Diplomado en Business Intelligence and Analytics

Diplomado

En Zapopan

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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.

Descripción

  • Tipología

    Diplomados

  • Lugar

    Zapopan

  • Horas lectivas

    96h

Formación en Análisis de datos

La UVM te presenta, por medio del catálogo de Emagister.com.mx, el Diplomado en Business Intelligence and Analytics.

Por medio del Análisis de datos obtenga el conocimiento para tomar decisiones estratégicas en su empresa.

¡Emagister te ayuda para que elijas la formación más adecuada para ti!

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Zapopan (Jalisco)
Ver mapa
Av. Vallarta No. 5888, Fraccionamiento Universidad, 45029

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones cerradas

Acerca de este curso


- Descubrir datos, de manera que la empresa se vea beneficiada en el aprovechamiento del conocimiento lo que le permitirá diseñar estrategias de planeación.

- A través de modelos predictivos y descriptivos, adquirirá conocimiento analizando los datos de la organización, así como en redes sociales.

- Se presentarán diferentes técnicas para visualizar el descubrimiento de datos.


Una vez que solicites información por medio del catálogo de Emagister.com el centro se pondrá en contacto contigo para informarte del proceso de matriculación.

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Opiniones

Materias

  • E-business
  • Redes
  • Análisis de datos
  • Business Intelligence
  • Herramientas
  • Estrategia
  • Inteligencia de negocios
  • Negocios
  • Tratamiento de datos
  • Data analytics

Programa académico

MÓDULO 1

INTRODUCCIÓN AL

CONCEPTO DE DATA

ANALYTICS

El participante conocerá el ciclo de vida del proceso

del análisis de datos, así como la justificación de su

implementación.

I. Historia del Análisis de Datos.

II. Justificación de un proyecto de Inteligencia de Negocios.

III. Herramientas sobre análisis de datos.

IV. Proveedores en análisis de datos.

MÓDULO 2

PROCESO DEL DATA

ANALYTICS

Identificar los elementos y el proceso del análisis de datos.

I. Ciclo del proceso de análisis de datos.

II. Diferentes tipos de datos.

III. Preparación de datos.

IV. Tips sobre el tratamiento de datos.

V. Garbace in garbace out

VI. Calidad en los datos.

VII. Paradigmas de Procesamiento


DIPLOMADO

BUSINESS ANALYTICS

EDUCACIÓN

CONTINUA

MÓDULO 3

TÉCNICAS DE

ANALÍTICA APLICADAS

AL NEGOCIO

Que el participante conozca algunos de las técnicas más

populares de análisis de datos, con el objetivo de aplicarlas

en su negocio.

I. Análisis Multidimensional

II. Identificar técnicas para el análisis de datos:

a. Descubrir relación entre variable dentro del negocio.

b. Personalizar estrategias por medio del análisis de

datos.

III.

IV.

c. Obtener conocimiento de 360 grados de los datos.

Análisis de datos No estructurados, Big Data.

Práctica sobre una herramienta computacional.

MÓDULO 4

ANALIZANDO DATOS

DE REDES SOCIALES Y

ONLINE

El participante podrá aprovechar el gran volumen de datos

que se encuentra en las redes sociales y en la web sobre

clientes y prospectos.

I. Identificar patrones en la información.

II. Analizar datos sobre redes sociales, que permitan definir

objetivos.

III. Entender el comportamiento de los usuarios de redes

sociales.


DIPLOMADO

BUSINESS ANALYTICS

EDUCACIÓN

CONTINUA

MÓDULO 5

DESARROLLANDO

VISUALIZACIONES

PARA EL

NEGOCIO

Que el participante conozca los conceptos generales de la

analítica visual de datos.

I. ¿Qué es el análisis visual (Visual Analytics)?

II. Percepción humana y capacidad de entendimiento

III. ¿Qué es el proceso de preatención de la información visual?

IV. Ciclo de vida del análisis visual

V. Mejores prácticas para la visualización de datos

VI. Casos de uso

MÓDULO 6

APLICANDO DATA

DISCOVERY

El participante aprenderá y aplicará la metodología de Data

Discovery para obtener insights valiosos para su empresa

a través de casos de uso.

I. Ambiente Data Discovery.

II.

III.

a. Implementación

b. Operación.

Data Discovery y su relación con Business Intelligence.

Data Discovery

a. Back-end

b. Visualización. de datos.

IV.

c. Estrategia organizacional

Casos de uso

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