Ámbito de estudio de las finanzas

Ámbito de estudio de las finanzas

Presentación del Curso de Business Intelligence con Sharepoint 2010 Online Presentación: En este curso se estudia el corazón de las nuevas características de Office SharePoint Server 2010 para Business Intelligence: el Centro de informes. Este centro es un lugar que proporciona una ubicación central para almacenar informes que son comunes para un grupo, independientemente de que se trate de un grupo tan pequeño como un equipo o tan grande como una organización entera. Cuando publica informes a partir de los datos de uno de estos sistemas, proporciona datos estratégicos u operativos a las personas encargadas de tomar decisiones. Algunos ejemplos de informes son los libros de Microsoft Office Excel que se publican a través de los servicios de Excel. Otro de los puntos que se estudian son los indicadores de estado para los registros que puede ayudar a esta toma de decisiones. Tradicionalmente, las herramientas para el acceso y análisis de grandes cantidades de datos sin estructurar sólo estaban a disposición de profesionales con años de experiencia en almacenamiento de datos o extracción de datos. Publicar en Web utilizando datos procedentes de varias fuentes ha estado restringido a programadores y consultores. Objetivos: Extraer datos de distintas fuentes y presentar dichos datos utilizando SharePoint Server de forma que facilite el análisis y la toma de decisiones. Aglutinar y depurar todos los datos que la empresa almacena transformándolos en información estructurada y coherente. Analizar, aplicar y convertir la información obtenida en valioso conocimiento. Dirigido a: Desarrolladores y Administradores de Portales Web e Intranets. Gestores de Documentación y de la Información de la EMPRESA. Profesionales de negocio, tecnologías y procesos que precisen incorporar a su actividad herramientas analíticas y de soporte a la toma de decisiones para obtener resultados eficaces y sostenibles. Temario del Curso de Business Intelligence con Sharepoint 2010 Online Temario: Introducción a la inteligencia empresarial con SharePoint Server Servicios de Excel Servicios de Visio Indicadores de Estado Elementos Web de Filtro ChartWebPart Paneles y Diseñador de Paneles PowerPivot for SharePointTemario del Curso de Business Intelligence Online Este curso se centra en: Conocer el alcance de las soluciones Business Intelligence en las diferentes organizaciones: niveles de madurez Comprender la preparación de los datos y su almacenamiento (DataWarehouse) Analizar y comprender las oportunidades y el alcance que el Business Intelligence proporciona para transformarse en una Empresa Digital. Estudio de casos de éxito. Realizar un proyecto sencillo de Business Intelligence, basado en un caso real, unos viveros de jardinería, para monitorar las ventas.Temario del Curso de Designing Self-service Business Intelligence and Big Data Solutions Online Objetivos Describe key features and benefits of self-service BI. Use SQL Server Reporting Services to implement a self-service reporting solution. Use PowerPivot in Microsoft Excel to create analytical data models. Use Power Query in Microsoft Excel to import data into a data model. Use Power View in Microsoft Excel to create interactive data visualizations. Use Power Map in Microsoft Excel to create geographic data visualizations. Use Microsoft SharePoint Server to implement collaborative self-service BI solutions. Find and use public data in the Windows Azure Marketplace. Use Microsoft Office 365 Power BI to implement cloud-based self-service BI solutions. Provision and use a Windows Azure HDInsight cluster for Big Data analysis. Use Pig and Hive to analyze big data in Windows Azure HDInsight. Design and implement Big Data processes to support self-service BI. Dirigido a The primary audience for this course is database and business intelligence (BI) professionals who are familiar with data warehouses