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Experto Profesional en Big Data

El título de Experto Profesional en Big Data aúna los conocimientos y herramientas que cualquier profesional del análisis de datos debe conocer. Certificado oficial de la Spain Business School.

Experto Profesional en Big Data
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Descripción del curso

El Big Data y análisis de datos se ha convertido en una de las principales ventajas de las empresas. Actualmente si no mides, no existes. 

Este curso completo pretende enseñarte las principales tendencias en el mundo del Big Data de una forma sencilla y práctica. 

Este curso consta de 22 partes. Empezaremos con una introducción al entorno Big Data, veremos qué es la analítica web y las diferentes herramientas de la analítica web (Site-centric, User-centric y Google Analytics) para situarnos y conocer que está pasando actualmente. 

Una vez sentadas las bases teóricas, veremos casos prácticos de extracción de datos y lo que es más importante: su análisis. Cada empresa y producto es diferente y necesita un análisis distinto pero estudiaremos los puntos en común que deben tener todos los análisis para que te conviertas en un analista experto. 

En una segunda parte verás cómo predecir, cómo detectar diferencias entre grupos y cómo extraer información relevante. 

Además, veremos varias herramientas como Excel enfocado al análisis de datos y SAS Enterprise Miner entre otras.

En una tercera parte, estudiarás las tendencias del Big Data y su aplicación hoy en día. 

Y en una cuarta y última parte verás la metodología SEMMA: Sample, Explore, Modify, Model, Assess. 






Contenido del curso

Introducción a la analítica web. Definición y propiedades

28:40
  • Introducción a la analítica web. Definición y propiedades28:40

El ecosistema de la analítica web

36:58
  • El ecosistema de la analítica web36:58

Herramientas de la analítica web

30:53
  • Herramientas de la analítica web30:53

El cliente como fuente de datos

11:51
  • El cliente como fuente de datos11:51

Práctica

01:30:33
  • Sesión Práctica (1)43:20
  • Sesión Práctica (2)47:13

Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante

45:14
  • Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante45:14

Introducción al Análisis Multivariante

51:05
  • Introducción al Análisis Multivariante51:05

Cómo predecir: Regresión Lineal

40:51
  • Cómo predecir: Regresión Lineal40:51

Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza

33:49
  • Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza33:49

Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias

01:05:12
  • Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias01:05:12

Técnicas de segmentación: Análisis Clúster

53:13
  • Técnicas de segmentación: Análisis Clúster53:13

Fundamentos del Big Data

54:13
  • Fundamentos del Big Data54:13

Big Data en acción y tendencias a día de hoy

46:32
  • Big Data en acción y tendencias a día de hoy46:32

Estrategia empresarial basada en el análisis de la información

50:58
  • Estrategia empresarial basada en el análisis de la información50:58

Métodos, técnicas, tecnologías y herramientas

40:35
  • Métodos, técnicas, tecnologías y herramientas40:35

Informes, cuadros de mandos e indicadores

21:28
  • Informes, cuadros de mandos e indicadores21:28

Excel: usos prácticos

46:58
  • Excel: usos prácticos25:05
  • Integraciones entre herramientas: medición y gestión efectiva de datos21:53

El proceso de Minería de Datos

55:39
  • Introducción: Conceptos básicos de minería de datos15:53
  • Metodología de la minería de datos: Fases de un proyecto (Metodología SEMMA)26:49
  • Introducción a SAS Enterprise Miner: SAS Enterprise Miner como herramienta12:57

Metodología SEMMA: Muestreo

43:55
  • Definición del problema: Variable objetivo03:11
  • Selección de la información: Técnicas de muestreo22:04
  • Librería de datos18:40

Metodología SEMMA: Exploración y modificación

31:12
  • Técnicas de reducción de la información: Descripción, selección y transformación15:58
  • Técnicas de selección de la in- formación: Relación entre las variables15:14

Metodología SEMMA: Modelización

01:22:09
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Descriptiva20:43
  • Análisis de clusters y market basket análisis15:27
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Predictiva20:58
  • Modelos de árboles de regresión y segmentación09:35
  • Modelos lineales: regresión lineal y logística12:35
  • Modelos de análisis discriminante y otras redes neuronales02:51

Metodología SEMMA: Evaluación

30:24
  • Técnicas de comparación de modelos: Interpretación de los resultados02:27
  • Selección y puesta de producción de un modelo25:45
  • Help!02:12

Valoraciones

4.7/5
6 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    83%
  • 4 ESTRELLAS
    0%
  • 3 ESTRELLAS
    17%
  • 2 ESTRELLAS
    0%
  • 1 ESTRELLAS
    0%
  • Marcelo Camacho
    Marcelo
      Camacho
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    Es bueno en cuanto a la explicación del contenido , pero la calidad del sonido es muy mala al igual que la edición de los videos .

  • María Gálvez del Postigo
    María
      Gálvez del Postigo
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    Muy positivo. Es un programa muy completo y ha cubierto mis expectativas.

  • Miguel Caballero
    Miguel
      Caballero
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    No solo recomendable, sino NECESARIO para cualquiera que quiera iniciarse en el mundo del Big Data y la Analítica.

  • VICTOR LORENZO JUARANZ
    VICTOR
      LORENZO JUARANZ
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    ME PARECE MUY INTERESANTE

  • Luisa Martínez
    Luisa
      Martínez
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    Con este curso he aprendido, entre otras cosas, cómo extraer la información importante para tomar las decisiones correctas en mi pyme. Gracias

  • Juan García
    Juan
      García
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    Me está sirviendo mucho para aprender tanto de Analítica Web pura como de análisis de Datos, que andaba muy verde. Lo recomiendo.

¿Por qué pagar por un curso cuando puedes tenerlos todos?

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