Curso Superior en Data Analyst (Online)

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270 horas

  

Descripción

Gracias a la realización de este Curso Superior en Data Analyst serás capaz de realizar un análisis exhaustivo de cualquier fuente de información disponible. Mediante el uso de bases de datos NoSQL, Data Mining y Data Warehouse podrás crear un sistema capaz de analizar y reportar información de gran valor para cualquier empresa. Además, gracias al Machine Learning y a la programación estadística podrás realizar análisis de alto nivel. Por último, serás capaz de crear y extraer información de cualquier sitio web gracias al uso de Google Analytics.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Requisitos

Este Curso Superior en Data Analyst está dirigido a diversos perfiles y es aplicable a numerosos sectores, puesto que es adecuado para todos aquellos graduados o diplomados universitarios que deseen adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos así como a profesionales con experiencia que deseen actualizarse y adaptarse a las tendencias actuales.

Temario


MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
MÓDULO 2. DATA ANALYST
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTA POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO &, PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS
MÓDULO 3. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS DE ELECCIÓN
MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB: GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

Convocatorias

Inicio: Todo el año

 

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