and enterprise BI solutions built with SQL Server technologies. Experienced data analysts who want to learn how to use Micr Temario Module 1: Introduction to Self-Service Business Intelligence This module introduces self-service BI. Extending Enterprise BI Microsoft Self-Service BI and Big Data Technologies Module 2: Self-Service Reporting This module describes how to use Report Builder as a tool for self-service Microsoft SQL Server Reporting Services report authoring. Introduction to Self-Service Reporting Shared Data Sources and Datasets Report Parts Module 3: Self-Service Data Modeling with PowerPivot This module describes how to use PowerPivot in Microsoft Excel to create self-service data models for analysis. Creating Data Models in Excel with PowerPivot Using DAX in a PowerPivot Data Model Module 4: Importing Data with Power Query This lesson describes how to use Power Query in Microsoft Excel to find and import data. Introduction to Power Query Using Power Query to Import Data Module 5: Visualizing Data with Power View in Microsoft Excel This module describes how to use Power View in Microsoft Excel to create interactive data visualizations. Introduction to Power View Creating Dynamic Data Visualizations Module 6: Visualizing Geographic Data with Power Map This module describes how to use Power Map in Microsoft Excel to create geographic data visualizations. Introduction to Power Map Using Power Map Module 7: Collaborative BI with Microsoft SharePoint Server This module describes how to use Microsoft SharePoint Server in an enterprise environment to enable users to share PowerPivot workbooks and Power View reports. Sharing PowerPivot Workbooks Managing PowerPivot Services in SharePoint Server Using Power View in SharePoint Server Module 8: The Windows Azure Marketplace Data Market This module describes how to find and use datasets in the Windows Azure Marketplace. Introduction to the Windows Azure Marketplace Using Windows Azure Marketplace Data in Microsoft Excel Module 9: Cloud Collaboration with Power BI for Microsoft Office 365 This module introduces Power BI for Microsoft Office 365, and describes how to use it for cloud-based, collaborative self-service BI. Introduction to Power BI Natural Language Queries with Q&A Sharing Queries The Data Management Gateway Module 10: Introduction to Big Data and Windows Azure HDInsight This module introduces Big Data concepts and describes the key features of Windows Azure HDInsight. Introduction to Big Data Windows Azure HDInsight Module 11: Processing Big Data with Pig and Hive This module introduces Pig and Hive, and describes how you can use them to process Big Data in Windows Azure HDInsight. Processing Big Data with Pig Processing Big Data with Hive Module 12: Implementing Big Data Processing Solutions with Windows Azure HDInsight This module introduces key Windows Azure HDInsight technologies that enable you to design and implement automated, repeatable Big Data processing solutions that support self-service BI. Automating Big Data Processing Tasks Integrating Windows Azure HDInsight with Enterprise DataPresentación del Curso de Excel 2016 Business Intelligence Online Objetivo: Excel 2016 ofrece determinadas funciones de business intelligence que facilitan más que nunca la exploración y el análisis de datos. Con las funciones de BI con características de autoservicio en Excel 2016, es fácil detectar y visualizar los datos. Estas cuatro características (Power Query, Power Pivot, Power View y Power Map) colaboran entre sí a la perfección. Este curso ofrece una formación especializada para poder manejarse con estas características para Excel 2016 Dirigido a: A todas aquellas personas que desean aprender las funciones de business intelligence para Excel 2016.Temario del Curso de Excel 2016 Business Intelligence Online Temario: 1. PRESENTACIÓN A BUSINESS INTELIGENCE ¿Qué es Business Intelligence? Business Intelligence en Excel POWER