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Curso en Orígenes de datos en Big Data & BI
Presentación del curso
Este Curso en Orígenes de datos en Big Data & BI se busca generar una visión global acerca de las posibles procedencias de los datos. Con el nuevo cambio de paradigma y el volumen de BBDD abiertas y de pago, se genera la necesidad de no sólo trabajar con los datos disponibles dentro de la organización, si no también abrir el abanico a datos externos de la misma.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este Curso en Orígenes de datos en Big Data & BI se busca generar una visión global acerca de las posibles procedencias de los datos. Con el nuevo cambio de paradigma y el volumen de BBDD abiertas y de pago, se genera la necesidad de no sólo trabajar con los datos disponibles dentro de la organización, si no también abrir el abanico a datos externos de la misma.
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 Orígenes de datos en Big Data & BI serás perfectamente capaz de:
- Saber identificar distintos orígenes de datos que puedan reforzar los análisis que se generen dentro de la organización a nivel de datos y cómo conectarse a ellos.
¿Para quién es este curso?
El Curso en Orígenes de datos en Big Data & BI 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:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
En esta clase vamos a tratar los datos internos y externos de las empresas.
A nivel de datos internos veremos qué son y qué sistemas se utilizan para la captura de estos datos. Veremos ERP, SGA, CRM y otros, como TMS, por ejemplo. Además, veremos otros puntos donde localizar datos internos como las encuentas a los empleados o el universo Sharepoint.
A nivel de datos externo veremos qué son, cómo identificarlos, tipos de datos y ejemplos de ellos como Google Analitycs, Facebook/Instagram, Marine Traffic, etc.
Objetivos
- Identificación de orígenes de datos: internos y externos
- Conocimiento de los sistemas de orígenes de datos más importantes o comunes en todas las empresas
- Introducción a los datos externos
Temario
- Introducción
- Presentación de la clase
- Introducción a los datos
- Orígenes de datos internos
- Definición, importancia y tipos
- Sistemas Transaccionales, encuestas y repositorios de datos
- Orígenes de datos externos
- Definición, importancia y dificultades
- Tipos, herramientas y ejemplos
- Marine Traffic
- Flight Radar
- Planteamiento Proyecto de Datos - DTF
- Parte I
- Parte II
- Cierre
- Infraestructura y conclusiones
Resumen
En esta clase se trata de ver casos de usos en los que los datos externos nos permitan nutrir los datos internos, de forma que podamos tomar mejores decisiones basándonos en todo nuestro entorno y no sólo en nuestra información. De esta forma, las decisiones son más precisas. Veremos, por ejemplo, predicciones, comparativa contra la competencia, modelos de atribución, etc.
Objetivos
- Aprendizaje sobre casos de uso.
- Aplicación práctica en las empresas hoy en día.
Temario
- Introducción
- Presentación de la clase
- Data Lake y Data Warehouse
- Casos prácticos: cómo los datos nos ayudan en el día a día de nuestra organización
- Predicciones
- Materia Prima
- Last Mille
- Comparativas de mercado
- Modelos de atribución
- Datos internos
- Datos internos de la empresa: carga de datos en Power BI y formato de los datos
Resumen
Clase 100% práctica en la que se verá como conectarse a algunos orígenes de datos externos. Veremos la página del INE y cómo podemos extraer estos datos. Veremos también un caso de Web Scraper: qué es y ejemplo práctico y la conexión vía API a AEMET.
Objetivos
- Conexión a AEMET.
- Extracción de datos vía Web Scraper.
- Descarga de datos del INE.
Temario
- Introducción
- Presentación de la clase
- Acceso a BBDD Microsoft SQL Server
- Microsoft SQL Server Management Studio
- Knime
- Python
- RStudio
- Power BI
- Acceso a datos
- Web Scraping
- AEMET (Parte I)
- AEMET (Parte II)
- MITMA
- Calendario laboral
- Consejos
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