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Curso de Formación Permanente en Estrategia, Big Data y Analítica Empresarial

Aprende técnicas de análisis de datos y las herramientas más comunes en el ámbito empresarial

Online
6 meses
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    Descripción del programa

    Con el Curso de Formación Permanente en Estrategia, Big Data y Analítica de la UEMC Business School adquirirás las habilidades esenciales para poder gestionar y analizar grandes volúmenes de datos sin necesidad de tener un perfil técnico ni tener conocimientos previos de programación, lo que te permitirá respaldar las decisiones estratégicas y la consecución de objetivos de la empresa.

    Durante este curso online, explorarás los diversos roles existentes en los departamentos de Big Data dentro de las organizaciones, obteniendo una visión enfocada en la aplicación de las nuevas tecnologías para la generación de valor en cualquier negocio. También comprenderás las responsabilidades y aplicaciones del Big Data en el sector empresarial.

    Además, conocerás cuáles son las técnicas de análisis de datos y las herramientas más comunes en las empresas, así como aspectos éticos y legales de Big Data y de la inteligencia artificial. Asimismo, podrás realizar 250 horas de prácticas curriculares en empresas, lo que te permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno profesional real. ¿Por qué esperar más para convertirte en un experto capaz de tomar decisiones basadas en datos?

    ¿Por qué estudiar el Curso en Estrategia, Big Data y Analítica Empresarial?

    Aprende

    En la primera parte del programa, te centrarás en aprender los conocimientos teóricos mediante apuntes, vídeos educativos y masterclasses en directo impartidas por expertos en la materia.

    Practica

    Una vez que hayas adquirido los conocimientos teóricos, lo aplicarás de manera práctica mediante ejercicios de autoevaluación, tanto teóricos como prácticos, para consolidar tus habilidades.

    Aplica

    El alumno deberá realizar un trabajo de fin de curso (TFC) basado en un proyecto global que evalúa los conocimientos teóricos adquiridos y la capacidad para aplicarlos en supuestos reales.

    Prácticas en Empresas

    Realiza prácticas en empresa para poner en práctica todo lo aprendido en un entorno real y adquirir la experiencia profesional que necesitas para acceder al mercado laboral.

    Campus Virtual

    En el campus virtual encontrarás todo el material y podrás contactar con tus profesores y asesor personal para resolver cualquier duda o inquietud que tengas durante tu formación.

    Formación Online

    El curso es 100% online y totalmente adaptado a tus necesidades, permitiéndote avanzar a tu ritmo desde cualquier lugar, sin necesidad de desplazamientos ni horarios fijos.

    Plan de estudios

    Introducción al Big Data y su aplicación en los negocios
    Del dato al valor: transformación y generación de valor empresarial a través del Big Data
    Análisis de datos en el contexto empresarial: exploración, predicción y visualización de información clave
    Big Data en los negocios. Responsabilidades laborales y aplicaciones
    Aspectos éticos y legales de Big Data y la inteligencia artificial
    Trabajo fin de curso
    Prácticas en empresa
    Conceptos y definición del Big Data
    Herramientas y tecnología comunes en Big Data
    Retos y oportunidades en la implementación de Big Data en los negocios
    Casos de uso y ejemplos de Big Data en los negocios

