CURSO DE BIG DATA EN EL SECTOR FINANCIERO

Duración en horas: 10 horas

        
1 Qué es el Big Data   
     1.1 Qué es el Big Data   
     1.2 Origen del Big Data   
        
2 Datos   
     2.1 Qué es un dato   
     2.2 Como elegir los datos adecuados   
     2.3 Tipos de Big Data   
     2.4 Tipos de datos estructurados   
     2.5 Datos no estructurados   
     2.6 Diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados   
     2.7 La importancia de los datos de Big Data   
        
3 Usos de Big Data   
     3.1 Por Qué es tan importante el Big Data   
     3.2 Como desarrollar un producto usando Big Data   
     3.3 Como implementar el uso de Big Data en un proyecto empresarial   
        
4 Análisis y calidad de datos   
     4.1 Como realizar un análisis corporativo   
     4.2 Calidad de datos en Big Data   
     4.3 Técnicas de análisis de datos   
     4.4 Técnicas de estudio de datos más sofisticadas   
        
5 Estrategías de uso de Big Data   
     5.1 Cuál es el tamaño de mercado de Big Data   
     5.2 Como definir una buena estrategia de usos del Big Data   
     5.3 Primer paso de una estrategia de uso de Big Data   
     5.4 Las estrategias se definen en preguntas y respuestas   
        
6 Relaciones con Big Data   
     6.1 Cuál es la relación entre Big Data, científicos de datos e ingenieros de datos   
     6.2 Por que científicos de datos   
     6.3 Salarios profesionales y estudiosos de este concepto   
     6.4 Cual es la importancia de los profesionales de Big Data en la industria   
     6.5 Mejores herramientas para utilizar Big Data   
     6.6 Cuestionario: cuestionario final   
        

Big Data en sector financiero   
        

1 Big Data - concepto técnicas y aplicaciones a la economía   
     1.1 Introducción   
     1.2 Una aproximación al concepto de Big Data   
     1.3 Big Data y técnicas estadisticas   
     1.4 Aplicaciones de Big Data a la economía   
        
2 Big Data y servicios financieros   
     2.1 La potencialidad de las técnicas de Big Data en el sector financiero   
     2.2 Big Data y calificaciones crediticias   
     2.3 Aplicaciones a la detección de fraude en las tarjetas de crédito   
     2.4 Big Data y las nuevas plataformas de servicios financieros   
     2.5 Otras actividades del Big Data en los servicios financieros   
        
3 Los peligros del Big Data   
     3.1 Los peligros del Big Data   
     3.2 Conclusiones   
     3.3 Cuestionario: cuestionario final    

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• Todos nuestros títulos son de carácter privado.  
• Diploma Digital certificado con Firma y Huella Electrónica
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