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Master en Business Analytics & Big Data Strategy

Master en Business Analytics & Big Data Strategy
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El Master en Business Analytics & Big Data Strategy se imparte en modalidad presencial en Madrid. El máster recoge un programa innovador que atiende... Seguir leyendo

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Descripción del Máster

El Master en Business Analytics & Big Data Strategy se imparte en modalidad presencial en Madrid.

El máster recoge un programa innovador que atiende a la nueva generación de profesionales que demanda el mercado, donde, una vez finalizado este máster, el participante estará preparado para acceder a profesiones tales como Data Scientist, Business Analyst, Social Media Analyst, Consultor de BI o CIO, entre otros. Además, accederás a obtener la certificación de ‘SAS Certified Visual Business Analyst’.

A través del Master en Business Analytics y Big Data Strategy de MSMK podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con un claustro de calidad compuesto por directivos de compañías nacionales y multinacionales. Además, te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas especializada en el máster.

Objetivos del Máster

El Master en Business Analytics y Big Data Strategy es un programa en el que los alumnos aprenden practicando con la tecnología específica y más novedosa, adecuada a cada fase del proceso en la toma de decisiones estratégicas. Las empresas reconocen y valoran el programa por su enfoque multidisciplinar, y carácter eminentemente práctico.

Temario del Máster

1. GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN Y DATA MANAGEMENT
• El nacimiento de Business Intelligence.
• Bases de datos relacionales.
• Conceptos básicos del BI.
• Arquitectura de proyectos BI.
• Business Analytics.
• Actores y ciclo de vida de los proyectos BI.
• Orígenes de información.
• Integración de fuentes heterogéneas en el DWH.
• Casos de uso.
• Bases de datos operacionales vs informacionales.
• Componentes del DWH: hechos y dimensiones.
• Modelo en estrella y modelo en copo de nieve.
• Datamarts.
• Explotación multidimensional de los datos: Cubos OLAP.
• ETL.
• Bases de datos relacionales.

2. BIG DATA PROFESIONAL

• Introducción al big data. El valor de los datos.
• Arquitectura de Big Data. Evolución de las plataformas.
• Acceso a la información. Taller de SQL.
• Arquitecturas de big data.
• ¿Qué es Hadopp? HDFS y MapReduce.
• El ecosistema de Hadopp: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie...
• Taller tecnológico de bases de datos NoSQL (Riak, Mongo BD, Neo4j, Cassandra...).
• Tratamiento de datos por lotes y tratamiento de datos en tiempo real. SPARK.
• Selección de herramientas para el tratamiento de datos en tiempo real (Stream processing).
• Taller tecnológico de tratamiento de datos en tiempo real.
• Visualización de datos con big data: Data Discovery.

3. DATA ANALYTICS: ESTADÍSTICA APLICADA A LA TOMA DE DECISIONES
• La estadística: principales funciones y limitaciones.
• Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos. Población y muestra. Tipos de muestreo.
• Modelos de distribución de probabilidad para análisis de fenómenos económicos y sociales de tipo discreto y continuo.
• Análisis estadístico desde el razonamiento inductivo. Métodos inferenciales: estimación y contrastación.

4. PROFESSIONAL CERTIFICATE IN DATA ANALYTICS

5. DATA ANALYTICS: DATA MINING

• Desarrollo de modelos de comportamiento y su aplicación práctica en la gestión de negocio.
• La minería de datos como proceso de ayuda a la toma de decisiones.
• Desarrollo de proyectos analíticos:
-Construcción del datamart.
-Tipología de variables.
-Metodología SEMMA (Sampling, Exploring, Modifying, Modelling, Assessment).
• Casos de uso (Best Practice):
-Detección de fugas de clientes.
-Detección de morosidad.
-Modelización de uplift.
-Predicción de demanda.
-Text Mining.
• Análisis casos Data Mining.

6. REPRESENTACIÓN DEL NEGOCIO: VISUALIZACIÓN

• Fundamentos de la visualización de los datos.
• Qué es el Visual Analytics.
• Introducción a Tableau.
• Data discovery con Tableau.
• Dashboard y story con  Tableau.
Para ilustrar los objetivos en clase se van a usar también otras herramientas de reconocida relevancia en el mercado como: ArcGIS, Carto, Piktochart.
• Aplicación y manejo de tecnología. Taller de QlikSense.

7. GESTIÓN DEL RENDIMIENTO: CUADROS DE MANDO
• Organizaciones basadas en información.
• Desarrollo de mapas estratégicos.
• Gestión basada en KPI's.
• Cuadros de mando departamentales.
• Desarrollo de cuadros de mando.

8. NEGOCIOS DIGITALES Y ESTRATEGIA

• Cambios de los negocios tradicionales a negocios digitales.
• Qué es un modelo de negocio.
• Representación del modelo de negocio.
• Business Model Canvas.
• Patrones principales de modelo de negocio.
• Innovación en los distintos aspectos de los modelos de negocio.
• Entornos VUCA.
• Metodologías predictivas vs metodologías adaptativas.
• Design Thinking o pensamiento de diseño.
• Lean Startup.
• Customer Development o desarrollo de cliente. Fases.
• Services Design o diseño de servicios.
• Métricas piratas.

9. EXECUTIVE CERTIFICATE IN PROJECT DEVELOPMENT MANAGEMENT AND IMPLEMENTATION FOR STRATEGIC MANAGERS

10. CIBERSEGURIDAD

• Conceptos y fundamentos.
• Ciberamenazas actuales.
• Seguridad en redes y comunicaciones.
• Seguridad en sistemas de información.
• Seguridad en aplicaciones web.
• Tecnologías de ciberseguridad.
• Continuidad de negocio.
• Organismos de ciberseguridad.
• Normativas y certificaciones.
• Legislación aplicable.

Duración del Máster

DURACIÓN:  350 horas
FECHA DE INICIO: 
1ª convocatoria: 29 de Marzo
2ª convocatoria: 23 de Octubre


Entidad adherida a Confianza Online