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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar un Curso Superior en Big Data.
Comentarios:
El Big Data crece a una velocidad nunca vista. Las empresas necesitan profesionales cualificados que sepan recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos, para apoyar la toma de decisiones estratégicas de una empresa. Transfórmate en un profesional del sector y amplia tus oportunidades profesionales como experto en Big data, uno de los perfiles más demandados en 2017, según Randstad Professionals.
- Profesores expertos del sector
- Casos prácticos
- Videoconferencias de empresariales y marketing
- Proyecto final
- Comunidad de aprendizaje
- Inglés sectorial.
Objetivos del programa:
- 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.
Temario:
MÓDULO1: Liderazgo y gestión en Business Intelligence (BI)
- Business Intelligence y ‘analytics’: introducción para directivos y gestores
- BI Program Management: un enfoque de centro de competencias para la excelencia en BI
- Más allá de la tecnología: factores de éxito en proyectos de información
Personas interesadas en realizar un Curso Superior en Big Data.
Comentarios:
El Big Data crece a una velocidad nunca vista. Las empresas necesitan profesionales cualificados que sepan recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos, para apoyar la toma de decisiones estratégicas de una empresa. Transfórmate en un profesional del sector y amplia tus oportunidades profesionales como experto en Big data, uno de los perfiles más demandados en 2017, según Randstad Professionals.
- Profesores expertos del sector
- Casos prácticos
- Videoconferencias de empresariales y marketing
- Proyecto final
- Comunidad de aprendizaje
- Inglés sectorial.
Objetivos del programa:
- 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.
Temario:
MÓDULO1: Liderazgo y gestión en Business Intelligence (BI)
- Business Intelligence y ‘analytics’: introducción para directivos y gestores
- BI Program Management: un enfoque de centro de competencias para 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
- La información de negocio y el BI moderno
- Innovar con ‘analytics’: maximizando el valor del análisis
- Los datos y su valor para la empresa
MÓDULO 2: 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 BI
- Puesta en valor del BI: un marco para los requisitos y la gestión del valor
- Metodología de recogida de requisitos BABOK
MÓDULO 3: 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
MÓDULO 4: 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
MÓDULO 5: 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
MÓDULO 6: 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
MÓDULO 7: Desarrollo de Agile Data Warehousing
- Introducción a las metodologías agile
- Agile en proyectos de Business Intelligence
- Agile en proyectos de analytics
Profesorado:
- Thaís Balagueró (Profesora)
Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.
Titulación:
Aval de la Fundación General de la Universidad de Salamanca (FGUSAL).
...- Negocio y TI trabajando juntos: pasos prácticos para mejorar las relaciones
- La información de negocio y el BI moderno
- Innovar con ‘analytics’: maximizando el valor del análisis
- Los datos y su valor para la empresa
MÓDULO 2: 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 BI
- Puesta en valor del BI: un marco para los requisitos y la gestión del valor
- Metodología de recogida de requisitos BABOK
MÓDULO 3: 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
MÓDULO 4: 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
MÓDULO 5: 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
MÓDULO 6: 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
MÓDULO 7: Desarrollo de Agile Data Warehousing
- Introducción a las metodologías agile
- Agile en proyectos de Business Intelligence
- Agile en proyectos de analytics
Profesorado:
- Thaís Balagueró (Profesora)
Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.
Titulación:
Aval de la Fundación General de la Universidad de Salamanca (FGUSAL).
Sede principal del centro
Barcelona: - 08000 - Barcelona- Barcelona: - 08000 - Barcelona
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