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Impulsa tu carrera con el Master en Inteligencia de Negocios y consigue tu titulación con 60 ECTS expedidos por la Universidad Católica de Murcia

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Modalidad
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Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS

4,6
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María Ramírez

GRANADA

Opinión sobre Máster en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS

María Ramírez, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

este curso me lo saque porque tiene ventajas para mi trabajo

María Ramírez, ¿qué has aprendido en el Master Online?

todos los temas en general, y el que mas me a llamado la atención a sido el de la alimentación

María Ramírez, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

la manera de hacer las cosas de otra manera y la información necesaria para todo en general

María Ramírez, ¿qué has echado en falta del Master Online?

bastante bien

* Todas las opiniones sobre Máster en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en inteligencia de negocios

MASTER EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master en inteligencia de negocios
El Master en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos es una formación altamente relevante en el contexto actual, donde el uso provechoso de los datos se ha convertido en una ventaja competitiva para las organizaciones. Con el crecimiento exponencial de la información, el Big Data se ha vuelto fundamental, y este programa proporciona las herramientas necesarias para comprender su naturaleza, almacenamiento y análisis. Además, se abordan las técnicas más avanzadas de Business Intelligence y se explora el potencial del aprendizaje automático. Con una combinación única de teoría y práctica, este Master prepara a los estudiantes para enfrentar los desafíos y oportunidades del entorno empresarial actual.
Objetivos
de Master en inteligencia de negocios
- Repasar los fundamentos del Big Data - Conocer los conceptos del Business Intelligence, Datawarehouse y las herramientas De Visualización. - Utilizar el lenguaje de programación Python para analizar los conjuntos de datos. - Profundizar en el Data Science, empleado los lenguajes de programación Python y R para ello. - Estudiar otras herramientas tales como Tableau y Power BI.
Salidas profesionales
de Master en inteligencia de negocios
El Master en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos ofrece salidas donde podrás desempeñarte como analista de datos, científico de datos, consultor de Business Intelligence, gestor de proyectos de análisis de datos, especialista en marketing digital, entre otros. Además, de contemplar sectores como el financiero, el comercio electrónico, la salud e Industria
Para qué te prepara
el Master en inteligencia de negocios
El Master en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos te prepara para enfrentar los retos del entorno empresarial actual, dotándote de las habilidades para recopilar, analizar y transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Aprenderás a utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos, como el Big Data, la minería de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático.
A quién va dirigido
el Master en inteligencia de negocios
El Master en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos está dirigido a profesionales y graduados universitarios que deseen adquirir conocimientos y su aplicación en el ámbito empresarial. También es adecuado para aquellos que trabajan en áreas relacionadas con la toma de decisiones estratégicas, el marketing, la gestión de proyectos y la consultoría.
Metodología
de Master en inteligencia de negocios
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en inteligencia de negocios

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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Algoritmo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVN
  2. 2.¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Algoritmo de random forest
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Recogida de datos de diferentes fuentes
  2. Introducción al editor de consultas
  3. Trabajo con consultas
  4. Introducción al editor avanzado
  1. Manipulación de columnas
  2. Manipulación de filas
  3. Realizar columnas calculadas
  4. Dependencias de las consultas
  5. Ejemplo completo de carga de datos
  1. Visualización de datos
  2. Crear gráficos con los datos seleccionados
  3. Configuración de los gráficos
  4. Filtrado de los gráficos
  5. Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
  6. Visualización de medidas
  7. Uso de marcadores
  8. Creación de grupos de datos
  9. Importación de gráficos
  1. Introducción al servicio Power BI
  2. Publicación de datos en el servicio de Power BI
  3. Configuración para poder publicar en móvil
  4. Funcionalidades del servicio de Power BI
  5. Procesos de actualización de datos
  6. Establecer datos para visualizar en cuadros de mando
  7. Necesidades de la empresa sobre qué gráficos crear
  1. Compras y ventas
  2. Producción
  3. Contabilidad
  4. Servicios
  5. Caso RRHH
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datros
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  6. Caso RRHH
  1. ¿Qué es Power BI?
  2. Funciones de Power BI
  3. Versiones de Power BI
  4. Roles de Power BI
  5. Planificación de proyectos con Power BI
  1. Instalación y puesta en marcha
  2. Conexión de datos a Power BI
  3. Filtrado de datos
  4. Vista de datos
  1. Introducción al modelado de datos
  2. Creación de medidas
  3. Creación y relación entre tablas
  4. Creación de columnas y medidas calculadas
  5. Dinamizar columnas
  6. Fórmulas de consulta
  1. Creación de gráficas
  2. Tablas dinámicas
  3. Segmentación de datos
  4. Uso de objetos visuales
  5. Formas y cuadros de texto
  6. Imágenes
  7. Matrices y tablas
  8. Cómo crear un velocímetro
  9. Mapas
  10. Slicers
  11. Cómo modificar colores
  1. Uso del Dashboard
  2. Compartir Dashboards
  3. Añadir Widgets
  4. Cómo crear reportes
  5. Ajustes del panel
  6. Preguntas y respuestas del Dashboard
  1. Exportar datos de Power BI a Excel
  2. Exportar Dashboards
  3. Crear paquetes de contenido
  4. Presentación de informes
  5. Cómo públicar y compartir informes
  6. Introducción a Power BI mobile

Titulación de Master en inteligencia de negocios

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Inteligencia De NegociosMaster Inteligencia De Negocios
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master en inteligencia de negocios

Información complementaria

Master en Inteligencia de Negocios

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Master en Inteligencia de Negocios

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¿Por qué hacer un Master en Inteligencia de Negocios? ¿Por qué debería aprender sobre business intelligence? 

Hoy en día, los datos tienen gran importancia en el panorama de las empresas, por ello, es imprescindible contar con las habilidades y técnicas que permitan un examen, análisis óptimo de estos datos para aprovecharse de manera beneficiosa de estas y contribuir a la toma de las decisiones de la empresa. Este tiene que ver con una serie de procesos, herramientas y labores que facilitan el examen y la gestión de los datos para tener un óptimo acceso de la información y que contribuya a la toma de las decisiones. En la actualidad, existen varias aplicaciones informáticas en business intelligence, es una de las herramientas claves en el funcionamiento de las pequeñas, medianas y grandes empresas y que toma un valor importante en la toma de las decisiones de la empresa. 

Ante la era digital que estamos viviendo, es importante tomar buenas decisiones para la transformación de los datos en grandes beneficios de la empresa. El empleo de los datos es importante en la actividad de la empresa, sobre todo, cuando se trata de las tomas de las decisiones y de la aplicación de proyectos que contribuyan al aumento de la empresa. La habilidad de esta se basa en la transformación de los datos y convertirlos en información útil para las labores de la empresa

Gracias a la inteligencia de los datos se puede contribuir tanto a las empresas como a las organizaciones para responder a las cuestiones relacionadas con los datos. Por otro lado, la inteligencia de los datos permite el aprovechamiento eficaz de los datos y las informaciones para proporcionar informaciones relevantes acerca de las operaciones y la aplicación de las estrategias de manera que se gestionen óptimamente cada uno de los departamentos que componen las empresas. 

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La inteligencia de los datos es importante, ya que tiene la meta de mejorar y optimizar la toma de las decisiones teniendo en cuenta los datos y conseguir numerosas ventajas frente a la competencia. Gracias a estas herramientas se puede disponer de la tecnología para que las entidades y las organizaciones puedan gestionar y analizar sus datos de manera óptima para el negocio. 

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