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Curso en Business Intelligence & Machine Learning

Overview

El impulso de la transformación digital a partir del avance exponencial que la tecnología está teniendo, ha promovido la aparición de nuevas profesiones

Una de las nuevas especializaciones que está teniendo más impacto en este movimiento de transformación es la centrada en el análisis deductivo y/o predictivo de los procesos de negocio de las Empresas a partir de los datos almacenados en el transcurso del tiempo.

Por una parte, el sector de Business Intelligence, representa todo el mundo deductivo de los datos. Los expertos en ese ámbito son fundamentales para las compañías en todo lo referente a organizar y analizar los datos de la empresa.

Por otra parte, Machine Learning representa una de las ramas de la inteligencia artificial, por la cual y a partir del desarrollo de algoritmos que sean capaces de aprender del análisis de datos pasados, se detectan patrones de comportamiento que permiten hacer predicciones de comportamientos futuros.

En este curso, se ofrece una formación sobre diferentes tecnologías, metodologías de análisis de datos y programación de algoritmos, de manera que integrándolas, se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer, evaluar y predecir los datos de una forma eficaz, como herramienta de mejora en la toma de decisiones de la empresa, aspecto fundamental para la optimización de sus costes y servicios.

Targeted to

  • Curso dirigido a aquellos estudiantes y profesionales con conocimientos básicos de informática que estén interesados en ampliar sus competencias en el mundo analítico de la información.
  • Estudiantes que quieran adquirir las competencias necesarias para desempeñar el ejercicio profesional de Analistas y Científicos de Datos.
  • Estudiantes que deseen adquirir los conocimientos básicos para el uso de herramientas de BI y de programación de algoritmos predictivos.
  • Profesionales que deseen ampliar los fundamentos del BI para la toma de decisiones.
  • Profesionales que deseen adquirir competencias y conocimientos en el desarrollo y aplicación del análisis deductivo y predictivo.

Objetives

  • Aprender a desenvolverse con las herramientas de Business Intelligence de Microsoft para diseñar, construir y desplegar soluciones que obtienen datos para una óptima organización y presentación de los datos.
  • Aprender técnicas de extracción, transformación, carga de datos y gestión del almacenamiento para entornos Big Data.

Al finalizar el curso podrás conocer todas las capacidades y rendimiento de una herramienta de reporting y visualización de información como Power BI, dominando conceptos y técnicas como la obtención y carga de diferentes fuentes de datos, la creación de distintos elementos en un cuadro de mandos (visualizaciones, marcadores, filtros, jerarquías) y configuración del panel de análisis. En definitiva, plasmar las necesidades de analytics de una empresa y aportar información a través de indicadores para la toma de decisión, conociendo técnicas y procedimientos de trabajo, desde el nivel más básico hasta el más avanzado que se requiera, basado en el análisis deductivo de los datos.

Machine Learning, tiene por objetivo desarrollar técnicas que permita aprender a los Sistemas de Información. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento). Este curso ofrece una introducción a todas estas técnicas que permite empezar la práctica en el área de Inteligencia Artificial.

Este curso aporta conocimiento para la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, identificación de patrones en los datos y análisis predictivo a partir de la historia de los mismos y su comportamiento en diferentes casos de uso.

Te prepara para ejercer una profesión como Científico de Datos, con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a través de lenguajes de programación.

Ambos cursos complementan el conocimiento necesario para desempeñar la función de Científico de Datos.

In association with

El impulso de la transformación digital a partir del avance exponencial que la tecnología está teniendo, ha promovido la aparición de nuevas profesiones

Una de las nuevas especializaciones que está teniendo más impacto en este movimiento de transformación es la centrada en el análisis deductivo y/o predictivo de los procesos de negocio de las Empresas a partir de los datos almacenados en el transcurso del tiempo.

Por una parte, el sector de Business Intelligence, representa todo el mundo deductivo de los datos. Los expertos en ese ámbito son fundamentales para las compañías en todo lo referente a organizar y analizar los datos de la empresa.

Por otra parte, Machine Learning representa una de las ramas de la inteligencia artificial, por la cual y a partir del desarrollo de algoritmos que sean capaces de aprender del análisis de datos pasados, se detectan patrones de comportamiento que permiten hacer predicciones de comportamientos futuros.

En este curso, se ofrece una formación sobre diferentes tecnologías, metodologías de análisis de datos y programación de algoritmos, de manera que integrándolas, se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer, evaluar y predecir los datos de una forma eficaz, como herramienta de mejora en la toma de decisiones de la empresa, aspecto fundamental para la optimización de sus costes y servicios.

