Diplomado en Big Data para Empresas
El Diplomado en Big Data para Empresas es tu puerta de entrada a uno de los sectores más dinámicos y en expansión del mundo actual. Con el auge de la digitalización, las empresas generan cantidades masivas de datos a diario, pero solo quienes saben interpretarlos y utilizarlos estratégicamente logran tomar decisiones informadas y competitivas. Este curso te ofrece la oportunidad de desarrollar habilidades esenciales para analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y tendencias, y transformar datos en conocimiento valioso para cualquier organización. La demanda de profesionales capacitados en Big Data está en pleno crecimiento, y participar en este diplomado te posiciona a la vanguardia del mercado laboral. Al ser online, puedes acceder a contenido de calidad desde cualquier lugar, permitiéndote aprender a tu ritmo y conveniencia. Prepárate para impulsar tu carrera y convertirte en un agente de cambio en el mundo empresarial.
Duración
150
horas
A quién va dirigido
El Diplomado en Big Data para Empresas está dirigido a profesionales y titulados del sector empresarial que deseen ampliar sus conocimientos en análisis de datos y su aplicación en la toma de decisiones empresariales. Ideal para quienes buscan entender el impacto del Big Data en las estrategias corporativas y mejorar la competitividad de sus organizaciones.
Aprenderás a
El Diplomado en Big Data para Empresas te prepara para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos, aplicando técnicas avanzadas de análisis y visualización. Aprenderás a identificar patrones y tendencias para mejorar la toma de decisiones estratégicas en tu empresa. Al finalizar, serás capaz de implementar soluciones de big data, optimizar procesos y aportar valor a través de la inteligencia de datos, mejorando la competitividad y eficiencia organizacional.
Campo Laboral
- Analista de datos en empresas multinacionales
- Consultor en inteligencia de negocio - Especialista en visualización de datos
- Desarrollador de soluciones de Big Data
- Responsable de proyectos de análisis de datos
- Científico de datos en startups tecnológicas
- Gestor de infraestructuras de datos
- Experto en machine learning para la toma de decisiones empresariales.
Plan de estudios
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. BIG DATA Y MARKETING
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de Web Semántica
- Linked Data Vs. Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BATCH PROCESSING
- Introducción
- MapReduce
- Hadoop
- Apache Hadoop YARN
- Agregación de los logs de YARN
- Obtención de datos en HDFS
- Planificación de un clúster Hadoop
- Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
- 9.Clientes Hadoop incluidos en Hue
- Configuración avanzada de un cluster
- Seguridad Hadoop
- Gestión de recursos
- Mantenimiento de un cluster
- 14.Solución de problemas y monitorización de un cluster
UNIDAD DIDÁCTICA 8. STREAM PROCESSING
- Fundamentos de Streaming Processing
- Spark Streaming
- Kafka
- Pulsar y Apache Apex
- Implementación de un sistema real-time
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