master data science y analisis de datos

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Curso homologado universidad Antonio de Nebrija Titulación con la APOSTILLA de la Haya Miembro de CLADEA - Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración

Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 créditos ECTS.Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

Con su Master Online recibirá los siguientes materiales didácticos:

Maletín porta documentos.
Manual del Master Online: Conceptos Previos En Big Data Y Data Science
Manual del Master Online: Arquitectura Big Data
Manual del Master Online: Data Warehouse Con Herramientas Bi
Manual del Master Online: Explotación Y Análisis De Big Data En Data Science
Manual del Master Online: Analítica Web y Big Data
Manual del Master Online: Introducción a la Programación Estadística
Manual del Master Online: Data Science
Manual del Master Online: Cuadro de Mando y Dashboard
Master Online en formato SCORM: Explotación Y Análisis De Big Data En Data Science
Master Online en formato SCORM: Introducción a la Programación Estadística
Master Online en formato SCORM: Conceptos Previos En Big Data Y Data Science
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Master Online en formato SCORM: Analítica Web y Big Data
Master Online en formato SCORM: Data Warehouse Con Herramientas Bi
Master Online en formato SCORM: PFM- Máster en Data Science
Master Online en formato SCORM: Cuadro de Mando y Dashboard
Master Online en formato SCORM: Data Science
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Dossier completo Oferta Formativa.
Guía del alumno.
Bolígrafo.

Manual Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

1º GARANTÍA

Mas de 20 años de experiencia con un record del 96% de satisfacción en atención al alumnado y miles de opiniones reales de nuestros alumnos satisfechos nos avalan. Matricúlate con el 100% de Garantía en este Master Online, y si no estás satisfecho con el material en 7 días te devolvemos tu dinero.

2º CONFIANZA

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3º CALIDAD AENOR

Todos los procesos de enseñanza-aprendizaje siguen los mas rigurosos controles de calidad extremos, estando certificados por AENOR por la ISO 9001 y llevando a cabo auditorias externas anuales que Garantizan la máxima calidad AENOR.

4º EQUIPO EUROINNOVA

Nos sentimos orgullosos de nuestro equipo formado por más de 50 Profesores especialistas y más de 100 colaboradores externos a tu entera disposición en este Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS, todo ello junto a más de 20 años de experiencia y miles de alumnos formados nos permiten garantizar la Máxima Calidad en la Atención al Alumno

5º BOLSA DE EMPLEO

Disponemos de bolsa de empleo propia con cientos de ofertas de trabajo relacionadas con este Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS. Euroinnova es agencia de colocación Nº 9900000169 autorizada por el Ministerio de Empleo y Seguridad Social.

Agencia de colocación autorizada Nº 9900000169

6º RESPETUOSOS CON EL ENTORNO

Euroinnova es una empresa comprometida con el medio ambiente, Socialmente responsable y un referente formativo en materia de igualdad de género con una amplia oferta formativa en igualdad, y que mantiene una estrecha colaboración con el Instituto de la Mujer (Escuela Virtual de Igualdad).

7º MEJOR PRECIO

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MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y DATA SCIENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

¿Qué es Big Data?
La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
La importancia de almacenar y extraer información
Big Data enfocado a los negocios
Open Data
Información pública
IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

Diagnóstico inicial
Diseño del proyecto
Proceso de implementación
Monitorización y control del proyecto
Responsable y recursos disponibles
Calendarización
Alcance y valoración económica del proyecto

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL DATA SCIENCE

¿Qué es Data Science?
Historia del Data Science
¿Qué función tiene un Científico de datos?
Data Science vs Big Data. Principales diferencias

MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING.

Hadoop
Pig
Hive
Sqoop
Flume
Spark Core
Spark 2.0

UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING.

Fundamentos de Streaming Processing
Spark Streaming
Kafka
Pulsar y Apache Apex
Implementación de un sistema real-time

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL.

Hbase
Cassandra
MongoDB
NeoJ
Redis
Berkeley DB

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY.

Lucene + Solr

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.

Arquitectura Lambda
Arquitectura Kappa
Apache Flink e implementaciones prácticas
Druid
ElasticSearch
Logstash
Kibana

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING.

Amazon Web Services
Google Cloud Platform

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.

Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
Optimización y monitorización de servicios
Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry

UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.

Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape

MÓDULO 3. EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA EN DATA SCIENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

¿Qué es una base de datos NoSQL?
Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
Sistemas de Bases de datos NoSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB

¿Qué es MongoDB?
Funcionamiento y uso de MongoDB
Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
Consulta de datos en MongoDB

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

¿Qué es Hadoop?
El sistema de archivos HDFS
Algunos comandos de referencia
Procesamiento MapReduce con Hadoop
El de los clusters en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING

¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Una aproximación a Pentaho
Soluciones que ofrece Pentaho
MongoDB & Pentaho
Hadoop & Pentaho
Weka & Pentaho

MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?