QUERY POWER PIVOT POWER VIEW POWER MAPS 2. POWER QUERY Primeros pasos con Power Query Instalación Buscar y cargar datos Combinar y modificar datos 3. POWER PIVOT Habilitar herramienta Power Pivot Cargando modelos de datos Crear cálculos Crear relaciones Crear jerarquías 4. POWER VIEW Primeros pasos con Power View Instalación Crear informe Crear informe de Sectores Comparación de Sectores 5. POWER MAP Power Map Instalación Crear recorrido Power Map Presentación del Master en Big Data y Business Intelligence Online PRESENTACIÓN IMF Business School, en colaboración con la Universidad Camilo José Cela,pone en marcha el Máster en Business Analytics y Big Data. Este programa pretende proporcionar a sus alumnos una visión global de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics). IMF es socio de la Asociación de Técnicos de Informática (ATI). Este Másterestá dirigidotanto a recién licenciados,como a profesionales con experiencia, que deseen enfocarse hacia las nuevas profesiones relacionadas con el análisis de datos (Analista de Datos, Data Scientists, Chief Data Officer, Data Engineer...). Los perfiles recomendados de acceso son aquellos relacionados con las TIC, carreras con un alto componente cualitativo y carreras de empresariales y economía. El Máster en Big Data de IMF, de un año académico de duración, se imparte en modalidad online apoyado en una plataforma tecnológica avanzada que permite al alumno acceder al estudio, sea cual sea su ubicación geográfica o su disponibilidad de tiempo. Con la metodología IMF StudentCentered, el alumno se sitúa en el centro de todos los servicios formativos y orienta a la institución hacia su éxito académico y profesional. El alumno podrá conocer su avance en todo momento, ser atendido cuando lo necesite, acceder a todos los recursos con total libertad y dispondrá de un servicio de coaching, headhunting y bolsa de empleo.Temario del Master en Big Data y Business Intelligence Online TEMARIO MÓDULO I - Fundamentos Tecnológicos para el Tratamiento de Datos MÓDULO II - Modelos y Aprendizaje Estadístico MÓDULO III - Aprendizaje Automático Aplicado MÓDULO IV - Minería de Texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) MÓDULO V - Inteligencia de Negocio y Visualización MÓDULO VI - Infraestructura Big Data MÓDULO VII - Almacenamiento e Integración de Datos MÓDULO VIII - Valor y Contexto de la Analítica Big Data MÓDULO IX - Aplicaciones Analíticas MÓDULO X - Trabajo Fin de Máster CURSO I- Curso de Inglés Master en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS (Titulación URJC) Imparte: INESEM Formacion Continua Modalidad: Online Precio: Bonificable Bonificable hasta el 100% Comienzo: Convocatoria Continua Lugar: Se imparte Online Duración: 1500 Horas Titulación: Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Master en Business Intelligence y Big Data expedida por la UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS acreditada con 60 Créditos Universitarios ECTS (Titulación Universitaria Propia de la URJC) Presentación A medida que aumenta el uso de las TIC, Internet y el Cluod Computing en todos los sectores, se hacen cada vez más presente los conceptos de Big Data y Business Intelligence, ya que representan una oportunidad para aquellas entidades que quieran tratar y analizar los datos como soporte de ayuda en la toma de decisiones y optimización de costes. Con este Máster en Big Data y Business Intelligence, se ofrece una formación en las tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que a través de la integración de la tecnología se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una manera eficaz. