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Curs

BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

  • Des de: 01/06/21
  • fins a: 31/07/21
  • Campus de València
  • En línia

Preinscripció des del 25/02/21

Promogut per:
Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño

Responsable de l'activitat:
Daniel Palacios Marqués


Modalitat

Presencial En línia Emissió en directe

0 hores

60 hores

0 hores
Lloc d'impartició
Campus virtual
Online.

Preu Col·lectiu Terminis Des de Fins a
320,00 € Alumni UPV PLUS o AAA UPV  1 termini - -
320,00 € Alumne UPV  1 termini - -
320,00 € Soci d'Esports UPV  1 termini - -
320,00 € Personal UPV  1 termini - -
350,00 € Públic en general  1 termini - -
350,00 € - Público en general
320,00 € - Alumni UPV PLUS o AAA UPV
320,00 € - Personal UPV
320,00 € - Alumno UPV
320,00 € - Socio de Deportes UPV

Objectius

El propósito es conocer en profundidad cómo una buena gestión de la data nos puede ayudar a ser más eficientes en nuestros negocios y generar ventajas competitivas. En este curso se analizarán ejemplos teóricos y prácticos con la finalidad de que el alumno sepa adaptarlos en el futuro a sus propios negocios y/o emprendimientos.

Acció formativa dirigida a

Directivos, titulados universitarios o estudiantes de últimos cursos.


Professors

  • Maria Alejandra Millán Franco Técnico Superior de Investigación
  • José Manuel Sanchis Bernat Professional del sector
  • Daniel Palacios Marqués Catedrático/a de Universidad

Temes que s'hi desenvolupen

INTRODUCCIÓN A BIG DATA
1. El poder de los datos y su democratización
2. Definiciones de Big Data
2.1 Las 7 V de Big Data
3. El desarrollo de los flujos de datos
4. La variedad de los datos
4.1 Tipos de datos
4.2 Fuentes internas y externas
5. Qué hacer con un gran volumen de datos:
ciencia y analítica de datos
6. Inteligencia de negocio o business intelligence

ESTRATEGIA DE GESTIÓN BASADA EN DATOS
1. El impacto de los datos en la sociedad y las empresas
2. La toma de decisiones basada en datos
3. Aplicación a los negocios
4. Ventajas de big data en la toma de decisiones de negocio
5. Retos y desafíos de big data

INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
1. Introducción: analítica tradicional vs analítica avanzada
1. 1 Concepto
1. 2 Diferencias entre big data y minería de datos
1.3 Fases de la minería de datos
2. Ventajas y desventajas del ‘data mining’
3. Aprendizaje automático o ‘machine learning’
4. Cómo funciona el aprendizaje automático
4. 1 Aprendizaje supervisado
4. 2 Aprendizaje no supervisado
4. 3 Aprendizaje por refuerzo
5. Inteligencia artificial (IA)
5. 1 Casos de uso de la IA
6. ‘Deep learning’ o aprendizaje profundo

CASOS PRÁCTICOS DE APLICACIÓN
1. Banca, finanzas y seguros
1.1 Caso de uso bancario
1.2 Caso de uso sector seguros
2. Retail: venta minorista
2.1 Caso de uso
3. Telecomunicaciones
3.1 Caso de uso
4. Industria y agricultura
5. Administración pública
6. Turismo y viajes
6.1 Caso de uso
7. Salud
8. Transportes y logística
9. Motores de recomendación
9.1 El paradigma Netflix
9.2 El modelo Amazon
9.3 Instagram
10. Competiciones deportivas y alto rendimiento
11. Medios de comunicación
12. Publicidad
13. Atención al cliente a través de chatbots

Certificació

Aprofitament

Modalitat

EN LÍNIA

Curs

2020-2021

ECTS

6

Campus

València

0 h

Presencials

60 h

En línia

Vull rebre informació sobre aquesta activitat.

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