Proyectos de business intelligence. Estrategias y herramientas
IFCT114
Datos del curso
Tipo de acción formativa: Especialidades formativas del SEPE
Formato: Curso SCORM en formato licencia
Título: Proyectos de business intelligence. Estrategias y herramientas
Código: IFCT114
Duración: 90 horas
Familia profesional: Informática y comunicaciones
Disponibilidad: Curso en desarrollo para las convocatorias 2022
Convocatoria: Convocatoria de formación ocupados estatal 2022
Formato: Curso SCORM en formato licencia
Título: Proyectos de business intelligence. Estrategias y herramientas
Código: IFCT114
Duración: 90 horas
Familia profesional: Informática y comunicaciones
Disponibilidad: Curso en desarrollo para las convocatorias 2022
Convocatoria: Convocatoria de formación ocupados estatal 2022
Objetivos
Entender el fenómeno de Business Intelligence y data driven economy y asumir el resto de crear estrategias empresariales basadas en la gestión de los datos.
Conocer las diferentes disciplinas que componen el Business Intelligence y los fundamentos de la analítica de datos.
Usar Power BI como herramienta para gestionar proyectos de Business Intelligence, interpretar los datos generados y crear cuadros de mando para comunicar los resultados a las personas involucradas en cada proyecto.
Conocer las diferentes disciplinas que componen el Business Intelligence y los fundamentos de la analítica de datos.
Usar Power BI como herramienta para gestionar proyectos de Business Intelligence, interpretar los datos generados y crear cuadros de mando para comunicar los resultados a las personas involucradas en cada proyecto.
Índice
1. Economía basada en datos
1.1. El valor del dato
1.2. Datos generados por los clientes
1.3. Datos generados por la empresa
1.4. Data marketing
1.5. Estrategia digital
2. Estrategia de gestión de datos
2.1. Entrada y tratamiento de datos
2.2. Almacenamiento, accesibilidad e integridad
2.3. Compliance
2.4. Cloud computing
3. Business intelligence
3.1. Importancia del Business Intelligence
3.2. Herramientas de la inteligencia de negocios
3.3. Dashboards de visualización y consulta
3. Big Data
3.1. Conceptos Básicos.
3.2. Herramientas para Big Data.
3.3. Big Data Analitycs.
4. Data mining
4.1. Introducción y aportaciones del Data Mining
4.2. Categoría y proceso de Data Mining
4.3. Ventajas e inconvenientes de Data Mining
4.4. Predictive Analytics
4.5. Técnicas y Algoritmos
5. Análisis de datos
5.1. Analítica predictiva
5.2. Estadística y análisis
5.3. Analítica y marketing
6. Analítica de datos avanzada
6.1. Machine learning
6.2. Deep learning
6.3. Inteligencia Artificial
6.4. Procesamiento del lenguaje natural
7. Visualización de datos
7.1. Análisis exploratorio
7.2. Cuadro de mando de análisis de datos
8. Introducción a Power BI
8.1. Descripción y características de la herramienta. Usos principales.
8.2. Obtención de datos con Power BI
8.3. Power Query
9. Gestión de datos con Power BI
9.1. Cómo realizar consultas
9.2. Relaciones entre datos
9.3. Modelado de datos
10. Visualización de datos con Power BI
10.1. Crear visualizaciones simples de datos
10.2. Visualizar mapas con datos
10.3. Creación de cuadros de mando con Power BI
10.5. Publicación y comunicación de cuadros de mando
10.6. Power Bi y Excel
1.1. El valor del dato
1.2. Datos generados por los clientes
1.3. Datos generados por la empresa
1.4. Data marketing
1.5. Estrategia digital
2. Estrategia de gestión de datos
2.1. Entrada y tratamiento de datos
2.2. Almacenamiento, accesibilidad e integridad
2.3. Compliance
2.4. Cloud computing
3. Business intelligence
3.1. Importancia del Business Intelligence
3.2. Herramientas de la inteligencia de negocios
3.3. Dashboards de visualización y consulta
3. Big Data
3.1. Conceptos Básicos.
3.2. Herramientas para Big Data.
3.3. Big Data Analitycs.
4. Data mining
4.1. Introducción y aportaciones del Data Mining
4.2. Categoría y proceso de Data Mining
4.3. Ventajas e inconvenientes de Data Mining
4.4. Predictive Analytics
4.5. Técnicas y Algoritmos
5. Análisis de datos
5.1. Analítica predictiva
5.2. Estadística y análisis
5.3. Analítica y marketing
6. Analítica de datos avanzada
6.1. Machine learning
6.2. Deep learning
6.3. Inteligencia Artificial
6.4. Procesamiento del lenguaje natural
7. Visualización de datos
7.1. Análisis exploratorio
7.2. Cuadro de mando de análisis de datos
8. Introducción a Power BI
8.1. Descripción y características de la herramienta. Usos principales.
8.2. Obtención de datos con Power BI
8.3. Power Query
9. Gestión de datos con Power BI
9.1. Cómo realizar consultas
9.2. Relaciones entre datos
9.3. Modelado de datos
10. Visualización de datos con Power BI
10.1. Crear visualizaciones simples de datos
10.2. Visualizar mapas con datos
10.3. Creación de cuadros de mando con Power BI
10.5. Publicación y comunicación de cuadros de mando
10.6. Power Bi y Excel
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