Contenidos
MÓDULO 1: Introducción a la Inteligencia Empresarial |
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1.1 |
El proyecto Business Intelligence |
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1.4.1 Formato del proyecto |
(Teoría). (10 h.) |
30 |
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1.4.2 Presentación de la temática |
(Teoría). (10 h.) |
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1.4.3 Experiencias actuales |
(Teoría). (10 h.) |
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1.2 |
Introducción al Business Intelligence y Big Data |
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1.1.1 Conceptos Básicos BI vs BD |
(Teoría). (10 h.) |
30 |
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1.1.2 Macrotendencias sobre datos |
(Teoría). (10 h.) |
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1.1.3 Introducción al desarrollo de un proyecto BD y BI |
(Teoría). (10 h.) |
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1.3 |
La toma de decisiones empresarial |
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1.2.1 Estructura empresarial en la toma de decisiones |
(Teoría). (10 h.) |
30 |
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1.2.2 Perfiles profesionales |
(Teoría). 10 h.) |
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1.2.3 Procesos en la toma de decisiones |
(Teoría). (10 h.) |
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1.4 |
Fundamentos y herramientas para el análisis de datos |
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1.3.1 Introducción a las fuentes de datos |
(Teoría). (10 h.) |
30 |
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1.3.2 Introducción al tratamiento de datos( |
(Teoría). (10 h.) |
||||
1.3.3 Introducción a las herramientas de visualización |
(Teoría). (10 h.) |
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HORAS MÓDULO |
120 |
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MÓDULO 2: Gestión de datos |
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2.1 |
Fuentes y almacenamiento de datos |
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2.1.1 Introducción al análisis de datos |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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2.1.2 Adquisición de datos |
(Teoría + Práctica). |
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2.1.3 Técnicas de preprocesado de datos |
(Teoría + Práctica). |
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2.1.4 Balanceo de datos |
(Teoría + Práctica). |
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2.1.5 Ejemplos |
(Teoría + Práctica). |
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2.2 |
Herramientas para el análisis |
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2.2.1 Predicción |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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2.2.2 Clasificación supervisada |
(Teoría + Práctica). |
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2.2.3 Clasificación no supervisada |
(Teoría + Práctica). |
||||
2.2.4 Reglas de asociación |
(Teoría + Práctica). |
||||
2.2.5 Ejemplos |
(Teoría + Práctica). |
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2.3 |
Visualización de datos |
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2.3.1 Weka: Tareas, patrones y Clustering |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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2.3.2 Árboles de decisión: generando primeros resultados |
(Teoría + Práctica). |
||||
2.3.3 Visualización en R: Carga y descriptiva de datos; Gráficos básicos |
(Teoría + Práctica). |
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2.3.4 Visualización en R: Matrices de correlación, patrones y clustering |
(Teoría + Práctica). |
||||
2.2.5 Reporting automático: diseño de un informe de datos interactivo |
(Teoría + Práctica). |
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2.2.6 Análisis de RRSS |
(Teoría + Práctica). |
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HORAS MÓDULO |
180 |
||||
MÓDULO 3: Análisis de datos |
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3.1 |
Gestión de datos para la toma de decisiones |
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3.1.1 Toma de decisiones basadas en el dato |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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3.1.2 Cuadros de Mando |
(Teoría + Práctica). |
||||
3.1.3 Pautas de comportamiento y modelos predictivos |
(Teoría + Práctica). |
||||
3.1.4 Análisis de datos masivos y Automatización de la gestión |
(Teoría + Práctica). |
||||
3.1.5 Análisis de un caso Grupal |
(Teoría + Práctica). |
||||
3.1.6 Análisis de un caso Individual |
(Teoría + Práctica). |
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3.2 |
Estrategias orientadas al BI |
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3.2.1 Introducción a las estrategias empresariales |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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3.2.2 Formulación estratégica a través del BI |
(Teoría + Práctica). |
||||
3.2.3 Formulación estratégica a través del BD |
(Teoría + Práctica). |
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3.2.4 Implantación estratégica |
(Teoría + Práctica). |
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3.2.5 Soluciones empresariales |
(Teoría + Práctica). |
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3.2.6 Caso práctico |
(Teoría + Práctica). |
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3.3 |
Tecnología Big Data en el ámbito empresarial |
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3.3.1 Big Data orientado al cliente |
(Teoría + Práctica). |
20 + 40 |
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3.3.2 Big data orientado a la predicción |
(Teoría + Práctica). |
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3.3.3 Elección de datos relevantes para mi empresa y optimización |
(Teoría + Práctica). |
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3.3.4 Detección de variables relevantes no estudiadas |
(Teoría + Práctica). |
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3.3.5 Big Data aplicado a las finanzas |
(Teoría + Práctica). |
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3.3.6 Big Data para la detección tendencias y de oportunidades |
(Teoría + Práctica). |
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HORAS MÓDULO |
180 |
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MÓDULO 4: Aplicación Práctica |
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4.1 |
Trabajo Final Máster |
Práctica |
120 |
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HORAS MÓDULO |
120 |
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TOTAL HORAS CURSO |
600 |