Curso

Especialidad en Business Intelligence: Big Data

Emisor: EUDE Business School

240 horas

·

Intermedio

·

Español

Programa certificado por ARP

Diploma ARP de validez internacional

Valoraciones de alumnos verificados

Precio a consultar

Curso Online Business Intelligence Big Data Eude

  • El concepto de dato como valor estratégico.
  • Conceptos aledaños.

Requisitos:

  1. No existen requisitos previos.

Javier Sanz Alergui

Docente

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Juan Díaz del Río

Director académico

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Fernando Moroy Hueto

Docente

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Isabel Villares

Docente

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Borja Roibás

Docente

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Miguel Ángel Sánchez Valenzuela

Director del Área

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Carlos Viera Estarás

Director del Máster en Marketing Digital

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Manuel Yébenes Marull

Docente

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Silvia López Armas

Directora del Máster en Marketing y Dir. Comercial

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Ricardo Martínez Gormaz

Docente

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Rocío González Lanzarote

Docente

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Isidro Sánchez

Docente

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Rafael Damborenea

Director del Área de Finanzas

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Javier Peláez Guerrero

Docente

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Katherine Sosa

Docente

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Juan Neble Hasta

Docente

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Iñaqui Acosta Barrera

Docente

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Carlos Márquez Carpio

Director del Máster en Marketing Digital

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usuario

Carlos Medina Yáñez

Docente

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usuario

Pelayo Serrano García

Docente

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Beatriz Vizcaíno

Director del Máster en Marketing Digital

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usuario

Francisco Javier Ramírez

Docente

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240 horas en total

  • Historia de la información.
  • La evolución de las tecnologías del conocimiento.
  • La Explosión del dato del siglo XX-XXI.
  • La respuesta: Big Data.
  • Mapa de la arquitectura Big data.
  • Nivel del datos.
  • Nivel de información.

  • Lo importante son las personas.
  • Repasemos los niveles de la pirámide del conocimiento: hace falta la acción.
  • Es necesario llegar a ser una empresa Data Drive.

  • Metodología CRISP-DM.
  • Introducción a Rapid Miner: conceptos básicos.
  • Preparación de datos.
  • Modelos clasificatorios y predictivos.
  • Correlación: que dos variables tengan relación puede no decir nada.
  • Reglas de asociación: ¿Qué cosas suelen ir juntas?
  • Clusterización: ¿hay diversos grupos de clientes?
  • Análisis discriminante: empezamos a predecir.
  • Regresión lineal: una forma de predecir una variable continua.
  • Regresión logística: cuando hay que decir entre dos opciones.
  • Árboles de decisión: ¿en dónde cae este cliente?
  • Redes Neuronales: simulando el pensamiento humano.
  • Introducción al análisis de texto.
  • Validación cruzada: ¿cómo podemos saber si el modelo funciona?
  • La ética en el data mining.

  • Definir el problema que se quiere resolver.
  • Inventariar y comprender las lagunas en los datos.
  • Mapear a todos los participantes en el proyecto.
  • Comprender quién usará los resultados del proyecto.
  • Identificar tu lista de deseos respecto a los datos y definir tus hipótesis de trabajo.

Los alumnos deberán proponer una problemática asociada a su TFM que presentaron en el master y deberán seguir los pasos indicados para proponer una mejora basado en el uso del dato y de la información disponible.

  • Becas y Ayudas. EUDE Business School ha diseñado un Plan de Becas y Ayudas al Estudio con el único objetivo de proporcionar una mayor flexibilidad económica y respaldar las necesidades de cada alumno.

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