Impulsa tu carrera como profesional con el Curso de Data Analyst Universitario y recibe tu titulación con 12 ECTS expedidos por la Universidad Católica de Murcia

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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300 horas - 12 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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formación online

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Amador Sénoko

BATA

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Amador Sénoko, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso en linea Homologado?

Me es util para mis gestiones personales.

Amador Sénoko, ¿qué has aprendido en el Curso en linea Homologado?

La claridad del contenido.

Amador Sénoko, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea Homologado?

Muchas cosas en el ambito del laboratorio.

Amador Sénoko, ¿qué has echado en falta del Curso en linea Homologado?

Muy buena,

Elena Y.

TOLEDO

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Genial. La formación me ha ayudado a la optimización de procesos de la empresa.

Ramón H.

ALICANTE

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

He podido manejar y llevar a cabo datos que no sabía cómo gestionar de mi empresa, optimizando las labores y proyectos.

Marta F.

VALENCIA

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Gracias a este curso online he podido formarme y optar a un nuevo empleo mucho más satisfactorio.

Javier G.

MADRID

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Todo genial. He podido formarme en nuevos conocimientos y analizar datos masivos de las empresas. GRACIAS.

Juan Antonio P.

TARRAGONA

Opinión sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

El curso me ha ayudado a recibir conocimientos sobre el tratamiento de datos. Destaco la sencillez con las que han explicado los conocimientos y mi tutor me ha resultado todas las dudas.
* Todas las opiniones sobre Curso Superior en Data Analyst (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso de data analyst universitario

CURSO DE DATA ANALYST UNIVERSITARIOAprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Curso de data analyst universitario
El análisis de datos para la toma de decisiones es un factor clave en cualquier empresa actual. En este sentido, gracias al uso del Big Data, podremos tratar con enormes cantidades de información, tan grandes que una base de datos relacional tradicional no es suficiente para abordar la labor. A lo largo de este Curso en Data Analyst veremos conceptos tan importantes dentro del análisis de datos como NoSQL, Data Warehouse y Data Mining. Además, veremos cómo se puede utilizar el machine learning para crear sistemas de elección y redes neuronales, así como la aplicación práctica a través de la programación estadística, presentando todas las herramientas y capacidades de un profesional de alto nivel.
Objetivos
de Curso de data analyst universitario
- 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. - 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.
Salidas profesionales
de Curso de data analyst universitario
El análisis de datos es un ámbito profesional en pleno auge y con una cantidad insuficiente de expertos en el sector. Por tanto, realizar un Curso en Data Analyst especializado en ello te otorgará los conocimientos necesarios para poder optar a puestos tan demandados como Analista de datos, Big Data Expert, Data Analyst o Ingeniero de datos, entre otros oficios.
Para qué te prepara
el Curso de data analyst universitario
Gracias a la realización de este Curso en Data Analyst serás capaz de realizar un análisis exhaustivo de cualquier fuente de información disponible. Mediante el uso de bases de datos NoSQL, Data Mining y Data Warehouse podrás crear un sistema capaz de analizar y reportar información de gran valor para cualquier empresa. Además, gracias al Machine Learning y a la programación estadística podrás realizar análisis de alto nivel.
A quién va dirigido
el Curso de data analyst universitario
Este Curso en Data Analyst está dirigido a diversos perfiles y es aplicable a numerosos sectores, puesto que es adecuado para todos aquellos graduados o diplomados universitarios que deseen adquirir conocimientos sobre tecnologías de análisis y procesamiento de datos, así como a profesionales con experiencia que deseen actualizarse y adaptarse a las tendencias actuales.
Metodología
de Curso de data analyst universitario
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso de data analyst universitario

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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4
  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos
  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads
  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones
  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes

Titulación de Curso de data analyst universitario

Titulación Universitaria de Curso Superior en Data Analyst con 300 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Curso En Data AnalystCurso En Data Analyst
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Daniel Cabrera Armenteros
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Curso de Data Analyst Universitario 

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¿Por qué estudiar y especializarse en Big Data y Data Analyst? ¿Conoces el puesto digital más demandado?

Los profesionales y las carreras digitales están cada vez más demandadas por parte de las empresas y de las compañías, son de los puestos  laborales más deseados a nivel internacional. Vivir de las redes sociales es perdurable en el tiempo; no obstante, hay que ir actualizando conocimientos de manera constante para destacar en el sector. Por tanto, es importante que como profesionales estemos al tanto de las novedades y trabajar en estas nuevas cuestiones. 

El Data Analyst es aquel especialista que se encarga en el estudio de los análisis de datos dentro del sector de la tecnología. Es el profesional que labora en la búsqueda y en el examen de grandes datos e informaciones para la producción, impulso y labor de estrategias que contribuyan al desarrollo de la empresa y a gestionar las directrices que conlleven el éxito empresarial. 

Hay que señalar que este empleo es altamente demandado por parte de las empresas, asimismo, este campo es muy amplio y es cierto que no se cuenta con muchos perfiles de este sector, por ello, son muchas las ofertas de empleo. Por otro lado, son puestos de trabajos competitivos, cuantos más conocimientos poseas, más escala tendrás en el puesto laboral.

Por otro lado, hay que señalar que Big Data hace referencia a una agrupación de datos con un gran tamaño que el software para procesar este tipo de datos tradicionales es fácil la gestión. No obstante, estos volúmenes de datos pueden emplearse para hacer hincapié y frente a adversidades de la empresa y solucionarlos. 

Asimismo, las empresas demandan puestos laborales con conocimientos en big data capaces de analizar el estado de la compañía y los pasos que deben tomar para lograr el éxito. El descubrimiento de patrones en el consumo le da una mejora a cómo percibir el mercado a la hora de la toma de decisiones con seguridad y con un paso firme. 

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Como citábamos con anterioridad, son muchas las empresas que demanda en la actividad actual perfiles profesionales con altos conocimientos en big data y data analyst. Con los avances de las nuevas tecnologías y la ciencia de datos en tiempo real son las nuevas fuentes para establecer una serie de valores para las compañías y las empresas.

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