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector. Requisitos Ser trabajador contratado en el régimen general y enviar la documentación de matrícula. No válido para autónomos y funcionarios. Objetivos - Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data - Aprender los conceptos de Bases de Datos NoSQL, Data Warehouse y Data Mining, así como su aplicación. - Crear y gestionar una base de datos en MongoDB y procesar datos con Hadoop - Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación - Gestionar Pentaho y su integración con MogoDb, Hadoop y Weka, para el análisis y procesamiento de los datos. - Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Google Analytics. - Realizar una programación estadística básica en Python y R Programa MÓDULO 1. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE MÓDULO 2. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA MÓDULO 3. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE MÓDULO 4. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB? UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA MÓDULO 5. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ADWORDS UNIDAD DIDÁCTICA 3. PERSONALIZAR GOOGLE ANALYTICS UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE ANALYTICS A DIARIO MÓDULO 6. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA Salidas profesionales • Analista de datos • Auditor en Sistemas Big Data • Experto en Inteligencia de Negocio • Arquitecto de soluciones Big Data • Gestor de Infraestructuras para Big Data • E-commerce & Social Media Presentación del Máster en Business Intelligence y Marketing 3.0. Acreditado por la Universidad Isabel I Online Presentación: Con el Máster en Business Intelligence y Marketing 3.0 que ofrecemos, queremos formar Analistas y Expertos en Inteligencia de Negocio, que dominen la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones, participando activamente en la detección de oportunidades a nivel gerencial, profesionales en herramientas y modelos avanzados de análisis de datos, gestión predictiva, generando reportes de alto valor añadido en todas las áreas de la compañía. La realización de este máster busca dotar al alumno de las habilidades, conocimientos y capacidades para desarrollar con éxito en las organizaciones y empresas, la toma de decisiones estratégicas en todas las áreas de la compañía, reporting y gestión del conocimiento a través de la metodología de las herramientas de BI más solicitadas en el mercado, dotando al alumno del aprendizaje necesario para liderar los cambios de metodología y estrategia corporativa actuales y conviertiéndoles en consultores especialistas en la gestión de la información El mundo de los negocios y las grandes empresas saben que destacar sobre los competidores es la clave para obtener más beneficios, por ello, solicitan personas con titulaciones adecuadas y especializadas en esos sectores, representando los perfiles profesionales más demandados: Gestión de Producto y Marca, Distribución y Gestión Comercial e Investigación en Comportamiento del Consumidor. Para ello es necesario aprender y fundamentar las claves necesarias en el mercado actual. Objetivos: * Liderar la transformación de las empresas a través de las funciones y responsabilidades del nuevo Director de Marketing. * Implementar los valores de liderar entornos complejos; Internacionalización; Capacidad analítica; Liderazgo y capacitación directiva. * Facilitar una visión creativa que te permita liderar el entorno con una mentalidad innovadora. * Proporcionar conocimientos sólidos, necesarios para desarrollar tu carrera en Dirección de Marketing y aportar una visión integrada de la función de Marketing dentro de la empresa. * Desarrollar las capacidades y competencias estratégicas y directivas. Temario del Máster en Business Intelligence y Marketing 3.0. Acreditado por la Universidad Isabel I Online Temario: » MÓDULO 1 - HISTORIA Y DEFINICIÓN 1.1 - Evolución Historica y Definición de Marketing 1.2 - Alcance del Marketing 1.3 - Caso Practico Brave Heart Auto evaluación 1 » MÓDULO 2 - PLAN DE MARKETING 2.1 - El Plan de Marketing 2.2 - Etapas del Plan de Marketing 2.3 - Implementación del Plan de Marketing Auto evaluación 2 » MÓDULO 3 - MASTERCLASS ELABORACIÓN DE UN PLAN DE