Módulo 1: Introducción a Big Data y Data Analytics
Lección 1 - ¿Qué es Big Data y por qué es importante para las empresas?
Lección 2 - Principales conceptos y tecnologías en Big Data
Lección 3 - Aplicaciones de Big Data en diferentes industrias
Lección 4 - El papel del Data Analytics en la toma de decisiones empresariales

Módulo 2: Herramientas y técnicas de Data Analytics
Lección 1 - Introducción a herramientas de Data Analytics (R, Python, Tableau, etc.)
Lección 2 - Análisis descriptivo y exploratorio de datos
Lección 3 - Modelado predictivo y prescriptivo
Lección 4 - Visualización de datos para la toma de decisiones

Módulo 3: Data Mining y Machine Learning
Lección 1 - Fundamentos de Data Mining
Lección 2 - Algoritmos de Machine Learning más comunes
Lección 3 - Aplicaciones de Machine Learning en la mejora de la competitividad empresarial
Lección 4 - Desarrollo de modelos predictivos para identificar oportunidades de negocio

Módulo 4: Casos de estudio y mejores prácticas
Lección 1 - Casos de estudio de empresas que han utilizado Big Data y Data Analytics con éxito
Lección 2 - Mejores prácticas para la implementación de estrategias de Data Analytics en las empresas
Lección 3 - Cómo medir el impacto de Data Analytics en la competitividad empresarial
Lección 4 - Retos y tendencias futuras en Big Data y Data Analytics

Módulo 5: Proyecto final
Lección 1 - Presentación del proyecto final y selección del tema
Lección 2 - Desarrollo del proyecto utilizando herramientas de Data Analytics
Lección 3 - Análisis de resultados y conclusiones
Lección 4 - Presentación final y discusión de resultados