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<blockquote data-quote="inna" data-source="post: 21759" data-attributes="member: 21794"><p>1. Presentación del programa y el por qué</p><p>La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.</p><p>2. Objetivos</p><p>- Conocer herramientas de tratamiento de datos tanto para pequeñas como grandes empresas y corporaciones.</p><p>- Profundizar el conocimiento en recopilar, agregar, identificar, asegurar la calidad y la persistencia y distribuir los datos uniformemente.</p><p>- Capacitar a profesionales para gestionar de forma inteligente el volumen de datos y generar propuestas estratégicas e innovadoras.</p><p></p><p>3. Destinatarios</p><p>a) Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus horizontes laborales.</p><p>b) Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento.</p><p>c) Empresas que busquen especialización de su personal.</p><p>d) Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral.</p><p></p><p>4. Salidas profesionales</p><p>- Data Management</p><p>- Director estratégico</p><p></p><p>Posibilidad de realizar prácticas en empresas </p><p>5. Programa</p><p>Módulo 1</p><p>Data Intelligence. Análisis Descriptivo ¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?</p><p>Módulo 2</p><p>Construcción del repositorio de análisis. Cómo guardar la información.</p><p>Módulo 3</p><p>Definición y creación de variables. Por dónde comenzar a analizar.</p><p>Módulo 4</p><p>Representación gráfica de variables. Qué y cómo medir resultados.</p><p>Módulo 5</p><p>Definición de indicadores y validación de resultados. Cantidad de datos para analizar.</p><p>Módulo 6</p><p>Data mining. ¿Podemos reducir el número de variables para análisis? Relaciones entre sucesos/ rela¬ciones ocultas. Agrupación de usuarios y/o productos. Previsiones de comportamiento. Aplicación de Análisis al entorno 2.0.</p><p>Módulo 7</p><p>Big Data. Gestión estratégica de flujo de datos. Generación de valor económico a través de la captura y análisis de datos. Vida útil de los datos. Mejora competitiva y Customer Service. Rendimiento, segmentación y automatización.</p><p>Módulo 8</p><p>Caso Práctico. Cómo aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico.</p><p></p><p><a href="http://bit.ly/1mKhdvR" target="_blank">http://bit.ly/1mKhdvR</a></p></blockquote><p></p>
[QUOTE="inna, post: 21759, member: 21794"] 1. Presentación del programa y el por qué La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia. 2. Objetivos - Conocer herramientas de tratamiento de datos tanto para pequeñas como grandes empresas y corporaciones. - Profundizar el conocimiento en recopilar, agregar, identificar, asegurar la calidad y la persistencia y distribuir los datos uniformemente. - Capacitar a profesionales para gestionar de forma inteligente el volumen de datos y generar propuestas estratégicas e innovadoras. 3. Destinatarios a) Recién licenciados y profesionales que deseen ampliar sus horizontes laborales. b) Profesionales con experiencia que quieran asumir nuevas competencias y responsabilidades, así como tener un reconocimiento. c) Empresas que busquen especialización de su personal. d) Titulados en Formación Profesional Grado Medio o de Grado Superior que buscan una preparación práctica para entrar en el mundo laboral. 4. Salidas profesionales - Data Management - Director estratégico Posibilidad de realizar prácticas en empresas 5. Programa Módulo 1 Data Intelligence. Análisis Descriptivo ¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos? Módulo 2 Construcción del repositorio de análisis. Cómo guardar la información. Módulo 3 Definición y creación de variables. Por dónde comenzar a analizar. Módulo 4 Representación gráfica de variables. Qué y cómo medir resultados. Módulo 5 Definición de indicadores y validación de resultados. Cantidad de datos para analizar. Módulo 6 Data mining. ¿Podemos reducir el número de variables para análisis? Relaciones entre sucesos/ rela¬ciones ocultas. Agrupación de usuarios y/o productos. Previsiones de comportamiento. Aplicación de Análisis al entorno 2.0. Módulo 7 Big Data. Gestión estratégica de flujo de datos. Generación de valor económico a través de la captura y análisis de datos. Vida útil de los datos. Mejora competitiva y Customer Service. Rendimiento, segmentación y automatización. Módulo 8 Caso Práctico. Cómo aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico. [url=http://bit.ly/1mKhdvR]http://bit.ly/1mKhdvR[/url] [/QUOTE]
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