Center (Telemarketing)
    • Empresas de los servicios de prevención ajenos.
    • Investigación y desarrollo.
    • Gestión de la información y de la comunicación.
  • Límites para poder participar:
    • Un alumno no podrá realizar más de 180 horas ni participar en más de 3 acciones formativas, si bien podrá realizar:
      • Una única acción formativa que supere las 180 horas.
      • Y en caso de acciones formativas de Certificado de Profesionalidad, podrá participar en diferentes módulos de un mismo Certificado.

Objetivos

  • Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional, conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a casos de éxito en distintos sectores.

Programa del curso

  1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento.
    1. Necesidades del ejecutivo
    2. Problemas de IT que resuelve
    3. ¿Qué es un DSS?
    4. Business Intelligence
    5. Business Analytics
    6. Business Intelligence vs Business Analytics
    7. Grados de madurez analítica de una empresa
  2. La importancia del dato
    1. Valor
    2. Data Governance
    3. Data Quality
    4. Data Quality Governance-GDPR
  3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
    1. Analítica clásica: flujo de datos
    2. Procesos ETL
    3. DataWarehouse
    4. Datamart
    5. Cubos OLAP
    6. Sistema de Reporting
    7. Panel de control y dashboard
    8. Balanced Scorecard
    9. Comparación de herramientas
    10. Business Intelligence - Solvencia II
  4. Representación de los datos
    1. Analítica clásica: Flujo de datos
    2. Cuadro de Mando Integral (CMI)
    3. Tipo de Herramientas
  5. Introducción al Big Data
    1. Historia del Big Data
    2. ¿Qué es el Big Data?
    3. Apache Hadoop y su ecosistema
    4. MapReduce: el motor de Hadoop
    5. Spark
    6. MapReduce vs Spark
    7. Big Data y problemas de rendimiento en una TELCO
  6. Introducción a la analítica avanzada
    1. Algoritmia
    2. Estadística descriptiva
    3. Análisis clúster
    4. Análisis factorial
    5. Regresión
    6. Ejemplo: detección de empresas ficticias

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Online


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Horario: Conexión las 24h

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