Amplía tus oportunidades profesionales como especialista en Big Data

descripción

La transformación digital es un hecho que ya muchas organizaciones han asumido y están tomando partido de ello. Esta digitalización del mercado laboral hace que las empresas busquen perfiles altamente tecnológicos, con experiencia internacional, visión estratégica, capacidad analítica y adaptación al cambio.

Dada la multiplicidad de fines con los que es posible utilizar la gestión de datos, es aplicable en infinidad de ámbitos: consumo, medicina, defensa y seguridad, etc. Transfórmate en un profesional del sector y amplía tus oportunidades profesionales como especialista en Big Data, uno de los perfiles más demandados actualmente por las empresas.

Este curso está avalado por Kantar, experto global en el comportamiento de los consumidores con más de 60 años de experiencia.

objetivos del curso

  • Explicar el uso de BI y Analytics para mejorar la toma de decisiones empresariales. 

  • Describir cómo organizar el negocio para sacar provecho del Big Data. 

  • Mejorar la gestión de datos como activos empresariales. 

  • Modelar la información para aumentar su aprovechamiento. 

  • Planificar una estrategia de negocio basada en el Big Data. 

  • Implementar Agile Data Warehousing y Business Intelligence en una organización. 

salidas profesionales

Analista digital: 

  • Liderar estrategias e iniciativas de Data Driven en la era digital. 

  • Aplicar casos de éxito exclusivos a distintos sectores y organizaciones. 

  • Liderar proyectos Business Intelligence y Business Analytics bajo el nuevo paradigma “Big Data”. 

 

Data Scientist: 

  • Extraer conocimiento e información valiosa de los datos. 

  • Disponer de una visión general de todo el proceso y resolver problemas de ciencias de datos, construcción de modelos analíticos y algoritmos. 

 

Data Engineer: 

  • Explotar técnicas, procesos, herramientas y métodos para desarrollar aplicaciones de Big Data. 

  • Gestionar bases de datos, arquitectura de clústers, lenguajes de programación y sistemas de procesamiento de datos. 

 

Data Stewart: 

  • Mantener la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos 

  • Mejorar el almacenamiento y presentación de los datos en toda la empresa. 

  • Conocer a fondo los procesos de negocio y la manera en que los datos se utilizan dentro de estos procesos. 

 

Titulación

Con el curso superior obtendrás dos Títulos:

  • Diploma propio expedido por Deusto Formación. 
  • Titulación propia de la Fundación General de Universidad de Salamanca (FGUSAL). Con la realización del curso podrás obtener también 8 Créditos ECTS.

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contenidos del curso

1\ Temario del curso

Liderazgo y gestión en Business Intelligence (BI) 

  • BI y Analytics para la toma de decisiones estratégicas en la empresa 

  • BI Program Management: un enfoque de Centro de Competencia para alcanzar la excelencia en BI 

  • Más allá de la tecnología: Factores de éxito en proyectos de información 

  • Organizaciones que trabajan con BI: Resolver los conflictos de centralización y del autoservicio de información 

  • Negocio y TI trabajando juntos: Pasos prácticos para mejorar las relaciones entre negocio y tecnología 

  • La información de negocio y el BI moderno: equilibrio entre BI, Analytics y Performance Management 

  • Innovar con Analytics: maximizando el Valor de Analytics 

  • Los datos y su valor para la empresa 

Por dónde empezar: saber qué se necesita en un proyecto de BI 

  • Recogida de requisitos: conseguir un establecimiento de requisitos correcto  y completo para sistemas B 

  • Puesta en valor del BI: un marco para los requisitos y la gestión del valor 

  • Metodología de recogida de requisitos BABOK 

Data Asset Management: la gestión de los datos como activos en las organizaciones 

  • Fundamentos de data governance: gestión de datos como activos empresariales 

  • Gestión de calidad de los datos y la información: técnicas de perfilado  de datos y aplicación de planes de calidad 

  • Fundamentos de Master Data Management 

  • Innovaciones en gestión de datos: adaptarse para usar metodologías ágiles y tecnologías big data y en la nube 

  • Técnicas de integración de datos de diversa índole y orígenes:  ETL y alternativas para la consolidación de datos 

  • Principios y prácticas de integración de datos: crear información única  desde la discrepancia 

  • Testeo de la integración de datos: asegurar la calidad para los procesos  de ETL y la consolidación de datos 

  • Concepto y hoja de ruta para una correcta virtualización de datos 

  • Automatización de un Data Warehouse: mejor, más rápido y más barato 

Conceptos, usos y estrategia de implementación del análisis de datos en cualquier organización 

  • Fundamentos del análisis predictivo 

  • Fundamentos de la visualización de datos 

  • Datos para storytelling: el nuevo horizonte en analytics 

  • Preparación de datos para el análisis predictivo 

  • Técnicas de minería de datos y machine learning 

  • Ejemplos de data mining con R 

Análisis de datos y diseño orientado al negocio 

  • Modelado de datos informacional 

  • Modelado de datos dimensional 

  • Modelados dimensionales para cuadros de mando de diversos sectores 

  • Introducción al modelado de datos en la era big data 

Big data “puro” 

  • Fundamentos de big data: crear valor desde fuentes de datos no tradicionales 

  • Taller big data: prepararse y planificar la experiencia 

  • Evolución de las arquitecturas de datos 

  • Entender Hadoop 

  • Otras plataformas NoSQL 

  • Analysis en big data 

Desarrollo de Agile Data Warehousing 

  • Introducción a las metodologías agile 

  • Agile en proyectos de Business Intelligence 

  • Agile en proyectos de analytics 

 

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