Diplomado en Big Data & Business Analytics

Universidad Católica de Colombia

Diplomado

Virtual

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Virtual

  • Duración

    Flexible

  • Campus online

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

El diplomado inicia con un proceso de concientización y desmitificación, paralelo con apropiación de los conocimientos y conceptos básicos necesarios para afrontar el proceso.

Se llevarán a cabo sesiones teórico-prácticas bajo la metodología On Line - Acceso remoto a los Laboratorios deInformática de la Universidad, el estudiante estará expuesto a múltiples tecnologías y metodologías utilizadas en las organizaciones y en la industria en general, exploradas através de prácticas utilizadas para cada módulo.

A tener en cuenta

Capacitar a profesionales e interesados en Big Data, Data Science y Business Analytics en los conceptos, tecnologías y procesos de la generación de información masiva y el uso de técnicas de analítica para la toma de decisiones.

Objetivos Específicos
Familiarizar al estudiante con los conceptos y tecnologías asociadas a Big Data, Data Science y Business Analytics.
Apropiar al estudiante del proceso total de generación de información masiva.
Apropiar al estudiante de técnicas de analítica de datos en la toma de decisiones.
Comprender el uso de técnicas de visualización de información masiva.

Matemáticos, estadísticos, economistas, ingenieros industriales, ingenieros de sistemas, profesionales con intereses relacionados.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Logros de este Centro

2020
2019

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 5 años en Emagister.

Materias

  • Technology
  • Analytical
  • Analysis
  • Processing
  • Operational
  • Transactional
  • Techniques
  • Storage
  • Visualization
  • Regression
  • Correlation

Programa académico

I Módulo. Introducción a Big Data
  • Conceptos de tecnología (Cloud, IoT)
  • ¿Qué es Big Data?
  • Las Vs de Big Data Básicas y Adicionales
  • Tipos análisis y analítica
  • Tipos de procesamiento de datos (operativo y transaccional)
II Módulo. Generalidades de los datos
  • ¿Qué son datos y metadatos?
  • Datos (No, Semi, Multi) Estructurados
  • Tipos de datos y formatos
  • Técnicas de tratamiento de datos
  • ETL (Extract Transform Load)
III Módulo. Almacenamiento de datos y NoSQL

Introducción al NoSQL-Llave-valor
  • Documentos
  • Columna
  • Grafos
  • Técnicas de modelado
  • Generalidades de MongoDB
IV Módulo. Análisis predictivo
  • Visualización de datos.
  • Modelos: predictivos, descriptivos, de decisión, de conjuntos (ensemble) y de elevación.
  • Modelado lineal: Análisis de regresión y correlación. Aplicación en R-estudio e IBM SPSS. Validación de modelos lineales.
  • Modelado usando aprendizaje de maquina: algoritmos supervisados (Redes neuronales, Máquina de soporte vectorial y random forest) y algoritmos no supervisados (K-mean,) Aplicación en Weka y Knime. Medidas de desempeño.
  • Taller de modelado.
V Módulo. Introducción al Business Analytics
  • Análisis de datos vs análisis de negocio.
  • Ideas derivadas de los datos, pensamiento creativo, toma de decisiones y comunicación.
  • Estrategia de datos.
  • Datos y evidencias antes de la toma de decisiones.
  • Herramientas: construcción de business case detallado y software.
Aplicaciones de Business Analytics, análisis predictivo en:
  • Marketing
  • Supply chain
  • Credit scoring
  • Revenue management
VI Módulo. Analítica de datos y presentación de reportes en Power B.I o Tableu
  • Conceptos de inteligencia de negocios, análisis de datos y visualización de datos.
  • Diseño e implementación de reportes efectivos.
  • Herramientas de visualización de datos.
  • Estructura y composición mínima de gráficos.
  • Introducción a Power B.I.
  • Líneas de tendencia
VII Módulo. Creación de Dashboards (Herramientas para el análisis de datos: Tableu o Power B.I.)
  • Introducción a Tableu
  • Identificar fuente de datos para B.I.
  • Diseño de Dashboard
  • Generación de reportes con Dashboard de Tableu y Power B.I.
  • Implementación de Dashboard en Tableu y Power B.I.

Información adicional

Descuento

Para nuestra comunidad educativa:
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