Máster en Power BI y Business Intelligence INESEM

Este máster te capacita en Power BI y Business Intelligence, herramientas clave para analizar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información estratégica para tomar decisiones efectivas.
OBJETIVOS
Este Master en Power BI y Business Intelligence se justifica en un contexto empresarial y tecnológico en constante evolución. En la era de los datos, las organizaciones generan grandes volúmenes de información que requieren ser analizados y transformados en conocimientos estratégicos. La visualización de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para comunicar de manera efectiva estos conocimientos y facilitar la toma de decisiones basadas en datos. Con el auge de las tecnologías de la información y la comunicación, se ha vuelto crucial aprovechar el potencial de las herramientas de Business Intelligence para extraer información valiosa de los datos, permitiendo a los usuarios explorar, descubrir patrones y tendencias, identificar insights y contar historias impactantes.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
Este Master en Power BI y Business Intelligence está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en desarrollar habilidades en visualización de datos, analítica web y toma de decisiones. Es adecuado para analistas de datos, científicos de datos, profesionales de marketing, consultores y cualquier persona que desee mejorar su capacidad para trabajar con datos.
REQUISITOS
Estar en posesión de titulación universitaria
TITULACIÓN
Titulación Universitaria de Máster de Formación Permanente en Power BI y Business Intelligence con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de MurciaTEMARIO
MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0 UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS MÓDULO 2. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES UNIDAD DIDÁCTICA 4. BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERNET DE LAS COSAS UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP MÓDULO 3. DATA MINING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 2. CICLO DATA MINING UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIDAD DIDÁCTICA 5. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS EXPERTOS UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN MÓDULO 4. EXCEL AVANZADO UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL MÓDULO 5. DATA VISUALIZATION UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS) UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE CHART UNIDAD DIDÁCTICA 7. CHARTBLOCKS UNIDAD DIDÁCTICA 8. INFOGRAM UNIDAD DIDÁCTICA 9. LEAFLET UNIDAD DIDÁCTICA 10. CARTO MÓDULO 6. POWER BI UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS MÓDULO 7. ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4 UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO) UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER
COMPETENCIAS
· Dominar las técnicas de visualización de datos utilizando herramientas como Tableau, D3 y Power BI. · Comprender los principios básicos de la visualización de datos y aplicarlos de manera efectiva. · Aprender a trabajar con diferentes tipos de gráficos y tablas para presentar datos de manera clara y concisa. · Adquirir habilidades en analítica web, incluyendo el uso de Google Analytics y Data Studio. · Desarrollar la capacidad de crear dashboards interactivos y personalizados para el análisis de datos. · Familiarizarse con las técnicas de SEO y analítica web para medir el rendimiento y optimizar sitios web. · Utilizar Excel como un profesional, extraer la mayor cantidad de información e integrarlo con otras herramientas.
PROFESORADO
ISAÍAS ARANDA CANO, DANIEL CABRERA ARMENTEROS
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