Scorm en Big Data
Descripción del scorm Scorm en Big Data
El Big Data es un término abstracto empleado para referirse al análisis de datos masivos. El análisis de datos puede ayudar a la toma de decisiones en las grandes instituciones, ya que nos proporciona unos datos que no serían posibles de obtener de otra manera. La formación en este campo es vital para garantizar el futuro profesional de aquellos que se dediquen a la toma de decisiones y el análisis de datos en un mundo cada vez más digital. Con el presente Curso en Big Data recibirá los conocimientos necesarios para tener claros los conceptos de Big Data sus diferentes aplicaciones.
Contenido e-learning de Scorm en Big Data
SCORM 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
¿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)
SCORM 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
Diagnóstico inicial
Diseño del proyecto
Proceso de implementación
Monitorización y control del proyecto
Responsable y recursos disponibles
Calendarización
Alcance y valoración económica del proyecto
SCORM 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
SCORM 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
Tipo de herramientas BI
Productos comerciales para BI
Productos Open Source para BI
Beneficios de las herramientas de BI
SCORM 5. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
SCORM 6: DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
Concepto de web semántica
Linked Data Vs Big Data
Lenguaje de consulta SPARQL
Interesados en Scorm en Big Data
El presente scorm está dirigido a toda aquellas personas que quieran iniciarse en el mundo del Big Data, conocer el análisis de datos masivo y sus diferentes aplicaciones. Además puede ser una formación recomendada y complementaria para los recién titulados .
Duración sugerida para este contenido: 200 horas