Curso ONLINE

Curso en Descripción del análisis de datos

Impartido por Adrián Suárez Armas, Big Data Industry Lead en LUCA (Telefónica Data Unit)
Inicio: 29 Mayo 2025
1 mes
5

Presentación del curso

¿Por qué debo basar la toma de decisiones de mi empresa en datos? El Curso en Descripción del análisis de datos te ayudará a afrontar con garantías las principales cuestiones asociadas a la implementación de proyecto de BI y saber qué espera el mercado sobre tus cualidades como científico de datos.

Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Por qué debo basar la toma de decisiones de mi empresa en datos? El Curso en Descripción del análisis de datos te ayudará a afrontar con garantías las principales cuestiones asociadas a la implementación de proyecto de BI y saber qué espera el mercado sobre tus cualidades como científico de datos.

Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar el Curso en Descripción del análisis de datos serás perfectamente capaz de:

  • Saber analizar, diseñar, implementar y valorar proyectos basados en Big Data a nivel técnico y de negocio (Business Intelligence).

  • Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender razonadamente proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales, que permitan la toma de decisiones basadas en datos, diferenciando de forma correcta un desarrollo BI frente a un desarrollo de Big Data.

¿Para quién es este curso?

El Curso en Descripción del análisis de datos proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional

Resumen

En esta clase aprenderás sobre la importancia de la información en las organizaciones. La información y el conocimiento se han convertido en un activo estratégico y una fuente de ventaja competitiva para las empresas. El Business Intelligence juega un papel fundamental en la evolución de las organizaciones hacia empresas basadas en la información. Conocer las principales aplicaciones de la analítica tradicional y los elementos básicos de los que está compuesta es imprescindible para cualquier profesional en cualquier puesto.

Objetivos

  • Introducir la importancia del análisis de datos como soporte en la toma de decisiones de las empresas.
  • Entender las diferencias entre el concepto de datos, información y conocimiento y el papel del Business Intelligence en el proceso de obtención de uno a partir del anterior.
  • Comprender las aplicaciones de la información en las empresas data-driven
  • Conocer la aplicación de la analítica tradicional en las empresas y su adaptación necesaria a los distintos niveles jerárquicos.
  • Conocer los principales elementos de una infraestructura de Business Intelligence, su utilidad y la relación entre ellos para construir el flujo completo del a información.

Temario

  • Introducción al pensamiento analítico
    • Presentación de la clase
    • Datos: por qué son importantes y en qué pueden ayudarme
    • Transformación del dato en información
  • La analítica tradicional en las empresas
    • Introducción
    • Principales aplicaciones del BI
    • Arquitecturas de datos tradicionales (EDW)
  • Herramientas de análisis y visualización de datos
    • Aplicaciones de Business Intelligence
    • Introducción a Power BI
  • Recursos: glosario y bibliografía
    • Glosario de términos Business Intelligence
    • Bibliografía
    • Actividades asociadas a la clase
  • Presentación del Proyecto
    • Parte I
    • Parte II
    • Parte III
    • Parte IV
    • Parte V
    • ASA - Video Ejemplo parte 1
    • ASA - Video ejemplo parte 2
  • Materiales/extras de sprints
    • Video caso práctico de Power BI (sprint opcional 2)
Tema 2: Big Data vs Business Intelligence

Resumen

Big Data no implica solo nuevas y más amplias capacidades tecnológicas para analizar datos. Desde su origen, la analítica avanzada responde a problemas de negocio concretos y su adopción actual en las compañías tiene unos objetivos e impactos a conocer no despreciables para asegurar el éxito de su aplicación. En esta clase aprenderás los conceptos básicos del Big Data, qué es una compañía data-driven y cuáles son las principales diferencia entre el Business Intelligence y Big Data.

Objetivos

  • Conocer la definición amplia de Big Data
  • Identificar aquellas características que definen a una compañía data-driven.
  • Por comparación con el Business Intelligence, analizar las principales novedades o diferencias que implica la adopción de Big Data.

Temario

  • Introducción al Big Data
    • Presentación de la clase
    • Big Data: ¿qué es?
  • Compañías data-driven
    • Introducción
    • Digitalización masiva y democratización de las capacidades de almacenamiento y procesamiento
  • Del Business Intelligence al Big Data: analítica tradicional vs analítica avanzada
    • Introducción
    • Insights de mayor valor
    • Nuevas fuentes de datos
    • Nuevas tecnologías
    • Analítica avanzada
    • Nuevos roles y perfiles. Mayores capacidades personales
  • Concepto de caso de uso
    • ¿Qué es un caso de uso Big Data?
  • La importancia de la estrategia en la adopción del Big Data
    • ¿Cómo podemos escoger el caso de uso adecuado?
  • Cierre
    • Actividades asociadas a la clase
Tema 3: El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos

Resumen

La analítica avanzada puede significar una ventaja competitiva para aquellas organizaciones sepan integrarla con éxito en sus procesos operativos. Para ello, la adopción de Big Data requiere, en primer lugar, de una reflexión estratégica que ordene los pasos a seguir asegurando el máximo valor aportado a negocio. Una vez definida la estrategia Big Data, la implementación de los casos de uso que son motor de esta debe hacerse siguiendo un proceso bien definido y estructurado asegurando el éxito de esta implementación, su consistencia, replicabilidad, escalabilidad y objetividad.

Objetivos

  • Entender el concepto del caso de uso Big Data y su clasificación en función del valor aportado a negocio
  • Ser conscientes de la importancia de la estrategia en la adopción de Big Data, la cual requiere la implicación de distintos perfiles que aporten el conocimiento de negocio y experiencia necesarios.
  • Comprender el proceso de desarrollo e implantación de un caso de uso Big Data.

Temario

  • El Analista de Datos y el Data Scientist
    • Presentación de la clase
    • Introducción
    • Data Scientist o Científico de Datos
  • Desarrollo e implantación de un caso de uso Big Data (basado en la metodología CRISP-DM)
    • Introducción y entendimiento del negocio
    • Comprensión de los datos y arquitectura Big Data
    • Tratamiento de datos
    • Modelado, presentación y evaluación de resultados y despliegue y activación de insights
  • Cierre
    • Actividades asociadas a la clase

Experto

Adrián Suárez Armas

Big Data Industry Lead en LUCA (Telefónica Data Unit)

Nuestros alumnos opinan

Roberto Esteves, Gerente General en Masapp  
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
Arantxa Martínez Capitán, Técnico BPO en Integra HCM  
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Orlando Hernández Jiménez, Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain  
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Juan Manuel Hernández Espinosa, Senior Petroleum Economist & Data Scientist  
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.

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