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Bases de datos -BBDD-

Scorm de Big Data, Business Intelligence y Data Science

Contenido e-learning en formato SCORM 1.2 sobre Scorm de Big Data, Business Intelligence y Data Science.

  • Duración150 h
  • Unidades14
  • FormatoSCORM 1.2

Temario

14 unidades didácticas · 150 horas

Contenido14 unidades
SCORM 1

Introducción al big data

  • ¿Qué es Big Data?
  • La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Open data
  • Información pública
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
SCORM 2

Fases de un proyecto de big data

  • Diagnóstico inicial
  • Diseño del proyecto
  • Proceso de implementación
  • Monitorización y control del proyecto
  • Responsable y recursos disponibles
  • Calendarización
  • Alcance y valoración económica del proyecto
SCORM 3

Business intelligence y la sociedad de la información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
SCORM 4

Principales productos de business intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
SCORM 5

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
SCORM 6

Datamart: concepto de base de datos departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Bases de datos OLTP
  • Bases de Datos OLAP
  • MOLAP, ROLAP & HOLAP
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
SCORM 7

Datawarehouse o almacen de datos corporativos

  • Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube
SCORM 8

Storytelling

  • ¿Qué es el Data Storytelling?
  • Elementos clave del Data Storytelling
  • ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  • ¿Cómo hacer Data Storytelling?
SCORM 9

Introducción a la ciencia de datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • Herramientas necesarias para el científico de datos
  • Data Science & Cloud Computing
  • Aspectos legales en Protección de Datos
SCORM 10

Weka y data mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos
SCORM 11

Python y el análisis de datos

  • Introducción a Python
  • ¿Qué necesitas?
  • Librerías para el análisis de datos en Python
  • MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
SCORM 12

R como herramienta para big data

  • Introducción a R
  • ¿Qué necesitas?
  • Tipos de datos
  • Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • Integración de R en Hadoop
SCORM 13

Pre-procesamiento & procesamiento de datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis
SCORM 14

Análisis de los datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados

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