Course info

Course Overview



A self-managed MOOC where you organize your own study schedule and learning journey (through the content provided). 

El Business Intelligence es uno de los puntales de la actual revolución tecnológica que estamos experimentando. La cantidad de datos generados por la sociedad de la información crece día a día, y seguirá creciendo gracias a la explosión de las redes sociales, las smarts cities, el big data, los dispositivos móviles, los sensores, etc. Este incremento exponencial del volumen de datos que se generan hace imprescindible el uso de sistemas que sean capaces de analizarlos y convertirlos en información útil. Por este motivo, nuestra sociedad, nuestras empresas e instituciones necesitan en estos momentos integrar inteligencia dentro de sus procesos organizativos y de decisión, y esto implica incorporar herramientas de business analytics o smart data. Este curso presenta una introducción a estas herramientas de Business Intelligence, las metodologías principales asociadas y las tendencias actuales dentro de esta área.

Learning Objectives

Syllabus

1.  Introducción al sistema de Business Intelligence (BI)

BI introducción al sistema BI. Niveles de madurez analítica en la empresa. Ciclo de vida de la información. Gestión de proyectos BI. Tendencias del mercado BI.


2.  Arquitectura de sistemas de BI

Factoria de información Corporativa y Data Warehouse. Procesos ETL. Metadatos. Diseño Multidimensional. OLAP. Cuadros de mando.


3.  Business Analytics: Clustering

Introducción al business analytics. Clustering jerárquico. Clustering no jerárquico: el algoritmo k-means.


4.  Business Analytics: Clasificación

Introducción a los problemas de clasificación. Árboles de decisión. Support Vector machines (SVM).


5.  Tendéncias en Business IntelligenceTendencias en BI. 

Open Source BI. Sistemas de Big Data. Sistemas de BI Sociales. Sistemas de BI Geográfico. Customer Experience.

Outcomes

Se espera que el estudiante complete las 5 semanas visualizando y comprendiendo el material audiovisual presentado en el aula. Los contenidos de las presentaciones seran también publicados en formato pdf para su estudio posterior. Se espera que el estudiante complete un promedio de 2/3 tests (en función del módulo) por semana lectiva. Estos tests serán evaluados automáticamente y permitirán evaluar la progresión del estudiante y su comprensión de la materia.A menudo los contenidos del curso tienen una vertiente práctica. Esta componente práctica se verá reflejada en la aplicación de algoritmos de mineria de datos a ejemplos reales (datos disponibles públicamente). El estudiante avanzado podrá después aplicar estos contenidos a sus propios problemas una vez asimilados los ejemplos y el paradigma general del curso.


Course Structure

  • Lesson 1 - Introducción al sistema de BI
  • Lesson 2 - Arquitectura de sistemas de BI
  • Lesson 3 - Business Analytics: Clustering
  • Lesson 4 - Business Analytics: Clasificación
  • Lesson 5 - Tendencias en Business Intelligence
  • Lesson 6 - Mini-Questionnaire

Teacher

David Masip

Teacher


Profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Actualmente, imparte docencia en materias relacionadas con la Inteligencia Artificial, la Visión por Computador y la Inteligencia de negocio. http://business-intelligence.uoc.edu/

Coauthor

Carles Garrigues

Teacher 

Profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Actualmente, imparte docencia en materias relacionadas con el Software Libre y la legislación informática. http://business-intelligence.uoc.edu/

Coauthor

Jessica Chao