Curso Superior en Big Data & Analytics

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD

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Imparte:

Instituto Europeo de Alta Dirección - IEAD
Modalidad:

Online
Precio:

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Comienzo:

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Lugar:

Se imparte Online
Duración:

2 Meses

Presentación

El Curso Superior en Big Data & Analytics IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es una formación enfocada en proporcionar habilidades y conocimientos en el análisis de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones informadas en la organización. Durante el curso, los participantes aprenderán técnicas de minería de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y estadística, entre otros, para identificar patrones y tendencias en los datos y tomar decisiones basadas en la información.

Los Cursos Superiores de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección han sido diseñados para que los directivos puedan potenciar sus capacidades profesionales y dispongan de las herramientas y las últimas tendencias en gestión, liderazgo y organización. Los Cursos Superiores ofrecen una visión práctica en la gestión y los entornos organizacionales.

Requisitos

Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.
Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.
Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Objetivos

Adquirir habilidades y conocimientos para analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la organización.
Aprender técnicas y herramientas para la minería de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y estadística.
Identificar patrones y tendencias en los datos para la toma de decisiones informadas en la organización.
Desarrollar habilidades para la gestión y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos.
Entender cómo el análisis de datos puede mejorar la eficiencia operativa, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en la organización.

Programa

TEMA 1. LA RELEVANCIA DEL BIG DATA
1.1. ¿por qué necesitamos el big data?
1.2. Características del big data
1.3. Tecnologías para big data

TEMA 2. ORGANIZACIÓN DE PROYECTOS DE BIG DATA
2.1. Estructura del equipo de trabajo

TEMA 3. METODOLOGÍAS AGILE + SCRUM
3.1. Metodologías de desarrollo
3.2. El framework scrum
3.3. Software de gestión de proyectos

TEMA 4. IA Y MACHINE LEARNING
4.1. ¿qué es la inteligencia artificial?
4.2. Machine learning y deep learning
4.3. Tecnologías y herramientas disponibles

TEMA 5. CASOS DE USO EN LA INDUSTRIA
5.1. Casos de uso en medicina
5.2. Casos de uso en ingeniería civil
5.3. Casos de uso en el sector servicios

Competencias

Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas Hard skills

Análisis de datos: se aprenden técnicas y herramientas para analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la organización.
Minería de datos: se adquieren habilidades para identificar patrones y tendencias en los datos utilizando técnicas de minería de datos.
Visualización de datos: se aprende a visualizar datos y a comunicar información de manera clara y efectiva.
Aprendizaje automático: se adquieren habilidades para diseñar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para la predicción y el análisis de datos.
Estadística: se aprenden conceptos estadísticos y técnicas de análisis estadístico para la toma de decisiones basadas en datos.
Soft skills

Pensamiento crítico: se fomenta el desarrollo del pensamiento crítico para analizar los datos y tomar decisiones bien fundamentadas.
Resolución de problemas: se desarrollan habilidades para resolver problemas complejos relacionados con el análisis de datos.
Comunicación efectiva: se aprende a comunicarse de manera clara y efectiva al presentar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias.
Trabajo en equipo: se adquieren habilidades para trabajar en equipo y colaborar con otros profesionales en proyectos de análisis de datos.
Adaptabilidad: se desarrollan habilidades para adaptarse a diferentes situaciones y personas en el entorno del análisis de datos y responder a los desafíos de manera efectiva.