Introducción
La Analítica Web: Un reto cultural
¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
Glosario de Analítica Web

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN

La analítica web en la actualidad
Definiendo la analítica web
El salto a la analítica web moderna

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA

Identificar los factores críticos
Otros factores que convienen medir
Las macro y microconversiones
Medir el valor económico
Sitios sin comercio: valores a medir
Medición de sitios BB

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

Introducción
La usabilidad Web
Pruebas Online y a Distancia
Las encuestas

UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS

Definición de KPIs
KPI, CSF y metas
Principales KPIS
Ejemplos de KPIS
Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

Introducción
Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
Análisis del tráfico de sitios web
Búsquedas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS

Introducción
La nueva web social y como medir datos
Las aplicaciones
Analizar el comportamiento desde el móvil
Analizar el rendimiento de los vídeos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES

Análisis de Blogs
Coste y beneficios de escribir en un blog
Nuestro impacto en Twitter
Métricas para Twitter

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB

La calidad de los datos
Obtener datos válidos
¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
Beneficios de análisis multicanal

UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS

Segmentación en base al comportamiento
Predicción y minería de datos
Rumbo a la analítica inteligente

UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

Concepto de web semántica
Linked Data Vs Big Data
Lenguaje de consulta SPARQL

MÓDULO 5. DATA SCIENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas necesarias para el científico de datos
Data Science & Cloud Computing
Aspectos legales en Protección de Datos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

Introducción
El modelo relacional
Lenguaje de consulta SQL
MySQL: Una base de datos relacional

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

Obtención y limpieza de los datos (ETL)
Inferencia estadística
Modelos de regresión
Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

Inteligencia Analítica de negocios
La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
Presentación de resultados

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

Introducción a R
¿Qué necesitas?
Tipos de datos
Estadística Descriptiva y Predictiva con R
Integración de R en Hadoop

MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS

Definición de KPIs
KPI, CSF y metas
Principales KPIS
Ejemplos de KPIS
Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

Introducción a los cuadros de mando y dashboard
Estrategias para la creación de un cuadro de mando
Dashboard en Excel o Google Analytics

UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

Aplicaciones gratuitas
Aplicaciones propietarias

MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN

Nociones básicas
Concepto de DataWareHouse

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE

Aplicación
Elementos
Data Warehouse en la nube

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART

Datamart
DataMart: Componentes

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL

Base de datos central

UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75

Creación de Cubos
Transformación, extracción y carga

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP

Discoverer Administrador
MOLAP, ROLAP & HOLAP
Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Cliente y Servidor
Discoverer Desktop

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS

Minería de datos
¿Qué podemos hacer con data Mining?
¿Qué usos puede tener el data Mining?
Metodología de la minería de datos
Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
Árboles de decisión
Reglas de inducción
Redes Bayesanas
Algoritmos Genéticos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING

Ciclo data mining
Minería de Textos y Web Mining
Data mining y marketing

MÓDULO 9. PROYECTO FINAL

Tabla de contenidos del master data science y analisis de datos

1 ☆ ¿De que va este Master Data Science Y Analisis De Datos?
- 1.1 ☞ Ver el temario del Master Online
2 ☆ Objetivos que persigue esta acción Formativa
3 ☆ Enumeramos las salidas laborales de Master Data Science Y Analisis De Datos
4 ☆ Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS ¿Para qué me prepara?
5 ☆ ¿Para quién es y a que profesionales va dirigido?
6 ☆ Metodología a seguir por este Master Online
7 ¿Como hago para apuntarme al Master Data Science Y Analisis De Datos?
- 7.1 ☆ ¿Cómo puedo matricularme?
- 7.2 ☆ Quiero solicitar mas información sobre este Master Data Science Y Analisis De Datos

Resumen salidas profesionales master data science y analisis de datos

El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia.

Objetivos master data science y analisis de datos

- Aprender en qué consiste el Data Science y el Big Data.- Saber manejar grandes volúmenes de información e interpretarla.- Capacitar para la conversión de datos en productos o servicios.- Desarrollar dashboards para la presentación de información.- Conocer y aprender lenguajes de programación estadística.

Salidas profesionales master data science y analisis de datos

Con la realización de este máster podrás optar a los siguientes puestos:- Data Scientist- Analista de datos- Business Intelligence Administrator- Gestor de infraestructuras de Big Data- Business Analist. Y en general cualquier puesto que necesite el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.

Para que te prepara este master data science y analisis de datos

Con este máster en Data Science podrás aprender todos los conocimientos necesarios de Data Science y Big Data para poder convertirse en un profesional que sepa analizar y manejar cantidades de datos elevadas que sirvan para tomar decisiones fundamentales en las empresas para mejorar muchos aspectos de ella. Este máster lo convertirá en un valor diferencial muy a tener en cuenta por las empresas del sector.

A quién va dirigido este master data science y analisis de datos

Este máster está dirigido a una variedad muy amplia de perfiles con titulación universitaria entre los que destacan los perfiles informáticos y del ámbito matemático, estadístico o económico. Aunque está pensado sobre todo para estos perfiles, existen muchos campos en los que se puede aplicar los contenidos aquí desarrollados.

