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Curso de Big Data en la Industria Química

Curso de Big Data en la Industria Química

¿Quieres impulsar tu carrera en la industria química con estrategias de Big Data aplicadas a la industria 4.0? Fórmate en tratamiento de datos con un enfoque práctico para mejorar tus opciones de promoción o empleabilidad.

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Curso de Big Data en la Industria Química

Un curso con datos verificables del programa

  • Facultad de Industria Química
  • Prácticas en centros reales
  • Título propio INESEM

¿Qué conseguirás al terminar este curso?

Conceptos de BI y Big Data

Entiende los principales conceptos del Business Intelligence y del Big Data para aplicar el tratamiento de datos en tu sector.

Estrategias de tratamiento

Establece estrategias de tratamiento de datos basadas en Big Data para responder a las necesidades del mercado.

Herramientas en química

Aprende a utilizar herramientas de Big Data aplicadas a la industria química para implementar mejoras en procesos.

Industria 4.0 aplicada

Comprende cómo encajan la automatización y la tecnología inteligente en la implantación de estrategias de Big Data.

Temario del programa

2 módulos que cubren desde los principales conceptos de Business Intelligence y Big Data hasta la implementación de estrategias de tratamiento de datos en industria química. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. Big Data Introducción

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Big Data

  • ¿Qué es Big Data?
  • La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Open Data
  • Información pública
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Unidad Didáctica 2. Fuentes de Datos

  • Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  • Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

Unidad Didáctica 3. Open Data

  • Definición, Beneficios y Características
  • Ejemplo de uso de Open Data

Unidad Didáctica 4. Fases de un Proyecto de Big Data

  • Diagnóstico inicial
  • Diseño del proyecto
  • Proceso de implementación
  • Monitorización y control del proyecto
  • Responsable y recursos disponibles
  • Calendarización
  • Alcance y valoración económica del proyecto

Unidad Didáctica 5. Business Intelligence y la Sociedad de la Información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 6. Principales Productos de Business Intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Unidad Didáctica 7. Big Data y Marketing

  • Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  • Toma de decisiones operativas
  • Marketing estratégico y Big Data
  • Nuevas tendencias en management

Unidad Didáctica 8. del Big Data Al Linked Open Data

  • Concepto de web semántica
  • Linked Data Vs Big Data
  • Lenguaje de consulta SPARQL

Unidad Didáctica 9. Internet de las Cosas

  • Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  • ¿Qué es IoT?
  • Elementos que componen el ecosistema IoT
  • Arquitectura IoT
  • Dispositivos y elementos empleados
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futuras
02

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

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

Unidad Didáctica 2. Conocimiento General del Business Inteligence (bi)

  • Introducción al sistema de BI
  • Arquitectura de sistemas de BI
  • Business Analytics: Clustering
  • Business Analytics: Clasificación

Unidad Didáctica 3. Tendencias en Business Intelligence en la Industria Química

  • Tendencias en Business Intelligence en la Industria química

Unidad Didáctica 4. Minería de Datos en Big Data

  • Minería de datos en Big Data

Unidad Didáctica 5. Ejemplos de Éxito en la Industria Química: Ejemplos Por Subsectores, en Grandes Empresas, en Pymes

  • 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

  • Reflexión sobre la pertinencia del BI en nuestra empresa química

Unidad Didáctica 7. Proyecto de Implementación del Business Intelligence en Nuestra Empresa

  • Información que recoge mi empresa, cómo y dónde
  • Información que necesito recoger
  • Qué datos necesito analizar y cómo
  • Proveedores con experiencia en el sector químico que me pueden desarrollar herramientas de análisis de mis datos
  • Presupuesto inicial que necesito
  • 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

  • Big Data y privacidad de clientes: Sector químico, incluido dentro del catálogo nacional de infraestructuras críticas

Claustro docente

Facultad de Biosanitaria — profesionales con experiencia en Big Data en la Industria Química.

Marianela Segura

Marianela Segura

Facultad de Biosanitaria

atención farmacéutica

Alba Gastón

Alba Gastón

Facultad de Biosanitaria

Sexología, Orientación y Terapia Sexual

Juan Luis Ortega

Juan Luis Ortega

Facultad de Biosanitaria

Fisioterapia

María Belen Del Río

María Belen Del Río

Facultad de Biosanitaria

Nutrición Clínica

Iván Iglesias

Iván Iglesias

Facultad de Biosanitaria

I+D.Ha trabajado como Especialista Clínico

Ana Yezhang

Ana Yezhang

Facultad de Biosanitaria

dispositivo antirreflujo para pacientes con ostomías

Mariana Pérez

Mariana Pérez

Facultad de Biosanitaria

Salud Integrativa

María Elena Martín

María Elena Martín

Facultad de Biosanitaria

Clínica de Animales Exóticos

¿En qué podrás trabajar?

Con este curso podrás optar a puestos como:

  • Líder de proyectos Big Data
  • Implementación BI en industria química
  • Consultor/asesor externo en Big Data
  • Especialista en tratamiento de datos
  • Profesional de analítica para química
  • Gestión de datos en industria 4.0

Metodología

Nuestra metodología educativa

Estudiantes trabajando juntos con sus portátiles
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Contenidos de calidad

Ofrecemos una formación completa y actualizada de la mano de un claustro profesional en activo que confecciona los diferentes programas formativos de su área/especialidad.

Materiales y Recursos Didácticos

Tendrás a tu disposición un banco de materiales y recursos didácticos sobre legislación. Así como una Tribuna de noticias y actualidad. Además, podrás asistir a Seminarios online de la mano de nuestro claustro, en el que se tratan temas actuales y de interés.

Claustro Profesional

Los docentes de INESEM son profesionales en activo ofreciendo una docencia de calidad y en constante actualización. Preparan el contenido de aquellos programas formativos cuyas áreas son en las que trabajan.

Tutorización individual

No estarás solo durante tu formación, tendrás al claustro a tu disposición y un tutor asignado con el que podrás mantener el contacto y poder consultar todas las dudas que te vayan surgiendo.

Testimonios

La experiencia de quienes ya estudiaron con nosotros

«Buscaba un Máster oficial sin desplazarme. Estuve atendida en todo momento, todo muy profesional.»

Patricia Ortiz Ruiz

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