| BIG DATA INMOBILIARIO. Gestión
empresarial de la información. Business Intelligence. Data Mining. |
19 de octubre de 2022 |
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guía práctica soluciona este tipo de casos?
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debe saber un profesional en un caso práctico como el de la noticia? |
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BIG DATA INMOBILIARIO.
Gestión empresarial de la información. Business Intelligence.
Data Mining.
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| ¿QUÉ APRENDERÁ?
Introducción PRELIMINAR Big Data inmobiliario en 18 preguntas y
respuestas. PARTE PRIMERA El Big Data inmobiliario Capítulo 1. El
Big data como ayuda para tomar la mejor decisión inmobiliaria. Capítulo
2. ¿Cómo saber manejar el Big Data inmobiliario? Búsqueda
y emplazamiento de inmuebles. Capítulo 3. Las claves del Big Data
inmobiliario. Capítulo 4. Consultoría y Big Data inmobiliario.
Capítulo 5. El Big Data en la gestión de riesgos de la construcción
e inmobiliarios. Capítulo 6. Ventajas del BIG DATA en el mercado
inmobiliario. Capítulo 7. La revolución del ‘BIG DATA’ en
el sector inmobiliario. Capítulo 8. El Big data aplicado a un sistema
de valoración automática de inmuebles basado en inteligencia
artificial. Capítulo 9. La revolución del ‘BIG DATA’ en el
urbanismo. Ciudades inteligentes (smart cities). Capítulo 10. Geointeligencia
inmobiliaria. Capítulo 11. Big Data BIM. El Big Data de la construcción.
Capítulo 12. El Big Data aplicado a los centros comerciales. Capítulo
13. Aspectos técnicos del Big Data inmobiliario. PARTE SEGUNDA El
Business Intelligence (Inteligencia de Negocios): saber utilizar los datos.
Capítulo 14. Business Intelligence (Inteligencia del Negocio) y
Data Minining. Capítulo 15. Plani?cación de proyectos de
Business Intelligence. Capítulo 16. Inteligencia artificial y Aprendizaje
automático. Capítulo 17. ¿Cómo cambiará
el sector inmobiliario con la inteligencia artificial? PARTE TERCERA Data
Mining Capítulo 18. El Data Mining Capítulo 19. Acumulación
y análisis de datos. Data Mining Capítulo 20. Análisis
en Data Mining. Capítulo 21. Clasificación de sistemas de
Data Mining Capítulo 22. Fases del Data Mining Capítulo 23.
El almacenamiento de datos (datawarehouse). Capítulo 24. Técnicas
de explotación del Data Warehouse. Capítulo 25. Análisis
Exploratorio de Datos (E.D.A.: Exploratory data analysis) Capítulo
26. Extracción de datos ocultos en bases de datos (KDD) (Knowledge
Discovery in Databases). |
