BIG DATA y business intelligence

Sobre el Curso

Ultimamente se habla mucho de Business Intelligence y aún más de Big Data. Dos conceptos y herramientas clave para poder saber y controlar el funcionamiento de nuestro negocio. Posiblemente hayamos oído hablar de ello o lo hayamos visto en prensa, ya que aparece en ella constantemente, y es que el número de búsquedas diarias que se producen en Google sigue aumentando desde el año 2011.

Se puede definir Big Data como datos que contienen información con mucho volumen, que se procesa a gran velocidad y variada que requiere de sistemas o métodos innovadores para lograr obtener conocimiento.

Bussines Intelligence lo podemos definir como un conjunto de diferentes métodos y tecnologías con los que transformar un conjunto de datos en información y convertir esta información en conocimiento para nuestro negocio.

En el enlace a Google Trends aquí adjunto podemos ver el cambio de tendencia entre estos dos conceptos clave: Big Data y Business  Intelligence.

Enlace:

https://trends.google.es/trends/explore?date=all&q=business%20intelligence,%2Fm%2F0bs2j8q

En cuanto a perspectivas, se estima que en el año 2020 se generarán 35 zettabytes a nivel mundial, un número 44 veces por encima de los que se generaron en el año 2009.

Actualmente usamos nuestro teléfono móvil a diario, constantemente consultamos nuestras RRSS y las conversaciones que tenemos a través de estas pueden ser tratadas como datos para posteriormente ser analizados. El simple gesto de escuchar una canción o leer un libro en formato digital genera datos. En este último caso, por ejemplo, al leer un libro en formato e-book le llegan los datos (páginas leídas, tiempo de lectura, libro leído, temática, etc.) al proveedor. Por todo esto, es natural que desde hace unos 6 años y en adelante se generen más datos que años atrás.

Por consiguiente, los temas a tratar en este manual serán el Big Data y Business Intelligence, de qué tratan estos dos conceptos, cómo funcionan, qué herramientas utilizan, cómo podemos diseñar e implantar un proyecto de Big Data, etc.

Módulos 4 módulos

TEMA 1: BIG DATA

TEMA 2: DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS

TEMA 3: TIPOS DE DATOS

TEMA 4: CALIDAD DE LOS DATOS

TEMA 5: GESTIÓN DE LOS DATOS

TEMA 6: GENERACIÓN DE DATOS

TEMA 7: ADQUISICIÓN DE DATOS

TEMA 8: ALMACENAMIENTO

TEMA 9: ANÁLISIS DE DATOS

TEMA 10: TECNOLOGÍAS DE LOS BIG DATA

TEMA 11: HADOOP

TEMA 12: HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM (HDFS)

TEMA 13: MAPREDUCE

TEMA 14: HADOOP ECO SYSTEM

TEMA 15: BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 16: DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS

TEMA 17: DATAWAREHOUSE (DWH)

TEMA 18: TIPOS DE DATOS

TEMA 19: CALIDAD DE LOS DATOS

TEMA 20: ETAPAS DE UN PROCESO DE BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 21: HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 22: BIG DATA VS. BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 23: LAS NUEVAS BBDD

TEMA 24: TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL

TEMA 25: BASES DE DATOS CLAVE-VALOR

TEMA 26: BASES DE DATOS DOCUMENTALES

TEMA 27: BASES DE DATOS EN GRAFO

TEMA 28: BASES DE DATOS ORIENTADAS A OBJETOS

TEMA 29: BASES DE DATOS ORIENTADAS EN COLUMNAS

TEMA 30: MODELO HÍBRIDO

TEMA 31: COMPARACIÓN PRINCIPALES BBDD NoSQL

TEMA 32: METODOLOGÍA PMBOK

TEMA 33: ETAPAS EN EL DISEÑO DE UN PROYECTO DE BIG DATA

TEMA 34: EJEMPLOS DE PROYECTOS BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 35: EJEMPLO PARA IMPLANTAR UN PLATAFORMA BIG DATA

TEMA 36: DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA GUÍA PARA IMPLEMENTAR UN AMBIENTE BIG DATA

TEMA 37: PROYECTO DE BIG DATA DE PREDICCIÓN DEL RIESGO DE REINCIDENCIA DELICTIVA

TEMA 38: IMPLANTACIÓN EN UNA EMPRESA DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE

TEMA 39: IMPLANTACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE PARA ANALIZAR REDES SOCIALES

TEMA 40: BIG DATA EN CASOS REALES

TEMA 41: LA REELECCIÓN DE OBAMA EN 2012

TEMA 42: AMAZON Y SUS EMPLEADOS

TEMA 43: MACY’S

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