Puedes solicitarla si cuentas con un certificado oficial de discapacidad reconocido en España, a partir del 33% o más. No hay límite de edad. Si el reconocimiento está en trámite, también podemos orientarte.
Curso Superior en Big Data, Data Science y Visualización de Datos
Sacar extraer conclusiones relevantes para la toma de decisiones estratégicas es clave para el éxito de cualquier empresa. Gracias a este Curso en Big Data, Data Science y Visualización de Datos gestionarás volúmenes de información masivos mediante el Big Data y, gracias a las herramientas de visualización que ofrece el Business Intelligence crearás informes y gráficos que permitan extraer información de calidad para la toma de decisiones estratégicas en una empresa. Además, gracias a Python y R programarás scripts que analicen datos de toda índole. Podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Duración: 400 horas
Conviértete en experto de Superior en Big Data, Data Science y Visualización de Datos
Objetivos del curso
¿Qué vas a conseguir?
- Aprender a manejar volúmenes masivos de información ofrecidos por el Big Data. - Extraer conclusiones relevantes que permitan la toma de decisiones estratégicas gracias a herramientas de Big Data. - Administrar la información mediante bases de datos tanto relacionales como no relacionales. - Ser capaz de crear informes y gráficos profesionales con diferentes herramientas de visualización de datos. - Crear scripts para análisis de información gracias a la programación estadística con Python y R.
Programa del curso
¿Qué contenidos va abordar?
- ¿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)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open 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
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de 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
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- 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
- Aproximación al concepto de DataMart
- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
- Data Warehouse
- Herramientas de Explotación
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿Qué es Metabase? Usos y licenciamiento
- Arquitectura y Componentes
- Instalación y Configuración inicial
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones a bases de datos en Metabase
- Creación de preguntas y consultas SQL
- Tipos de visualizaciones y filtros
- Construcción de Dashboards
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
- Google Data Studio
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
- CartoDB
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
¿Qué es el programa Por Talento Digital?
Formación tecnológica especializada para personas con discapacidad
La Fundación ONCE financia formación tecnológica especializada para personas con discapacidad del 33% o más, con el objetivo de impulsar su inclusión en empleos digitales altamente cualificados. Somos centro colaborador oficial.
FAQ
Preguntas frecuentes
El programa Por Talento Digital de Fundación ONCE cubre el 80% del coste de la matrícula. Además, puedes solicitar varias becas hasta alcanzar un máximo de 10.000 €. Nuestro equipo te asesorará sin compromiso durante todo el proceso.
Sí. El programa es 100% online y con una metodología flexible y asincrónica, lo que significa que puedes avanzar a tu propio ritmo y organizar el estudio según tu disponibilidad. Está diseñado para que puedas formarte sin renunciar a tu actividad profesional.
Una vez completada y enviada toda la documentación en la plataforma de Fundación ONCE, las solicitudes de beca son revisadas mensualmente por el Comité de Admisiones para su valoración y aprobación, si procede.
No te quedas sin opciones. Nuestro equipo te informará sobre alternativas como el pago fraccionado u otras ayudas disponibles. El objetivo es que ninguna barrera económica te impida formarte.
¿Dudas? Estamos aquí para ayudarte
Nuestro equipo de orientación te guía sin compromiso.