Programa
Fundamentos Data Science y Big Data
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CONCEPTOS
CLAVE
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN A LAS TECNOLOGÍAS DEL DATO
2
DEFINICIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
3
LA METODOLOGÍA DE LA CIENCIA DE LOS DATOS
Matrícula
Categoría:
Entorno Económico y Operaciones
Edición:19/10/2023
Inicio: 19/10/2023. Plazo de inscripción cerrado hasta la próxima edición.
Precio: 210€
Añadir a mi calendarioDescripción
Se está popularizando la Ciencia de los Datos (Data Science) como una de las profesiones / competencias profesionales más atractivas para el mercado laboral.
Durante este curso vamos a tratar de explorar juntos la aplicación del método científico a la explotación y análisis de datos en cualquier proceso de negocio, conocer las diferentes técnicas y como parte fundamental, saber extraer verdadero provecho de ellas.
Información
Objetivos
-
Introducir al alumno en el método científico aplicado al análisis de datos.
-
Desarrollar una metodología para llevar acabo el análisis de los datos.
-
Entender la utilidad de los próximos módulos del máster, donde encajan cada una de las tecnologías que se van a estudiar y cuál es su propósito.
-
Saber aplicar la metodología a los procesos de negocio.
Datos del programa
Duración: El curso tiene una duración de 14 horas lectivas.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.
PROFESORES
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Responsable de Business Intelligence en Grupo ASV, cuenta con más de 12 años de experiencia en consultoría de sistemas de información, aplicaciones B2B e inteligencia de negocio, aportando soluciones empresariales a organizaciones tanto de sector público como privado.
En 2014 fue reconocido como QlikLuminary, uno de los 128 expertos a nivel mundial del software QlikView
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Líder Fundador de ProcessOnLine SAS. Actualmente CEO de la empresa Enterdev S.A.S, especializada en tecnologías de robótica de software con tecnologías RPA, Inteligencia Artificial y Analítica. Posee gran experiencia en empresas del sector del software 4.0 en el diseño y desarrollo de aplicaciones para el mejoramiento de la productividad, la eficiencia operacional y la experiencia del cliente.
A nivel docente se ha desarrollado como Profesor de Cátedra en la Universidad EAFIT, en Medellín Colombia en temas relacionados con las tecnologías para Gestión por Procesos con enfoque de Business Process Management, Business Intelligent, Inteligencia Artificial en programas de Especialización y Maestría en Sistemas de Información y en la Maestría de Ingeniería de Procesos, a nivel de pregrado en la carrera de Ingeniería de Sistemas y Administración de Negocios, además de diversas diplomaturas.
Posee conocimientos detallados en la implementación de diferentes tipos de tecnologías - BPMS, RPA, BPA, Arquitectura empresarial, BMNN, Simulación estadística de Procesos,BAM, BI, Big Data, OI, ECM, BSC, Gestión Electrónica de Documentos, software para Sistemas de Gestión de Calidad, entre otros.
MÓDULOS
INTRODUCCIÓN A LAS TECNOLOGÍAS DEL DATO
LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
LAS TECNOLOGÍAS DEL DATO CLÁSICAS: LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
- ¿Qué son los Sistemas de Inteligencia de Negocio?
- Arquitectura
- Algunos ejemplos y casos de uso
LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS DEL DATO: BIG DATA
- El problema Big Data
- Los 3 pilares: Datos, Cloud y Machine Learning
- Algunos ejemplos y casos de uso
DEFINICIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
- La cuestión terminológica
- Entonces, ¿qué es la ciencia de datos?
- Distintos problemas, distintas soluciones: tipos de analítica de negocio
LA METODOLOGÍA DE LA CIENCIA DE LOS DATOS
INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE LOS DATOS
- El Método Científico
- Data Science vs Business Analytics vs Business Intelligence
- Distintos análisis, distintas tecnologías.
- CRISP-DM
ENTENDIMIENTO DEL NEGOCIO
- La importancia de conocer los procesos empresariales.
-
Modelo de Negocio
- Cadena de Valor
- Identificación de Variables Relevantes
- Definición de Indicadores
ENTENDIMIENTO DE LOS DATOS
- Identificación de las Fuentes de Datos
- Inventario de Variables
- Diagnóstico de la calidad de los datos
PREPARACIÓN DE LOS DATOS
- Análisis descriptivo
- Cuadro de textoEstrategias de carga.
- Modelado de datos:
- Dimensiones y Métricas
- Maestros y Hechos
MODELADO
- Modelos Descriptivos.
- Modelos Predictivos.
- Clasificación
- Regresión
- Asociación
EVALUACIÓN DEL MODELO
- Validación de los Datos: Juego de Pruebas
PUESTA EN PRODUCCIÓN
- Confianza : Pruebas con el Champion
- Presentación: La importancia de llegar a todos los públicos.
- Loopback: entrenar infinitamente.
A lo largo de nuestros más de 25 años de vida,
más de 13.000 alumnos han confiado
en la excelencia y la calidad de la formación de ENAE Business School.
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