Targeted to

  • Curso dirigido a aquellos estudiantes y profesionales con conocimientos básicos de informática que estén interesados en ampliar sus competencias en el mundo analítico de la información.
  • Estudiantes que quieran adquirir las competencias necesarias para desempeñar el ejercicio profesional de Analistas y Científicos de Datos.
  • Estudiantes que deseen adquirir los conocimientos básicos para el uso de herramientas de BI y de programación de algoritmos predictivos.
  • Profesionales que deseen ampliar los fundamentos del BI para la toma de decisiones.
  • Profesionales que deseen adquirir competencias y conocimientos en el desarrollo y aplicación del análisis deductivo y predictivo.

Objetives

  • Aprender a desenvolverse con las herramientas de Business Intelligence de Microsoft para diseñar, construir y desplegar soluciones que obtienen datos para una óptima organización y presentación de los datos.
  • Aprender técnicas de extracción, transformación, carga de datos y gestión del almacenamiento para entornos Big Data.

Al finalizar el curso podrás conocer todas las capacidades y rendimiento de una herramienta de reporting y visualización de información como Power BI, dominando conceptos y técnicas como la obtención y carga de diferentes fuentes de datos, la creación de distintos elementos en un cuadro de mandos (visualizaciones, marcadores, filtros, jerarquías) y configuración del panel de análisis. En definitiva, plasmar las necesidades de analytics de una empresa y aportar información a través de indicadores para la toma de decisión, conociendo técnicas y procedimientos de trabajo, desde el nivel más básico hasta el más avanzado que se requiera, basado en el análisis deductivo de los datos.

Machine Learning, tiene por objetivo desarrollar técnicas que permita aprender a los Sistemas de Información. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento). Este curso ofrece una introducción a todas estas técnicas que permite empezar la práctica en el área de Inteligencia Artificial.

Este curso aporta conocimiento para la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, identificación de patrones en los datos y análisis predictivo a partir de la historia de los mismos y su comportamiento en diferentes casos de uso.

Te prepara para ejercer una profesión como Científico de Datos, con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a través de lenguajes de programación.

Ambos cursos complementan el conocimiento necesario para desempeñar la función de Científico de Datos.

  • Program

    Program

    Plan de estudios:

    Business Intelligence y Análisis de Negocio (11 Créditos)

    • Nivel I: Conceptos relacionados con datos y Análisis (3 créditos)
    • Nivel II: Herramientas de Análisis de datos (I) (4 créditos)
    • Nivel III: Herramientas de Análisis de datos (II) y análisis de negocio práctico (4 créditos)

    Trabajo/Certificación (3 Créditos)

    Machine Learning (11 Créditos)

    • Nivel I: Fundamentos de ML con Octave (3 créditos)
    • Nivel II: Aprendizaje Supervisado y no Supervisado (4 créditos)
    • Nivel III: Deep Learning con Python Trabajo/Certificación (4 créditos)

    Trabajo/Certificación (3 Créditos)

    Teachers

    Rubén Hermoso Díez

    Jorge Lòpez Blasco

  • Methodology and materials

    Teaching system and study methodology

    Es importante seguir un plan continuo de estudio del curso y realizar los ejercicios propuestos, que permitirán fijar los conceptos y funcionalidades vistas en las clases teóricas, los cuales son necesarias para la continuidad del curso y que se puede complementar con los manuales y/o enlaces disponibles para completar dichos ejercicios.

    ¿Cómo acceder al material?

    El curso está dividido en tres (3) niveles y cada nivel está formado por 4 unidades didácticas. En cada unidad se encontrarán las clases grabadas, así como los los ejercicios propuestos en su caso y la documentación de cada unidad. Al final de cada unidad didáctica el alumno encontrará el test de auto evaluación o seguimiento que le permitirá comprobar su comprensión sobre los temas vistos.

    Teaching materials

    Guía didáctica Curso Business Intelligence y Power BI

    Guía didáctica Curso Machine Learning

    Todo el material del curso está disponible a través de la plataforma: https://campusvirtual.cloudftic.com/

    • Documentaciones subidas al campus
    • Ejercicios realizados
    • Ejercicios propuestos
    • Links para acceder a sitios o software utilizados.

    Recomendaciones Bibliográficas: Documentaciones subidas al campus

  • Calendar and Fees

    Duration, enrollment periods and start dates

    Duración curso: Plazo máximo 10 meses

    Matricula abierta a partir del 9-1-2023

    La fecha de inicio será al finalizar la matriculación del curso.

    Fees and payment methods

    Precio 2.580 €

    Forma de Pago:

    • Al matricularse - 580 €
    • El resto en 4 mensualidades sin recargo o en 6 mensualidades con un recargo del 3%