¿Por qué debo basar la toma de decisiones de mi empresa en datos? El Curso en Descripción del análisis de datos te ayudará a afrontar con garantías las principales cuestiones asociadas a la implementación de proyecto de BI y saber qué espera el mercado sobre tus cualidades como científico de datos.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos.
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos
a quién va dirigido
QUÉ APRENDERÁS
Al finalizar el Curso en Descripción del análisis de datos serás perfectamente capaz de:
Saber analizar, diseñar, implementar y valorar proyectos basados en Big Data a nivel técnico y de negocio (Business Intelligence).
Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender razonadamente proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales, que permitan la toma de decisiones basadas en datos, diferenciando de forma correcta un desarrollo BI frente a un desarrollo de Big Data.
PLAN DE ESTUDIOS
Resumen
En esta clase aprenderás sobre la importancia de la información en las organizaciones. La información y el conocimiento se han convertido en un activo estratégico y una fuente de ventaja competitiva para las empresas. El Business Intelligence juega un papel fundamental en la evolución de las organizaciones hacia empresas basadas en la información. Conocer las principales aplicaciones de la analítica tradicional y los elementos básicos de los que está compuesta es imprescindible para cualquier profesional en cualquier puesto.
Objetivos
- Introducir la importancia del análisis de datos como soporte en la toma de decisiones de las empresas.
- Entender las diferencias entre el concepto de datos, información y conocimiento y el papel del Business Intelligence en el proceso de obtención de uno a partir del anterior.
- Comprender las aplicaciones de la información en las empresas data-driven
- Conocer la aplicación de la analítica tradicional en las empresas y su adaptación necesaria a los distintos niveles jerárquicos.
- Conocer los principales elementos de una infraestructura de Business Intelligence, su utilidad y la relación entre ellos para construir el flujo completo del a información.
Temario
- Introducción al pensamiento analítico
- Presentación de la clase
- Datos: por qué son importantes y en qué pueden ayudarme
- Transformación del dato en información
- La analítica tradicional en las empresas
- Introducción
- Principales aplicaciones del BI
- Arquitecturas de datos tradicionales (EDW)
- Herramientas de análisis y visualización de datos
- Aplicaciones de Business Intelligence
- Introducción a Power BI
- Recursos: glosario y bibliografía
- Glosario de términos Business Intelligence
- Bibliografía
- Actividades asociadas a la clase
- Presentación del Proyecto
- Parte I
- Parte II
- Parte III
- Parte IV
- Parte V
- ASA - Video Ejemplo parte 1
- ASA - Video ejemplo parte 2
- Materiales/extras de sprints
- Video caso práctico de Power BI (sprint opcional 2)
Resumen
Big Data no implica solo nuevas y más amplias capacidades tecnológicas para analizar datos. Desde su origen, la analítica avanzada responde a problemas de negocio concretos y su adopción actual en las compañías tiene unos objetivos e impactos a conocer no despreciables para asegurar el éxito de su aplicación. En esta clase aprenderás los conceptos básicos del Big Data, qué es una compañía data-driven y cuáles son las principales diferencia entre el Business Intelligence y Big Data.
Objetivos
- Conocer la definición amplia de Big Data
- Identificar aquellas características que definen a una compañía data-driven.
- Por comparación con el Business Intelligence, analizar las principales novedades o diferencias que implica la adopción de Big Data.
Temario
- Introducción al Big Data
- Presentación de la clase
- Big Data: ¿qué es?
- Compañías data-driven
- Introducción
- Digitalización masiva y democratización de las capacidades de almacenamiento y procesamiento
- Del Business Intelligence al Big Data: analítica tradicional vs analítica avanzada
- Introducción
- Insights de mayor valor
- Nuevas fuentes de datos
- Nuevas tecnologías
- Analítica avanzada
- Nuevos roles y perfiles. Mayores capacidades personales
- Concepto de caso de uso
- ¿Qué es un caso de uso Big Data?
- La importancia de la estrategia en la adopción del Big Data
- ¿Cómo podemos escoger el caso de uso adecuado?
- Cierre
- Actividades asociadas a la clase
Resumen
La analítica avanzada puede significar una ventaja competitiva para aquellas organizaciones sepan integrarla con éxito en sus procesos operativos. Para ello, la adopción de Big Data requiere, en primer lugar, de una reflexión estratégica que ordene los pasos a seguir asegurando el máximo valor aportado a negocio. Una vez definida la estrategia Big Data, la implementación de los casos de uso que son motor de esta debe hacerse siguiendo un proceso bien definido y estructurado asegurando el éxito de esta implementación, su consistencia, replicabilidad, escalabilidad y objetividad.
Objetivos
- Entender el concepto del caso de uso Big Data y su clasificación en función del valor aportado a negocio
- Ser conscientes de la importancia de la estrategia en la adopción de Big Data, la cual requiere la implicación de distintos perfiles que aporten el conocimiento de negocio y experiencia necesarios.
- Comprender el proceso de desarrollo e implantación de un caso de uso Big Data.
Temario
- El Analista de Datos y el Data Scientist
- Presentación de la clase
- Introducción
- Data Scientist o Científico de Datos
- Desarrollo e implantación de un caso de uso Big Data (basado en la metodología CRISP-DM)
- Introducción y entendimiento del negocio
- Comprensión de los datos y arquitectura Big Data
- Tratamiento de datos
- Modelado, presentación y evaluación de resultados y despliegue y activación de insights
- Cierre
- Actividades asociadas a la clase
profesorado
aprende con los mejores expertos
OPINIONES del Curso en Descripción del análisis de datos
Orlando Hernández Jiménez
Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán
Técnico BPO en Integra HCM
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Juan Manuel Hernández Espinosa
Senior Petroleum Economist & Data Scientist
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
resumen
del Curso en Descripción del análisis de datos
DURACIÓN
1 mes (40 horas)
INICIO
27 Noviembre
Modalidad
Online - Accesible 24/7
precio
510 U$S
incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
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