Máster con Titulación Universitaria. Master en Business Intelligence y Big Data

Transcripción

1 Máster con Titulación Universitaria Master en Business Intelligence y Big Data

2 Índice Master en Business Intelligence y Big Data 1. Sobre Inesem 2. Master en Business Intelligence y Big Data Descripción / Para que te prepara / Salidas Laborales / Resumen / A quién va dirigido / Objetivos 3. Programa académico 4. Metodología de Enseñanza 5. Porqué elegir Inesem? 6. Orientacion 7. Financiación y Becas 8. Admisión Master en Business Intelligence y Big Data [ 3 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

3 SOBRE INESEM BUSINESS SCHOOL INESEM Business School como Escuela de Negocios Online tiene por objetivo desde su nacimiento trabajar para fomentar y contribuir al desarrollo profesional y personal de sus alumnos. Promovemos una enseñanza multidisciplinar e integrada, mediante la aplicación de metodologías innovadoras de aprendizaje que faciliten la interiorización de conocimientos para una aplicación práctica orientada al cumplimiento de los objetivos de nuestros itinerarios formativos. En definitiva, en INESEM queremos ser el lugar donde te gustaría desarrollar y mejorar tu carrera profesional. Porque sabemos que la clave del éxito en el mercado es la "Formación Práctica" que permita superar los retos que deben de afrontar los profesionales del futuro. Master en Business Intelligence y Big Data [ 5 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

4 PRECIO CRÉDITOS ECTS MODALIDAD Master en Business Intelligence y Big Data 1478 Entidad impartidora: 60 Online Programa de Becas / Financiación 100% Sin Intereses Titulación Máster con Titulación Universitaria Master en Business Intelligence y Big Data [ 6 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Título Propio Universitario expedido por la Universidad Rey Juan Carlos con 60 créditos ECTS Master en Business Intelligence y Big Data [ 7 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

5 Resumen Objetivos A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cluod Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes.con este Máster en Big Data y Business Intelligence, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz.en INESEM 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. Con el Máster con Titulación Universitaria Master en Business Intelligence y Big Data usted alcanzará los siguientes objetivos: Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación. Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación A quién va dirigido Este Master está dirigido diversos perfiles y es aplicable a cualquier sector, puesto que es adecuado para todas aquellas persona que quieran adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos. Se trata de una titulación idónea para recién titulados y también para profesionales que quieran seguir formándose y actualizándose en este campo al alza. Master en Business Intelligence y Big Data [ 8 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos. Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics. Realizar una programación estadística básica en Python y R

6 Por qué elegir INESEM? Y, después? Para qué te prepara El Master en Business Intelligence y Big Data analiza las herramientas y técnicas de análisis de datos e inteligencia de negocio. Serás capaz de recopilar y procesar datos procedentes de la web y conocerás las posiblidades económicas de estas masas de información. Obtendrás amplios conocimientos de analítica web y business intelligence y sabrás usarlos como herramientas para la toma de decisiones estratégicas. Salidas Laborales El Master te aporta los conocimientos necesarios para trabajar como analista de datos, auditor de sistemas Big Data, experto en inteligencia de negocio, arquitecto de soluciones Big Data, gestor de infraestructuras o experto en e-commerce y social media, entre otros. Master en Business Intelligence y Big Data [ 10 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

7 PROGRAMA ACADEMICO Master en Business Intelligence y Big Data Módulo 1. Conceptos previos en big data y business intelligence Módulo 2. Tecnología para business intelligence Módulo 3. Herramientas para explotación y análsis de big data Módulo 4. Analítica web y big data Módulo 5. Analítica web con google analytics Módulo 6. Introducción a la programación estadística Master en Business Intelligence y Big Data [ 12 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 13 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

8 PROGRAMA ACADEMICO Master en Business Intelligence y Big Data Unidad didáctica 3. Fases de un proyecto de big data 1. Diagnóstico inicial 2. Diseño del proyecto Módulo Proceso de implementación Conceptos previos en big data y business intelligence 4. Monitorización y control del proyecto 5. Responsable y recursos disponibles 6. Calendarización 7. Alcance y valoración económica del proyecto Unidad didáctica 1. Unidad didáctica 2. Introducción al big data Business intelligence y la sociendad de la información 1. Qué es Big Data? 2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data 1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información 3. La importancia de almacenar y extraer información 2. Arquitectura de una solución Business Intelligence 4. Big Data enfocado a los negocios 3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa 5. Open Data 6. Información pública 7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas) Unidad didáctica 4. Principales productos de business intelligence 1. Cuadros de Mando Integrales (CMI) 2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) 3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) 4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual 5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI 6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence Master en Business Intelligence y Big Data [ 14 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 15 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