MARKETING 3.1 - Elaboración de un Plan de Marketing Auto evaluación 3 » MÓDULO 4 - MASTERCLASS IMPLEMENTACIÓN DE UN PLAN DE MARKETING 4.1 - Implementación de un Plan Marketing en una Empresa Auto evaluación 4 » MÓDULO 5 - BENCHMARKING 5.1 - Benchmarking 5.2 - Aplicación del Benchmarking Auto evaluación 5 » MÓDULO 6 - MARKETING 2.0 6.1 - Marketing 2.0 6.2 - Estrategias de Marketing 2.0 Auto evaluación 6 » MÓDULO 7 - MARKETING 3.0 7.1 - Fundamentos del Marketing 3.0 7.2 - Estrategias del Marketing 3.0 7.3 - Aplicaciones del Marketing 3.0 Auto evaluación 7 » MÓDULO 8 - MASTERCLASS INTERNATIONAL MARKETS. BUSINESS TRIPS 8.1 - International Markets. Business Trips. Auto evaluación 8 » MÓDULO 9 - DIRECCIÓN COMERCIAL 9.1 - Retribución Comercial Auto evaluación 9 » MÓDULO 10 - EL MERCADO 10.1 - El Entorno 10.2 - Investigación de Mercados I 10.3 - Investigación de Mercados II 10.4 - Caso Práctico Zara Auto evaluación 10 » MÓDULO 11 - MASTERCLASS COMO BUSCAR DISTRIBUIDORES EN LOS MERCADOS INTERNACIONALES 11.1 - Búsqueda Distribuidores Internacionales Auto evaluación 11 » MÓDULO 12 - EL PRODUCTO 12.1 - El Producto 12.2 - Diferenciación y Posicionamiento del Producto 12.3 - Desarrollo del Producto 12.4 - Caso Práctico Coca-cola Auto evaluación 12 » MÓDULO 13 - DISTRIBUCIÓN COMERCIAL 13.1 - Canal de Distribución 13.2 - Merchandising 13.3 - Caso Práctico Toys R Us Auto evaluación 13 » MÓDULO 14 - EL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR 14.1 - El Comportamiento del Consumidor 14.2 - Caso Práctico Comportamiento del Consumidor Auto evaluación 14 » MÓDULO 15 - SEGMENTACIÓN DEL MERCADO 15.1 - Segmentación de Mercado Auto evaluación 15 » MÓDULO 16 - LA DEMANDA 16.1 - La Demanda Auto evaluación 16 » MÓDULO 17 - SISTEMA DE INFORMACIÓN 17.1 - Sistema de Información Auto evaluación 17 » MÓDULO 18 - EL CLIENTE 18.1 - El Concepto de CRM y Cliente 18.2 - Herramientas de Comunicación con el Cliente Auto evaluación 18 » MÓDULO 19 - PRESENTACIÓN DEL MASTER 19.1 - PRESENTACION Auto evaluación 19 » MÓDULO 20 - INTELIGENCIA 20.1 - INTELIGENCIA Auto evaluación 20 » MÓDULO 21 - LA CALIDAD DE LOS DATOS 21.1 - LA CALIDAD DE LOS DATOS Auto evaluación 21 » MÓDULO 22 - DATA MINING-MINERIA DE DATOS 22.1 - DATA MINING-MINERIA DE DATOS I 22.2 - DATA MINING-MINERIA DE DATOS II Auto evaluación 22 » MÓDULO 23 - INTELIGENCIA DE NEGOCIO 23.1 - INTELIGENCIA DE NEGOCIO I 23.2 - INTELIGENCIA DE NEGOCIO II Auto evaluación 23 » MÓDULO 24 - LOS 5 ESTILOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO 24.1 - LOS 5 ESTILOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO Auto evaluación 24 » MÓDULO 25 - LA EMPRESA Y EL BI 25.1 - LA EMPRESA Y EL BI Auto evaluación 25 » MÓDULO 26 - MERCADO BI - COMPETIDORES 26.1 - MERCADO BI - COMPETIDORES Auto evaluación 26 » MÓDULO 27 - ALTERNATIVAS 27.1 - ALTERNATIVAS Auto evaluación 27 » MÓDULO 28 - IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA BI 28.1 - IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA BI - I 28.2 - IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA BI - II Auto evaluación 28 » MÓDULO 29 - METODOLOGÍA PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE MEDICION DEL RENDIMIENTO EMPRESARIAL - CM 29.1 - METODOLOGÍA PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE MEDICION DEL RENDIMIENTO EMPRESARIAL - CM Auto evaluación 29 » MÓDULO 30 - EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA 30.1 - EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA I 30.2 - EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA II Auto evaluación 30 » MÓDULO 31 - HISTORIA RECIENTE Y FUTURO DEL UNIVERSO BI 31.1 - HISTORIA RECIENTE Y FUTURO DEL UNIVERSO BI Auto evaluación 31 » MÓDULO 32 - LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL 32.1 - LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL I 32.2 - LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL II 32.3 - LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL III Auto