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Curso Especializado en Big Data Analytics

Domina las principales herramientas y tecnologías de modelado y predicción de datos.

  Presentación

La transformación digital ha cambiado el día a día de las organizaciones haciendo necesaria la incorporación de proyectos de Big data, con el objetivo de extraer la máxima información de los datos que recopilan y mejorar la toma de decisiones.

Las empresas están evolucionando para ser cada vez más eficaces y autosuficientes, ante la escasez de perfiles de Científico de datos, se están desarrollando tecnologías de modelado y de predicción que pueden ser gestionadas por usuarios de negocio que tengan los conocimientos adecuados.

Con este programa online obtendrás los conocimientos necesarios para gestionar proyectos de Big data y Data science dese un punto de vista de negocio, convirtiéndote en Citizen data scientist. Aprenderás a utilizar las herramientas y tecnologías Big data para crear modelos avanzados de datos y a obtener la máxima información para mejorar la toma de decisiones.

Objetivos

  • Aprende a detectar nuevas oportunidades de negocio.
  • Conoce el potencial de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Utiliza las principales técnicas de modelado predictivo.
  • Aprende a utilizar las principales herramientas Big Data para el usuario de negocio.
  • Crea modelos predictivos de datos sin tener que programar.
  • Inicia tus propios proyectos de analítica predictiva.

Dirigido a

  • Profesionales que están en proceso de reorientación de sus carreras.
  • Responsables y profesionales de desarrollo de negocio.
  • Líderes de equipos en cualquier tipo de empresa.
  • Personas con inquietud en el emprendimiento.
  • Gerentes de PYMES.

  Contacto Cursos

CONTACTO


  FECHAS, HORARIO, LUGAR

Duración
60 horas
Fechas
Del 13 de diciembre de 2019 al 1 de febrero de 2020
Horario
Viernes de 16:00 a 21:00 y sábados de 9:00 a 14:00
Matrícula
1.900 euros
Localizacion Cámara Bilbao
  • Programa

Programa

1.- Business Intelligence, Big Data y Transformación Digital.

  • Los procesos de inteligencia de negocio.
  • La empresa dirigida por el dato.
  • Modelo de madurez en análisis de datos.

 

2.- Ecosistemas digitales y sociales.

  • Big Data y Analytics en Ecosistemas Digitales
  • Social Media Intelligence
  • IoT Analytics
  • Monetización de datos en plataformas

 

3.- Arquitecturas Big Data.

  • BI vs. Big Data.
  • Almacenamiento de datos en Big Data.
  • Procesamiento de datos en Big Data.
  • Diseño de arquitecturas Big Data.

 

4.- Introducción a las herramientas de Data Science.

  • Software de código abierto.
  • Uso de sistemas operativos tipo Unix.
  • Despliegue de un sistema mínimo de analytics.
  • Uso de lenguajes de programación de análisis de datos.
  • Trabajando con cuadernos interactivos

 

5.- Primeros pasos en Data Science.

  • Trabajando con herramientas visuales.
  • Cargando conjuntos de datos.
  • Realizando consultas.
  • Visualizando los datos.

 

6.- Data Science: análisis exploratorio de los datos.

  • Calidad del dato.
  • Combinación de diferentes fuentes de datos.
  • Segmentación y agrupamiento.
  • Análisis correlacional y causal.

 

7.- Data Science: análisis predictivo.

  • Introducción a Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado.
  • Clasificación y regresión.
  • Árboles de decisión.
  • Modelos avanzados.

 

8.- Data Science: Técnicas cualitativas.

  • Trabajando con datos no estructurados
  • Técnicas tradicionales
  • Análisis de lenguaje natural
  • Análisis de imágenes y vídeos
  • Introducción a Deep Learning

 

9.- Evaluación de modelos predictivos y análisis de resultados.

  • Análisis de resultados en medios analógicos.
  • Análisis de resultados en medios digitales.
  • Estrategias de evaluación: diseños de investigación.

 

10.- Big Data aplicado al marketing.

  • Métricas en marketing digital.
  • Omnicanalidad y analytics 360º.
  • Análisis de customer journey.
  • Aplicación de los modelos predictivos.
  • Simulación de escenarios.

10.- Ecosistemas sectoriales Big Data y Analytics

  • Panorámica de herramientas y proveedores Big Data
  • Ecosistema competitivo

12.- Desarrollo de proyectos Big Data y Analytics.

  • Panorámica de herramientas y proveedores Big Data.
  • Perfiles profesionales y nuevos departamentos Big Data.
  • Construyendo el Data Lake corporativo.
  • Dirección de proyectos Big Data y Analytics.

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    Plan Desarrollo Profesional
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