Introducción al big data y business intelligence

Objetivos

Objetivo general: Conocer el entorno y los beneficios del big data y business intelligence, así como sus fases, herramientas y aplicaciones empresariales... Objetivos específicos. Comprender el concepto de big data y su impacto en las organizaciones. Identificar los componentes del ecosistema big data y las arquitecturas asociadas. Entender el proceso de análisis de datos y las herramientas de business intelligence. Conocer casos reales de aplicación empresarial del big data.

Contenidos

• 1. Bloque temático principal
• 1.1. Índice completo del contenido introducción al big data?.
• 1.2. 1 qué es el big data?.
• 1.3. 2 datos estructurados, semiestructurados y no estructurados?.
• 1.4. 3 las 5 v del big data?.
• 1.5. 4 origen del big data?.
• 1.6. 5 el valor del big data fundamentos de big data?.
• 1.7. 1 características del big data?.
• 1.8. 2 ventajas y desventajas?.
• 1.9. 3 modelos de análisis de datos?.
• 1.10. 4 ciclo de vida del big data?.
• 1.11. 5 datos abiertos (open data)la arquitectura big data?.
• 1.12. 1 componentes y capas de la arquitectura?.
• 1.13. 2 hadoop y su ecosistema?.
• 1.14. 3 bases de datos no SQL?.
• 1.15. 4 spark y procesamiento en tiempo real herramientas utilizadas en big data?.
• 1.16. 1 herramientas de almacenamiento y procesamiento?.
• 1.17. 2 herramientas de análisis?.
• 1.18. 3 herramientas de visualización?.
• 1.19. 4 herramientas en la nube fundamentos de business intelligence?.
• 1.20. 1 definición de business intelligence (bi)?.
• 1.21. 2 evolución del bi?.
• 1.22. 3 componentes del bi?.
• 1.23. 4 bi vs big data visualización de datos?.
• 1.24. 1 importancia de la visualización?.
• 1.25. 2 tipos de gráficos y tableros?.
• 1.26. 3 buenas prácticas en visualización?.
• 1.27. 4 herramientas de visualización (power bi, tableau, etc.)técnicas y herramientas para el análisis de datos?.
• 1.28. 1 proceso de análisis de datos?.
• 1.29. 2 técnicas estadísticas básicas?.
• 1.30. 3 lenguajes de programación para análisis de datos (r, python)?.
• 1.31. 4 plataformas de análisis big data y bi en la empresa?.
• 1.32. 1 aplicaciones empresariales?.
• 1.33. 2 impacto en áreas funcionales: Marketing, operaciones, RRHH?.
• 1.34. 3 casos reales de éxito informes y toma de decisiones?.
• 1.35. 1 creación de informes?.