BIG DATA

 Nombre de la Certificación: OTROS CURSOS

GESTIÓN DE BASES DE DATOS Y VISUALIZACIÓN PARA EL ANÁLISIS DE BIG DATA

Código: BIG-001


En este módulo se estudiarán los conceptos fundamentales de la teoría y práctica de bases de datos desde el punto de vista de la toma de decisiones. Se centrará en aspectos de diseño, organización y recuperación de la información, profundizando en los aspectos avanzados relativos a bases de datos para la toma de decisiones. Para ello se estudiarán y se utilizarán los modelos de datos y los lenguajes de definición, manipulación y consulta de datos más relevantes en el análisis de datos aplicado a Big Data para la toma de decisiones.

 Propuesta de Valor: BIG DATA

 Duración: 45 Horas Académicas


INICIOS PRÓXIMOS DEL CURSO


Inicio Horario Franquicia Modalidad Pre-Reserva
 28/09/2020  LUN,MIE,VI DE 19:00:00 A 22:00:00 LA PAZ VIRTUAL  Pre-Reserva

Audiencia DEL CURSO


Personal de Análisis en Banca, Seguros, estudiantes universitarios, estudiantes de postgrado, público en general. Licenciados en Física, Estadística, Matemáticas, Ciencias Económicas y Financieras, e Ingenierías.

Prerequisitos DEL CURSO


Preferiblemente con base y conocimientos en: Bases de datos, estadística, Linux, R, programación, algoritmos, SQL.

OBJETIVOS DEL CURSO


  • Adquisición de conocimientos y comprensión de base suficientes para desarrollar y aplicar ideas originales en contextos diversos.
  • Aplicación de sus conocimientos y su comprensión, así como sus habilidades para resolver problemas, en entornos nuevos o no familiares y en contextos amplios, empleando para ello información y recursos publicados por profesionales de otros campos y accesibles mediante plataformas de contenidos digitales, archivos, bibliotecas o (si fuese posible) mediante el diálogo directo con dichos profesionales.
  • Capacidad de reflexionar sobre las responsabilidades sociales y éticas ligadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios, especialmente en el contexto de los contenidos digitales asociados al uso de tecnologías de Internet (foros, blogs, redes sociales, comercio electrónico, redes de sensores, software de mensajería, Internet de las Cosas etc.).
  • Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • Capacidad para diseñar, implementar y gestionar sistemas de bases de datos relacionales, realizar consultas sobre dichos sistemas, así como analizar las características de sistemas software disponibles en el mercado para la selección de los mismos.
  • Capacidad para comprender los fundamentos teóricos del diseño de almacenes de datos, gestión de datos y seguridad de información para el desarrollo de bases de datos eficientes y escalables.
  • Formar al estudiante alrededor de cada uno de los elementos que componen la arquitectura de B

  • CONTENIDO DEL CURSO



    1. MODULO 1: CONCEPTOS DE BASES DE DATOS Y MODELADO CONCEPTUAL



    1.1. SISTEMAS DE INFORMACION Y BASES DE DATOS:

    1.2. CONCEPTO DE SISTEMA DE INFORMACION SI PARA GESTION Y TOMA DE DECISIONES BASE DE DATOS:

    1.3. SISTEMA DE GESTION DE BD:

    1.4. MODELADO CONCEPTUAL:

    1.5. EL MODELO RELACIONAL:

    2. MODULO 2: DISENO DE BASES DE DATOS



    2.1. ETAPAS EN EL DISENO DE BD DEL MODELO E/R AL MODELO RELACIONAL:

    2.2. TEORIA DE LA NORMALIZACION DISENO DE BASES DE DATOS RELACIONALES:

    2.3. OTRAS TECNICAS DE DISENO DE BD:

    3. MODULO 3: IMPLEMENTACION DE BASES DE DATOS



    3.1. EL LENGUAJE SQL:

    3.2. INTRODUCCION AL SQL:

    3.3. LENGUAJES DE DEFINICION:

    3.4. MANIPULACION Y CONTROL DE DATOS:

    3.5. CONSULTAS:

    3.6. REPORTING:

    3.7. SISTEMAS DE BASES DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES:

    4. MODULO 4: INTRODUCCION A OTRAS BASES DE DATOS



    4.1. BASES DE DATOS NOSQL (MONGODB):

    4.2. HIVE:

    5. MODULO 5: VISUALIZACION- INTELIGENCIA DE NEGOCIOS



    5.1. ANALITICA WEB BASICA: INTRODUCCION:

    5.2. ANALIZAR LA INFORMACION CUANTITATIVA:

    5.3. ANALIZAR LA INFORMACION CUALITATIVA:

    5.4. DEFINICION DE KPIS:

    5.5. INTELIGENCIA COMPETITIVA:

    5.6. ANALITICA WEB 2.0. REDES SOCIALES:

    5.7. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACION:


    BENEFICIOS AL FINALIZAR EL CURSO