Metodología del master data science y analisis de datos

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 100% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Para aprobarlo es necesaria una nota mínima de 5. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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Master Data Science Y Analisis De Datos a Distancia

Aprende con nuestros master online de forma amena y con los mejores informatica y benefíciate de grandes descuentos de hasta el 70%. Al formarte con nosotros accederás a los contenidos de calidad y con las últimas tecnologías en materia de formación con profesores especializados en cada área de conocimiento ,como es en este caso, bases de datos con los que cuenta el Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS que aquí te presentamos, realizado por universitarios cualificados y la mayoria de ellos con título oficial.

Más de doce años de experiencia en la impartición de masters online nos avalan y nos situan como una de los mejores centros de formación en España y en continua expansión en Latino América.

Si te ha gustado este Master Online tal vez puedes estar interesado estos otros Masters con los que aprender mas a fondo sobre informatica y a la vez poder conseguir un título de Master con el que mejorar tu CV y asi poder legar a conseguir un puesto de trabajo o crecer profesionalmente.

Para contribuir a lograr tus objetivos te mostramos los máster que también han realizado los alumnos que han realizado este Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS que como tu quieren aprender :El constante crecimiento de la información que se analiza en las empresas día a día y el desarrollo tan grande las tecnologías, hacen que conceptos como Data Science, Big Data, Analisis de datos estén cada vez mas presentes, sobre todo en el ámbito empresarial, haciendo que el papel de analista de datos ó data scientist sea cada vez más demandado y tenga una importancia muy grande en las empresas.Con la realización de este máster podrás optar a trabajar en grandes empresas que tramiten grandes cantidades de datos diariamente y podrás realizar la planificación, análisis y extracción de conclusiones de estos datos para la mejora de las decisiones, a veces vitalmente importantes, que toma la empresa para la mejora de sus productos /ventas/herramientas y que pueden llegar a tomar el valor diferencial con la competencia. y que como tú quieren mejorar su futuro

Estos son los master que hemos elegido para tí de acuerdo a varios factores y basados en tu experiencia de navegación en la web. Con los que podrás continuar creciendo en la materia de bases de datos con nuestro Master Data Science Y Analisis De Datos.

En primer lugar tenemos el Master Oficial Big Data Online Homologado Te formaras para:.Con este Máster de Big Data podrás analizar grandes volúmenes de datos y poder aplicarlos a cualquier sector para poder adecuar el desarrollo empresarial de cualquier organización, haciendo posible la adaptación y mejora al mercado y su consecuente. También podrás explotar todo el volumen de datos a través de programación en R y en Python. Aprenderás a aplicar todos los conocimientos en Big Data para el Cloud Computing con Linux y Azure. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a.

seguidamente tenemos el Master En Big Data oposiciones . Que esté el segundo no quiere decir que sea el menos importante sino que creemos que el primero te puede ayudar más a formarte en tu área de conocimiento.- Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data - Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación. - Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop - Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación - Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos. - Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics. - Realizar una programación estadística básica en Python y R

En y por último tenemos nuestro Master Google Analytics oposiciones y no menos importante que ya ha formado a mas de 30 alumnos que nos felicitan por nuestro buén hacer y hacen que cada día pongamos más calidad a nuestros masters.

Recuerda que confiar en nosotros estás matriculándote en formación de calidad y es por eso que seguiremos esforzándonos para ofrecerte la mejor formación online y la tranquilidad de que estás formándote con los mejores.

No dudes más y confia tu formación a Euroinnova Business School. Por que más de 10000 alumnos año tras año no pueden estar equivocados y confiarnos su formación y realizan un master con nosotros.

Última Actualización el 09 de julio del 2020

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

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Opinión de Rafael

Sobre el Master Online Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS

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Opinión de Jose Antonio R.O

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El Master Data Science y Analisis de Datos trata aspectos muy innovadores para conseguir un puesto de trabajo remunerado en una empresa de tu ciudad. Gracias a este Master Data Science y Analisis de Datos he aprendido desde en qué consiste el Data Science y el Big Data hasta saber manejar grandes volúmenes de información y lo más importante de todo, su interpretación. Un Master muy novedoso con el que no te va a faltar el trabajo.

* Todas las opiniones sobre el Master Online Master Data Science y Analisis de Datos + 60 Creditos ECTS aquí recopiladas han sido rellenados de forma voluntaria por nuestros alumnos a través de un formulario que se adjunta a todos ellos junto a los materiales o al finalizar su curso en nuestro campus Online en el que se les invita a dejarnos sus impresiones a cerca de la formación cursada.

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UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

MÓDULO 5. DATA SCIENCE

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UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

MÓDULO 7. CUADRO DE MANDO Y DASHBOARD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE KPIS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTO Y CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

UNIDAD DIDÁCTICA 3.HERRAMIENTAS PARA LA CREACIÓN DE CUADROS DE MANDO

MÓDULO 8. DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING

MÓDULO 9. PROYECTO FINAL

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