9 Módulo 2. Módulo 3. Tecnología para business intelligence Herramientas para explotación y análsis de big data Unidad didáctica 1. Unidad didáctica 3. Unidad didáctica 1. Unidad didáctica 3. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático Datawarehouse o almacen de datos corporativos Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable Procesamiento distribuido de datos con hadoop 1. Qué es Hadoop? 1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático 1. Visión General: Por qué DataWarehouse? 1. Qué es una base de datos NoSQL? 2. El sistema de archivos HDFS 2. Estructura y Construcción 2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL 3. Algunos comandos de referencia 2. Proceso KDD 3. Fases de implantación 3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP 4. Procesamiento MapReduce con Hadoop 3. Modelos y Técnicas de Data Mining 4. Características 4. Sistemas de Bases de datos NoSQL 5. El de los clusters en Hadoop 4. Áreas de aplicación 5. Data Warehouse en la nube Unidad didáctica 2. Unidad didáctica 4. Introducción a un sistema de bases de datos nosql: mongodb Weka y data mining 5. Minería de Textos y Web Mining 6. Data mining y marketing Unidad didáctica 4. Unidad didáctica 2. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica Datamart: concepto de base de datos departamental 1. Qué es Weka? 1. Qué es MongoDB? 2. Técnicas de Data Mining en Weka 1. Tipos de herramientas para BI 2. Funcionamiento y uso de MongoDB 3. Interfaces de Weka 2. Productos comerciales para BI 3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos 4. Selección de atributos 1. Aproximación al concepto de DataMart 3. Productos Open Source para BI 2. Bases de datos OLTP 4. Beneficios de las herramientas de BI 3. Bases de Datos OLAP 4. MOLAP, ROLAP & HOLAP 5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP 4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos 5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update 6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos 7. Consulta de datos en MongoDB Master en Business Intelligence y Big Data [ 16 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 17 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

10 Módulo 4. Unidad didáctica 5. Analítica web y big data Pentaho una solución open source para business intelligence 1. Una aproximación a Pentaho 2. Soluciones que ofrece Pentaho 3. MongoDB & Pentaho 4. Hadoop & Pentaho 5. Weka & Pentaho Unidad didáctica 1. Unidad didáctica 3. qué es la analítica web? Analizar la información cuantitativa 1. Introducción 1. Identificar los factores críticos 2. La Analítica Web: Un reto cultural 2. Otros factores que convienen medir 3. Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa? 3. Las macro y microconversiones 4. Glosario de Analítica Web 4. Medir el valor económico Unidad didáctica 2. Analítica web básica: introducción 1. La analítica web en la actualidad 5. Sitios sin comercio: valores a medir 6. Medición de sitios BB Unidad didáctica 4. Analizar la información cualitativa 2. Definiendo la analítica web 3. El salto a la analítica web moderna 1. Introducción 2. La usabilidad Web 3. Pruebas Online y a Dsitancia 4. Las encuestas Master en Business Intelligence y Big Data [ 18 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 19 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

11 Unidad didáctica 5. Unidad didáctica 8. Unidad didáctica 11. Definición de kpis Analítica web 20 redes sociales Del big data al linked open data 1. Definición de KPIs 1. Análisis de Blogs 1. Concepto de web semántica 2. KPI, CSF y metas 2. Coste y beneficios de escribir en un blog 2. Linked Data Vs Big Data 3. Principales KPIS 3. Nuestro impacto en Twitter 3. Lenguaje de consulta SPARQL 4. Ejemplos de KPIS 4. Métricas para Twitter 5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel Unidad didáctica 6. Unidad didáctica 9. Problemas y soluciones de la analítica web Ci: inteligencia competitiva 1. La calidad de los datos 1. Introducción 2. Obtener datos válidos 2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva 3. En qué basarnos para la toma de decisiones? 3. Análisis del tráfico de sitios web 4. Beneficios de análisis multicanal 4. Búsquedas Unidad didáctica 7. Unidad didáctica 10. Más allá de los datos Analítica web 20 móviles y vídeos 1. Segmentación en base al comportamiento 1. Introducción 2. Predicción y menería de datos 2. La nueva web social y como medir datos 3. Rumbo a la analítica inteligente 3. Las aplicaciones 4. Analizar el comportamiento desde el móvil 5. Analizar el rendimiento de los vídeos Master en Business Intelligence y Big Data [ 20 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 21 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