evaluación 32 » MÓDULO 33 - UNA SOLUCION OPEN SOURCE: PENTAHO 33.1 - UNA SOLUCION OPEN SOURCE: PENTAHO Auto evaluación 33 » MÓDULO 34 - SOFTWARE: QLIKVIEW 9 34.1 - SOFTWARE: QLIKVIEW 9 Auto evaluación 34 » MÓDULO 35 - CASO PRACTICO - MERCADONA 35.1 - CASO PRACTICO - MERCADONA I 35.2 - CASO PRACTICO - MERCADONA II 35.3 - CASO PRACTICO - MERCADONA III Auto evaluación 35 » MÓDULO 36 - CASO PRACTICO - IMPLANTACION DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES 36.1 - CASO PRACTICO - IMPLANTACION DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES I 36.2 - CASO PRACTICO - IMPLANTACION DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES II Auto evaluación 36 » MÓDULO 37 - CASO PRACTICO - EMPRESA PILOTO AREA IT 37.1 - CASO PRACTICO - EMPRESA PILOTO AREA IT - I 37.2 - CASO PRACTICO - EMPRESA PILOTO AREA IT - II Auto evaluación 37 » EXAMEN FINAL El alumno cuenta tambien con recursos tales como: - Articulos relacionados - Documentación anexa Presentación del Curso Universitario de Business Intelligence y Big Data + 4 Créditos ECTS Online Objetivos Conocer lo que es Big Data, y la importancia de almacenar y extraer información. Aprender sobre las fases de un proyecto de Big Data. Conocer y tomar decisiones sobre el proceso de Big Data y el Marketing Estratégico. Saber que es Business Intelligence y conocer sus aspectos más fundamentales. A quién va dirigido Este CURSO ONLINE HOMOLOGADO DE BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA está dirigido a profesionales del sector empresarial que se dediquen a la analítica y tratamiento de datos y quieran especializarse en el concepto de Big Data. También para aquellas personas que quieran conseguir una TITULACIÓN UNIVERSITARIA HOMOLOGADA. Para qué te prepara Este CURSO ONLINE HOMOLOGADO DE BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA le prepara para conocer a fondo el entorno del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, o lo que es lo mismo tratar el Big Data de la mejor forma posible. Además este Curso de Business Intelligence y Big Data está Acreditado por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 4 créditos Universitarios Europeos (ECTS), siendo baremable en bolsa de trabajo y concurso-oposición de la Administración Pública. Temario del Curso Universitario de Business Intelligence y Big Data + 4 Créditos ECTS Online Temario: MÓDULO 1. BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 1. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE(BI) ¿Qué es Big Data? La era de las grandes cantidades de información: historia del big data La importancia de almacenar y extraer información Big Data enfocado a los negocios Open data Información pública IoT (Internet of Things - Internet de las cosas) UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA Diagnóstico inicial Diseño del proyecto Proceso de implementación Monitorización y control del proyecto Responsables y recursos disponibles Calendarización Alcance y valoración económica del proyecto UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones Toma de decisiones operativas Marketing estratégico y Big Data Nuevas tendencias en management MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN A BUSINESS INTELIGENCE ¿Qué es Business Intelligence? - Business Intelligence en Excel POWER QUERY POWER PIVOT POWER VIEW POWER MAPS UNIDAD DIDÁCTICA 2. POWER QUERY Primeros pasos con Power Query - Instalación - Buscar y cargar datos - Combinar y modificar datos UNIDAD DIDÁCTICA 3. POWER PIVOT POWER PIVOT - Habilitar herramienta Power Pivot - Cargando modelos de datos - Crear cálculos - Crear relaciones - Crear jerarquías UNIDAD DIDÁCTICA 4. POWER VIEW Primeros pasos con Power View - Instalación - Crear informe - Crear informe de Sectores - Comparación de Sectores UNIDAD DIDÁCTICA 5. POWER MAP Power Map - Instalación - Crear recorrido Power Map Presentación del Máster en Inteligencia Empresarial (Business Intelligence) Online Presetación Con