    • Introducción al Big Data y su aplicación en los negocios
      • Conceptos y definición del Big Data
      • Herramientas y tecnología comunes en Big Data
      • Retos y oportunidades en la implementación de Big Data en los negocios
      • Casos de uso y ejemplos de Big Data en los negocios
    • Del dato al valor: transformación y generación de valor empresarial a través del Big Data
      • Orígenes y recolección de datos
      • Etapas de transformación del dato
      • Calidad del dato y sus dimensiones
      • Potenciando el valor de los datos: casos reales en empresas punteras
    • Análisis de datos en el contexto empresarial: exploración, predicción y visualización de información clave
      • Técnicas de interpretación de datos
      • Introducción a los modelos predictivos
      • Herramientas para análisis de datos en el sector empresarial
      • La importancia de la visualización de datos
    • Big Data en los negocios. Responsabilidades laborales y aplicaciones
      • Las distintas responsabilidades profesionales en el ámbito del Big Data
      • Análisis de sentimientos y opinión
      • Personalización y recomendaciones
      • Marketing digital y publicidad
      • Análisis de las redes sociales
      • Análisis de riesgo y fraudes
      • Big Data en la gestión de Recursos Humanos
      • Análisis de datos aplicados a finanzas
      • Big Data aplicado a la ciberseguridad
    • Aspectos éticos y legales de Big Data y la inteligencia artificial
      • Principios éticos en Big Data e Inteligencia Artificial
      • Desafíos éticos en la implementación de Big Data e IA
      • Retos legales en Big Data e Inteligencia Artificial
      • Aspectos éticos y legales en aplicaciones específicas
      • El papel de los profesionales de datos en la ética y legalidad
      • Casos de estudio: Controversias y soluciones
      • Reflexiones finales y el futuro de la ética en Big Data e IA
    • Trabajo fin de curso
      • El alumno deberá realizar un trabajo de fin de curso (TFC) que engloba todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Se trata de un proyecto global que evalúa los conocimientos teóricos adquiridos y la capacidad para aplicarlos en supuestos reales.
    • Prácticas en empresa
      • El desarrollo profesional de los alumnos pasa por la realización de un periodo de prácticas empresariales en las que poder poner en juego los conocimientos y habilidades trabajadas durante el curso. El alumno realizará prácticas supervisado por un tutor asignado en la empresa, que velará por el cumplimiento de los objetivos marcados en la asignatura. El alumno tendrá acceso a 250 horas de prácticas curriculares pudiendo realizar prácticas extracurriculares.
    *  El plan de estudios puede sufrir pequeñas variaciones por cuestiones organizativas

    Titulación

    Curso de Formación Permanente

    Perfil de los estudiantes

    El Curso Online de Estrategia, Big Data y Analítica Empresarial está dirigido a personas sin experiencia o conocimientos en big data ni programación que quieran aprender cómo funciona y cómo podrían aplicarlo a cualquier sector o departamento. Este programa es perfecto para aquellos que buscan realizar prácticas en empresas, ofreciendo 250 horas de prácticas curriculares y 362 horas de prácticas extracurriculares. Para la realización de este programa no es necesario estar en posesión de un título universitario.

    Edad media
    0 Años
    Hombres
    0 %
    Técnico superior
    0 %
    Nacionalidades
    0

    ¿Qué opinan nuestros alumnos?

    • Anna Ladrón, alumna de UEMC Business School
    • Estela Reyes Ruiz, alumna de UEMC Business School
    • Jorge Fernández, alumno de UEMC Business School
    • Mirta Ximena Proaño, alumna de UEMC Business School
    • Rebeca Redondo Martínez, alumna de UEMC Business School
    • Sara González, alumna de UEMC Business School

    Empresas colaboradoras

    • AFE
    • Azul
    • Cabify
    • Carrefour
    • Havas
    • KIA
    • Kuehne Nagel
    • La despensa
    • Melia
    • MGS
    • Sacyr
    • Volvo

    Salidas profesionales

    Algunas de las oportunidades laborales que tendrás a tu alcance al finalizar el Curso Online de Estrategia, Big Data y Analítica Empresarial son:

    • Analista de datos junior: apoya en el análisis y la generación de informes básicos a partir de datos.

    • Asistente de Big Data: ayuda en la recolección y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

    • Especialista BI junior: crea informes y visualizaciones básicas para facilitar la toma de decisiones.

    • Consultor de Big Data junior: apoya en la implementación de soluciones de Big Data en empresas.

    • Técnico en análisis de datos: realiza análisis simples y presenta datos de forma comprensible.

    • Desarrollador de datos junior: colabora en la creación de sistemas para almacenar y procesar datos.

    • Asistente de modelado predictivo: ayuda en la creación de modelos predictivos básicos utilizando machine learning.

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