12 Módulo 5. Analítica web con google analytics Unidad didáctica 4. Google analytics a diario Unidad didáctica 1. Unidad didáctica 3. Introducción a google analytics Personalizar google analytics 1. Conceptos básicos 1. Introducción a las alertas 2. Creación de una cuenta en Google Analytics 2. Crear alerta personalizada 3. Perfil de sitio Web 3. Casos de alertas personalizadas 4. Código de seguimiento 4. Informes personalizados 5. Objetivos 5. Ejemplo de un informe personalizado 6. Informes 6. Cuentas Unidad didáctica 2. Introducción a google adwords 1. Google analytics en Android 2. Google Analytics en iphone 3. Google Analytics para otros dispositivos móviles 4. Google Analytics para Firefox 5. Gestionar visitas 6. Extensiones Google Chrome para Google Analytics 7. Ayuda de Google Analytics 8. Google Analytics Qualified Individual 9. Google Analytics Certified Partner 7. Objetivos y embudos de conversión 8. Determinar objetivos y embudos de conversión 9. Filtros: Crear un filtro 10. Configurar seguimiento del comercio electrónico 1. Introducción 11. Segmentos avanzados 2. Los anuncios de Google AdWords 12. Expresiones regulares 3. Definiciones básicas 4. Ventajas de Google AdWords 5. Google Adsense 6. Analytics VS AdWords Master en Business Intelligence y Big Data [ 22 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 23 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

13 Módulo 6. Introducción a la programación estadística Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos 1. Introducción a Python 2. Qué necesitas? 3. Librerías para el análisis de datos en Python 4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data 1. Introducción a R 2. Qué necesitas? 3. Tipos de datos 4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R 5. Integración de R en Hadoop Master en Business Intelligence y Big Data [ 24 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 25 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

14 metodología de aprendizaje La configuración del modelo pedagógico por el que apuesta INESEM, requiere del uso de herramientas que favorezcan la colaboración y divulgación de ideas, opiniones y la creación de redes de conocimiento más colaborativo y social donde los alumnos complementan la formación recibida a través de los canales formales establecidos. El alumno comienza su andadura en INESEM a través del Campus Virtual. Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno debe avanzar a lo largo de las unidades didácticas del itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario, el alumno se encontrará con el examen final, debiendo contestar correctamente un mínimo del 75% de las cuestiones planteadas para poder obtener el título. El equipo docente y un tutor especializado harán un seguimiento exhaustivo, evaluando todos los progresos del alumno así como estableciendo una línea abierta para la resolución de consultas. Nuestro sistema de aprendizaje se fundamenta en cinco pilares que facilitan el estudio y el desarrollo de competencias y aptitudes de nuestros alumnos a través de los siguientes entornos: Master en Business Intelligence y Big Data [ 14 ] INESEM BUSINESS SCHOOL Master en Business Intelligence y Big Data [ 15 ] INESEM BUSINESS SCHOOL

15 SERVICIO DE Orientación de Carrera Nuestro objetivo es el asesoramiento para el desarrollo de tu carrera profesional. Pretendemos capacitar a nuestros alumnos para su adecuada adaptación al mercado de trabajo facilitándole su integración en el mismo. Somos el aliado ideal para tu crecimiento profesional, aportando las capacidades necesarias con las que afrontar los desafíos que se presenten en tu vida laboral y alcanzar el éxito profesional. Gracias a nuestro Departamento de Orientación de Carrera se gestionan más de 500 convenios con empresas, lo que nos permite contar con una plataforma propia de empleo que avala la continuidad de la formación y donde cada día surgen nuevas oportunidades de empleo. Nuestra bolsa de empleo te abre las puertas hacia tu futuro laboral.

16 Financiación y becas En INESEM Ofrecemos a nuestros alumnos facilidades económicas y financieras para la realización del pago de matrículas, INESEM continúa ampliando su programa de becas para acercar y posibilitar el aprendizaje continuo al máximo número de personas. Con el fin de adaptarnos a las necesidades de todos los perfiles que componen nuestro alumnado. Proceso de admisión El proceso de admisión se puede llevar a cabo durante todo el año, en el mismo nuestro equipo de asesores académicos te ayudará a elegir el programa formativo que mejor se adapte a las necesidades formativas para garantizar el éxito de tu formación. Para iniciar el proceso de admisión a nuestros programas los candidatos deben de seguir los siguientes pasos: Cumplimentar la solicitud de admisión. Para ser admitido en nuestros programas el estudiante deberá de completar la solicitud de admisión online a través de la página de cada programa formativo. Así mismo, el estudiante deberá de adjuntar su currículum vitae y carta de presentación con su trayectoria académica y profesional donde exponga sus motivaciones e intereses. Realizar una entrevista personal con el Departamento de Admisiones. El alumno realizará una entrevista telefónica donde se evaluará las competencias y aptitudes del futuro alumno. Además, se valorará la posibilidad de otorgarle una beca en función de la situación y valía del candidato. Formalización de la matrícula. todo ello 100% sin intereses. En caso de ser admitido, la comisión coordinadora del máster contactará con el alumno para proceder a la formalización de la matrícula.

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18 Impulsamos tu carrera profesional INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A. Calle Abeto, Edificio CEG* Centro Empresas Granada, Fase II Atarfe, Granada Gestionamos acuerdos con más de 2000 empresas y tramitamos más de 500 ofertas profesionales al año. Facilitamos la incorporación y el desarrollo de los alumnos en el mercado laboral a lo largo de toda su carrera profesional.