el Máster en Business Intelligence que ofrecemos, queremos formar Analistas de Inteligencia de Negocio expertos en la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones, profesionales en herramientas y modelos avanzados de análisis de datos, gestión predictiva, generando reportes de alto valor añadido en todas las áreas de la compañía. La realización de este máster busca dotar al alumno de las habilidades, conocimientos y capacidades para desarrollar con éxito en las organizaciones y empresas, la toma de decisiones estratégicas en todas las áreas de la compañía, reporting y gestión del conocimiento a través de la metodología de las herramientas de BI más solicitadas en el mercado, dotando al alumno del aprendizaje necesario para liderar los cambios de metodología y estrategia corporativa actuales y conviertiéndoles en consultores especialistas en la gestión de la información. Temario del Máster en Inteligencia Empresarial (Business Intelligence) Online Temario UNIDAD 1. INTELIGENCIA Introducción Proceso de Toma de Decisiones Objetivos del uso de la Inteligencia de Negocios Inteligencia, Racionalidad y Ciencia Datos, Información, Conocimiento, Inteligencia UNIDAD 2. LA CALIDAD DE LOS DATOS Introducción Calidad en los datos Definición y medición de datos Consecuencia de la mala calidad de los datos Beneficios económicos Técnicas de monitorización de los datos UNIDAD 3. DATA MINING - MINERIA DE DATOS I Aprender el concepto, los objetivos y la aplicabilidad del Datamining. Asimilar el entorno y todas las características de un Data Ware house en una solución de BI. Conocer y familiarizarse con un modelo OLAP de procesamiento analítico Entender el modelo de Toma de Decisiones (DSS) dentro de la estrategia de BI Conocer con mayor amplitud las herramientas para la gestión basadas en informes inteligentes que proporciona una solución/suitedeBI UNIDAD 4. DATA MINING-MINERIA DE DATOS PARTE II Aprender el concepto, los objetivos y la aplicabilidad del Datamining. Asimilar el entorno y todas las características de un Data Ware house en una solución de BI. Conocer y familiarizarse con un modelo OLAP de procesamiento analítico Entender el modelo de Toma de Decisiones (DSS) dentro de la estrategia de BI Conocer con mayor amplitud las herramientas para la gestión basadas en informes inteligentes que proporciona una solución/suitedeBI UNIDAD 5. INTELIGENCIA DE NEGOCIO I Introducción Definiciones Objetivos de la Inteligencia de Negocio El ciclo de BI Características de la Inteligencia de Negocio Morfología de un Sistema de Inteligencia de Negocio UNIDAD 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIO II Introducción Definiciones Objetivos de la Inteligencia de Negocio El ciclo de BI Características de la Inteligencia de Negocio Morfología de un Sistema de Inteligencia de Negocio UNIDAD 7. LOS 5 ESTILOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO Introducción a los modelos de BI Cuadros de Mando Reporting Empresarial Análisis avanzado y predictivo Análisis de cubos y OLAP Notificaciones y alertas UNIDAD 8. LA EMPRESA Y EL BI Introducción Beneficios en el departamento de Marketing Beneficios en el departamento de Ventas Beneficios en el departamento financiero Modelos de gobierno de la información Las pymes y la inteligencia de negocio UNIDAD 9. MERCADO BI – COMPETIDORES Introducción Cuadrante Mágico de Gartner Informe Forrester The Independent BI Survey 8 UNIDAD 10. ALTERNATIVAS Microsoft SQL Server BI Oracle Business Intelligence Access Excel Software de código abierto UNIDAD 11. IMPLANTACION DE UN SISTEMA DE BI – I Introducción Fase previa de decisión Razones para implantar un sistema de BI Alcance del sistema de BI Factores para la selección Riesgos de no utilizarlo Dificultades Metodología de Implantación UNIDAD 12. IMPLANTACION DE UN SISTEMA DE BI – II Introducción Fase previa de decisión Razones para implantar un sistema de BI Alcance del sistema de BI Factores para la