INESEM | Business School

Curso de Big Data en la Industria Química

Online Ilimitado plazas
Descripción general En qué consiste el programa

La utilización del Big Data en diferentes sectores industriales se está democratizando cada vez más, avanzando hacia la industria 4.0. El Curso de Big Data en la Industria Química se presenta como una gran oportunidad para conocer todas las ventajas que puede ofrecer el Big Dara al procesamiento de datos en la Industria Química.

El Curso de Big Data en la Industria Química te prepara para que, partiendo de un estudio de los principales conceptos del big data, business intelligence e internet de las cosas, puedas entender las diferentes aplicaciones de estas tecnologías en la Industria Química. También te preparará para establecer un proyecto de implementación de Business Intelligence en una empresa.

Objetivos

  • Conocer las características fundamentales del Big Data y el Business Intelligence
  • Analizar las tendencias del business intelligence en la industria química
  • Capacitar al alumno en la aplicación de herramientas de Big Data
Plan de estudios Módulos, estructura y metodología

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  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)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG 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

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

  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

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

  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

MÓDULO 2. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE EN LA INDUSTRIA QUÍMICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INDUSTRIA QUÍMICA, SECTOR ESTRATÉGICO DE FUTURO Y SU ADAPTACIÓN A LA INDUSTRIA 4.0.

  1. Industria química, sector estratégico de futuro y su adaptación a la industria 4.0

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONOCIMIENTO GENERAL DEL BUSINESS INTELIGENCE (BI)

  1. Introducción al sistema de BI
  2. Arquitectura de sistemas de BI
  3. Business Analytics: Clustering
  4. Business Analytics: Clasificación

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TENDENCIAS EN BUSINESS INTELLIGENCE EN LA INDUSTRIA QUÍMICA

  1. Tendencias en Business Intelligence en la Industria química

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MINERÍA DE DATOS EN BIG DATA

  1. Minería de datos en Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EJEMPLOS DE ÉXITO EN LA INDUSTRIA QUÍMICA: EJEMPLOS POR SUBSECTORES, EN GRANDES EMPRESAS, EN PYMES

  1. Ejemplos de éxito en la industria química: Ejemplos por subsectores, en grandes empresas, en PYMES

UNIDAD DIDÁCTICA 6. REFLEXIÓN SOBRE LA PERTINENCIA DEL BI EN NUESTRA EMPRESA QUÍMICA

  1. Reflexión sobre la pertinencia del BI en nuestra empresa química

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROYECTO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BUSINESS INTELLIGENCE EN NUESTRA EMPRESA

  1. Información que recoge mi empresa, cómo y dónde
  2. Información que necesito recoger
  3. Qué datos necesito analizar y cómo
  4. Proveedores con experiencia en el sector químico que me pueden desarrollar herramientas de análisis de mis datos
  5. Presupuesto inicial que necesito
  6. Proyección a largo plazo del proyecto

UNIDAD DIDÁCTICA 8. BIG DATA Y PRIVACIDAD DE CLIENTES: SECTOR QUÍMICO, INCLUIDO DENTRO DEL CATÁLOGO NACIONAL DE INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS

¿A quién va dirigido? Perfil recomendado y requisitos

El Curso de Big Data en la Industria Química está dirigido a profesionales del sector químico y a graduados universitarios de las ramas de química que quieran completar su formación cualificándose en la aplicación de tecnologías cada vez más solicitadas, como el Big Data.

Estudiar lejos de tu ciudad

El coste de vida de la ciudad donde quieres estudiar es importante

Tomamos los datos del calculador “Expakistan”. ​

Está calculado a partir de datos de residentes del país o la ciudad. Compara el coste de vida de un país o ciudad concreta con un país de referencia.

Este se toma como un valor de 100. Siendo un país un 20% más caro un 120 y un país un 20% más barato un 80.​

En nuestro caso la referencia es Madrid (Con valor de 100)

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