Diplomado Business Analytics (Modalidad Sincrónica)

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    90h

  • Inicio

    Octubre

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

El Análisis de Datos se ha convertido en un conjunto de habilidades importante y necesario en diferentes sectores económicos y en una competencia crítica para los profesionales de muchas áreas. Estas habilidades se requieren en instituciones del gobierno, empresas privadas o actividades de atención médica, entre otras, donde se deben tomar decisiones acertadas a partir de vastos volúmenes de datos, los cuales deben ser ordenados, seleccionados, operacionalizados y analizados para extraer información relevante de ellos.

El profesional con conocimientos en Análisis de Datos tiene un gran valor agregado a su perfil profesional, y posibilidades de hacer grandes aportes en diferentes sectores y actividades.

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2020

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La valoración media es superior a 3,7

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Este centro lleva 4 años en Emagister.

Materias

  • Programación
  • Business Intelligence
  • Análisis de datos
  • Negocios
  • Estadística descriptiva
  • Muestreo
  • Bases de datos
  • Big Data
  • Business Analytics
  • Probabilidad
  • Correlación
  • Inteligencia comunicativa
  • Prueba de hipótesis
  • Diseño de muestreo
  • Infraestructura en Big Data

Programa académico

Módulo 1. Fundamentos de estadística para Análisis de Datos.
  • Introducción a la estadística descriptiva, muestreo, probabilidad.
  • Estimación, prueba de hipótesis, correlación, regresión y análisis de varianzas.
  • Caso práctico.
Módulo 2. Introducción al uso de herramientas tecnológicas para analítica de datos.
  • Introducción a la programación.
  • Caso práctico.
  • Introducción a la programación estructurada.
  • Caso práctico.
  • Introducción a la programación orientada a objetos.
Módulo 3. Introducción al diseño de muestreo.
  • introducción al muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático y de conglomerado.
  • Introducción a la inferencia para promedios, totales y porcentajes en estas condiciones de muestreo, incluida la estimación de razón, diferencia y regresión.
  • Estimación de tamaños de población y de tamaños de muestra.
  • Caso práctico
Módulo 4. Bases de datos.
  • Conceptos fundamentales.
  • Introducción a las bases de datos.
  • Bases de datos relacionales.
  • Fundamentos de SQL.
  • Herramientas de análisis e introducción a Big Data.
  • Infraestructura en Big Data.
  • Lenguajes de programación en Big Data.
  • Herramientas - librerías.
Módulo 5. Inteligencia de negocios.
  • La organización como cerebro y cultura de la organización.
  • Conceptos de inteligencia de negocios.
  • Componentes de la Inteligencia de Negocios: personas, procesos y tecnologías.
  • Niveles de madurez de la inteligencia de negocios.
  • Componentes tecnológicos de la inteligencia de negocios: Datawarehouse, Analítica y Visualización.
  • Aplicaciones de inteligencia de negocios: Google (Bigquery y Datastudio), IBM (Watson y modeler)

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