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Curso Superior en Big Data (avalado por FGUSAL)

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Deusto Formación

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Objetivos: - 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 completo de este curso

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

 
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