El arte de convertir Datos en Acciones

Curso Big Data: Analisis de datos y Tecnologias necesarias, para managers.

Curso Big Data: Anàlisis de datos y Tecnologías necesarias, para managers. El arte de convertir los datos en acciones eficaces.

PRESENTACIÓN:

wp-mda-formacionLas empresas disponen cada vez de más datos y necesitamos managers que tomen decisiones acertadas basadas en la capacidad de convertirlos en acciones eficaces. Con el curso “Big Data: Analisis de datos y tecnologias necesarias, en tu portátil para managers”  el asistente podrá extraer hasta la ultima gota del conocimiento escondido en los datos, podrá generar mejores insights, tenir una mejor comprensión del negocio, del cliente, del mercado, etc. En síntesis, conocerá de manera sencilla (sin fórmulas matemáticas ni conceptos complejos) las diferentes técnicas de análisis, para aplicarlas con diferentes herramientas de análisis (lo cual permitirá ir más allá del Excel).  Además será capaz de conocer y comprender como extraer, adjuntar y fusionar datos de diversas fuentes, transformar y preparar los datos para realizar sus análisis, y en base a esto, tomar las decisiones más oportunas.

OBJETIVOS:

  • Conocer los tipos de análisis y utilizar las diferentes herramientas para preparar los datos y obtener los resultados que permitirán tomar las decisiones acertadas.
  • Comprender como funcionan las bases de datos lo que permitirá utilizarlas para trabajar con facilidad los datos.
  • Conocer como funcionen les herramientas de preparación y transformación de datos y aplicarlas para preparar los datos de manera sencilla y sin errores.
  • Conocer como funciona el Business Intelligence y aplicarlo a la creación de cubos para hacer análisis multidimensionales.
  • Conocer los conceptos mas relevantes de la estadística y evaluar cual es el tipo de análisis más adecuado en cada caso.
  • Conocer los principales conceptos del Data Mining, las bases de los principales algoritmos y aplicarlo para generar patrones.

METODOLOGÍA:

El curso es eminentemente practico, por lo cual es imprescindible asistir con un ordenador portátil. En la mayoría de los casos se intentará utilizar software open source, que el asistente podrá descargarse e instalar en su portátil desde las paginas web oficiales, siguiendo sus instrucciones. El conocimiento de este software no es complejo y es compatible al de los sistemas de cualquier empresa u otros softwares que se comercializan en el al mercado. No son necesarios conocimientos informático ni de estadística previos.
Para trabaja con bases de datos utilizaremos “mySQL“, se transformarán los datos con “Pentaho Data Integration“, se analizaran los datos con “Excel”, “Pentaho Business Intelligence“, “RStudio“, y “SPSS” y se conocerá el aprendizaje basado en los datos utilizando “WEKA“.

DIRIGIDO A:

Ejecutivos, managers y profesionales que trabajen habitualmente con datos, en empresas o despachos profesionales, y que quieran ganar eficacia y productividad en el análisis de los mismos.

PROFESSOR:

ciencia
Sr. Josep Anton Charles, Economista i Director de MDA Marketing Diagnosis & Action. Experiencia en entornos multinacionales i nacionales, mercados altamente competitivos y complejos, tanto “en línea” como consultor en PIME  y en escuelas de formación. Experiencia y conocimiento de negocio en gestión de marcas, precios, publicidad, promociones, mercados, equipo comercial, relación con los consumidores y clientes, de productos de gran consumo, y otros productos y servicios. Experiencia en trabajar con datos como consultor.

CURSO BIG DATA. PROGRAMA:

Duración: Cuatro sesiones de 1 día (20-30h)

Big Data y las Bases de Datos. ¿Dónde están los datos?

El asistente comprenderá los diferentes tipos de bases de datos y la manera de procesar los datos. Lo aplicará trabajando con Bases de Datos estructuradas (“mySQL”), principalmente para interrogarlas.

  • Espacio de trabajo necesario: “MySQL”
  • Introducción al análisis de los datos
  • El Big Data. Los datos y su tendencia
  • El almacenamiento de los datos
  • El procesamiento de los Big Data: Hadoop i MapReduce.
  • Práctica: BBDD estructuradas. MySQL y el lenguaje SQL.

La preparación y transformación de los datos para el análisis. De los datos que tengo a los datos que necesito.

En cualquier análisis la parte de mayor “time consuming” es la de preparación de los datos. El asistente comprenderá como funcionan las herramientas de tratamiento de datos y lo aplicara para extraer los datos que necesite. También aprenderá a trabajar con ellas para que los datos estén listos en función del requerimiento del análisis (“Pentaho Data Integration”).

  • Espacio de trabajo necesario “MySQL” i “Pentaho Data Integration”.
  • Los inputs: Excel, text, csv, BBDD (Access, MySQL, etc.)
  • Las transformaciones: Normalizar, Desnormalizar, Fuzzy, Merge, trabajar con filas, seleccionar atributos, hacer cálculos, trabajar con formulas, trabajar con strings, etc.
  • Los Outputs: Excel, csv, text, BBDD, Weka, SPSS, etc.
  • Casos prácticos ETL: Pentaho Data Integration

Anàlisis de datos: “Como analitzar los datos”

En función del tipo de pregunta a la qué se busca respuesta habrá unos análisis y herramientas recomendados. El asistente trabajará con tablas dinámicas del Excel, con cubos multidimensionales de “Pentaho Business Intelligence” y con la estadística de “RStudio” i “SPSS”.

  • El espacio de trabajo necesario: “MySQL”, “Pentaho Data Integration”, “Schema workbench”, “Pentaho Business Intelligence”, “Spss”, “R” i “Excel”.
  • El análisis de los datos con Excel: Las tablas dinámicas.
  • Business Intelligence: Anàlisi Multidimensional con Cubos, Dimensiones, jerarquías, miembros calculados y lenguaje MDX.
  • Estadística sin fórmulas: Análisis descriptivo, Análisis Relacional, Análisis Predictivo (regresión y sèries temporales)
  • Casos prácticos de Business Intelligence, R i SPSS

Anàlisis de datos: “El aprendizaje basado en los datos”.

El asistente aprenderá a utilizar el “machine learning” para encontrar patrones en los datos (ya sea para clasificar, agrupar, asociar, seleccionar o pronosticar), que se utilizarán para entender mejor el negocio o tomar decisiones.

  • El espacio de trabajo: “Weka”
  • Qué es el data mining y el machine learning
  • Los inputs y los outputs del data mining
  • Los algoritmos básicos (sin formules): 1R, Bayes, J48, PRISM, Aprioiri, IBK, EM
  • Evaluar la credibilidad de lo que ha sido aprendido.
  • Tener en cuentas los costes de las decisiones
  • La transformación de los datos supervisada: Selección de atributos, Discretización de datos numéricos, las Muestras, la Transformación de las clases múltiples en binarias.
  • Casos prácticos con Weka.

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