selección Riesgos de no utilizarlo Dificultades Metodología de Implantación UNIDAD 13. METODOLOGIA PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE MEDICION DEL RENDIMIENTO EMPRESARIAL-CMI Introducción Metodología CMI-IRIS Sistema Informático Implementación Conclusiones UNIDAD 14. EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA I La etapa de implementación La etapa de construcción La ingeniería de software y el Cuadro de Mando Integral Conclusiones Indicadores Estratégicos presentes en todo CMI Grupo de indicadores centrales UNIDAD 15. EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA II La etapa de implementación La etapa de construcción La ingeniería de software y el Cuadro de Mando Integral Conclusiones Indicadores Estratégicos presentes en todo CMI Grupo de indicadores centrales UNIDAD 16. HISTORIA RECIENTE Y FUTURO DEL UNIVERSO BI Historia reciente del universo BI El futuro de la Inteligencia de Negocio Retos Crecimiento Convergencia con otras aplicaciones Inteligencia de Negocio Adaptativa UNIDAD 17. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL I Introducción Real Time Business Intelligence Mobile BI Social Intelligence Big Data UNIDAD 18. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL II Introducción Real Time Business Intelligence Mobile BI Social Intelligence Big Data UNIDAD 19. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL III Introducción Real Time Business Intelligence Mobile BI Social Intelligence Big Data UNIDAD 20. UNA SOLUCION OPEN SOURCE: PENTAHO El Servidor OLAP Capas del Servidor Herramientas ETL Minería de datos Conclusiones UNIDAD 21. QLIKVIEW 9 Introducción Qué es Qlikview 9 Atributos Características Atributos La herramienta en el Cuadrante Mágico de Gartner UNIDAD 22. CASO PRACTICO 1 – MERCADONA PARTE I Objetivo del proyecto Presentación de la compañía Análisis de la situación Plan Estratégico Diseño del CMI Plan de Desarrollo de la solución de BI UNIDAD 23. CASO PRACTICO 1 – MERCADONA PARTE II Objetivo del proyecto Presentación de la compañía Análisis de la situación Plan Estratégico Diseño del CMI Plan de Desarrollo de la solución de BI UNIDAD 24. CASO PRACTICO 1 – MERCADONA PARTE III Objetivo del proyecto Presentación de la compañía Análisis de la situación Plan Estratégico Diseño del CMI Plan de Desarrollo de la solución de BI UNIDAD 25. CASO PRÁCTICO 2: IMPLANTACIÓN DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES – PARTE I Objetivo del proyecto Descripción Análisis del modelo de negocio Diseño del Cuadro de Mando Integral Desarrollo del CMI Conclusiones UNIDAD 26. CASO PRÁCTICO 2: IMPLANTACIÓN DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES – PARTE II Objetivo del proyecto Descripción Análisis del modelo de negocio Diseño del Cuadro de Mando Integral Desarrollo del CMI Conclusiones UNIDAD 27. CASO PRÁCTICO 3: EMPRESA PILOTO ÁREA IT – PARTE I Resumen Ejecutivo Idea de previabilidad de negocio Situación interna Plan de Marketing Plan Financiero Plan de Implantación de Inteligencia de Negocio Ayudas y subvenciones Diagrama de Gantt UNIDAD 28. CASO PRÁCTICO 3: EMPRESA PILOTO ÁREA IT – PARTE II Resumen Ejecutivo Idea de previabilidad de negocio Situación interna Plan de Marketing Plan Financiero Plan de Implantación de Inteligencia de Negocio Ayudas y subvenciones Diagrama de Gantt


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Fuentes:

Burgos Baena, Agustín (2017). Análisis bursátil avanzado


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Agustín Burgos Baena
Agustín Burgos Baena

Doctor en Administración y Máster en finanzas en dirección financiera de empresas, análisis bursátil, valoración de empresas y gestión de activos financieros y bancarios.





Citar:

Burgos Baena, Agustín. (2017). Ámbito de estudio de las finanzas. Recuperado de: http://www.xprttraining.com/analisis-bursatil/ambito_de_estudio_de_las_finanzas.html

         

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