CURSO DE BUSINESS ANALYTICS
ADMINISTRACIÓN
OBJETIVO
- Conocer claramente la definición de dato.
- Aprender sobre el Business Intelligence y el Business Analytics.
- Diferencias los factores claves del BI y BA.
- Descubrir cómo nos ayudan los datos a ser más productivos.
- Adquirir conocimientos sobre cómo representar los datos de forma exacta e inequívoca.
- Conocer el uso de los paneles de control.
- Aprender sobre las características más importantes de un CMI.
- Aprender una base sobre la lógica inductiva.
- Conocer los posibles métodos para la búsqueda de hipótesis.
- Definir la complejidad computacional.
- Adquirir conocimientos sobre la variedad de métodos de aprendizajes estadísticos.
- Conocer la historia y evolución del Big Data.
- Distinguir algunos sectores pioneros del Big Data.
- Adquirir conocimientos sobre el Big Data Analytics.
- Diferenciar entre Data Analytics, Big Data y Data Science.
- Conocer la analítica avanzada.
- Conocer la analítica predictiva.
- Conocer la analítica prescriptiva.
- Aprender sobre el valor que aporta el dato.
- Diferenciar los distintos tipos de datos.
- Conocer como son los datos aplicados en el marco normativo.
- Definir lo que es Data Governance y Data Quality.
Temario del Curso Business Analytics
APROXIMACIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
- Necesidad de entender los datos
- Business Intelligence
- Sistemas de soporte a la decisión
- Business Analytics
- Business Analytics vs Business Intelligence
REPRESENTACION DE LOS DATOS
- Representación de los datos
- Dashboards como herramienta de visualización
- Cuadro de Mando Integral (CMI)
- Perspectivas del CMI
- Visión Global del CMI
- Mapa estratégico
- Planes de acción en base al CMI
- Marcadores idóneos o Indicadores Clave de Desempeño (KPIs)
MODELOS Y APRENDIZAJES ESTADÍSTICOS
- Lógica inductiva
- Programación lógica inductiva: definición y ejemplos
- Búsqueda de hipótesis
- Inducción predictiva y descriptiva
- Teoría de complejidad computacional
- Definición de complejidad computacional: uso en el diseño de algoritmos
- Modelos de computación
- Clases de complejidad
- Procesos estocásticos
- Matrices estocásticas
- Cadenas de Markov
- Procesos gaussianos
- Análisis multivariante. Métodos de Aprendizaje Estadístico.
- Evaluación de modelos
- Lógica inductiva
INFRAESTRUCTURA DE BIG DATA
- Historia del Big Data
- Big Data
- El data 2.0
- Sectores pioneros en Big Data
- Big Data Analytics
- Data Analytics, Big Data y Data Science
EXPERIMENTACION Y TIPOS DE ANÁLISIS
- Analítica avanzada
- Analítica predictiva
- Data Mining
- Machine Learning
- Técnicas de Data Mining y Machine Learning
- Otras técnicas de analítica avanzada
- Analítica prescriptiva
LOS DATOS
- El valor del dato
- Tipología de los datos
- Tratamiento del dato
- Data Governance
- Data Quality
- Normativas del Dato. GDPR
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Dispondrá de un periodo de 1 mes para poder completar el programa, después del cual recibirá el diploma correspondiente, considerando que haya aprobado cuando menos el 75% de las evaluaciones realizadas.
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