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Master Intensivo en Big Data y Business Analytics

Estudios mínimos: Estudios Universitarios
Master Intensivo en Big Data y Business Analytics
Estudios mínimos: Estudios Universitarios
9.800
El Master Intensivo en Big Data y Business Analytics se imparte en modalidad Presencial en Madrid. El Master Intensivo en Big Data y Business Analytics... Seguir leyendo

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Para optar a la beca deberás acreditar que eres un ex-alumno de este programa.

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... - Presencial (Madrid) de MSMK te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para identificar, analizar controlar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de la empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas.

Durante el programa los alumnos trabajarán el desarrollo de la función de Business Intelligence, el manejo y la gestión de datos: Datawarehouse y Big Data, el análisis y la planificación estratégica, el marketing estratégico y marketing intelligence, el marketing digital, social media y la movilidad vinculada a sistemas de información, la gestión avanzada de clientes (valor de clientes), la gestión de los ciclos de planificación, el manejo de herramientas CRM y Business Intelligence, el cuadro de mando integral, reporting y la gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

Master Intensivo en Big Data y Business Analytics - Presencial (Madrid) de MSMK, te permite desarrollar el programa en nuestras instalaciones de Madrid, lo que te permitirá compatibilizar tu actividad profesional con tu formación, podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con claustro de calidad, compuesto por directos de compañías nacionales y multinacionales y donde te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas, especializadas en el máster. Además de cursar el programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la “Certificación de SAS Enterprise Miner”.

Estudios mínimos: estudios universitarios

Estudios mínimos: estudios universitarios

Una vez finalizado el Máster habrás potencializado tus competencias y habilidades en la toma de decisiones en torno a la modelización, con el fin de obtener información útil de marketing y de la empresa, lo que te permitirá gestionar la toma de decisiones y la agregación de las mismas a la estrategia de negocio y de la empresa en general.

01. MANEJO DE INFORMACIÓN Y ESTRATEGIA DE NEGOCIO
•La información en la empresa como base para la orientación estratégica.
•Fuentes de información: interna y externa.
•El propósito estratégico y las competencias esenciales.
•Condicionamientos estratégicos de tipo estructural.
•Inteligencia competitiva y el proceso de inteligencia.
•Métodos y técnicas de análisis.

02. ECONOMÍA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL
•Entendimiento del nuevo consumidor.
•Visión 360º del nuevo ecosistema digital.
•Modelos de negocio digital. ROI Digital.
•Transformación digital.
•Gestión de la información.
•Marketing Dasboard.
•Social Media Analytics.

03. EL ORIGEN DEL BIG DATA

•Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
•El Datawarehouse y el tratamiento de los datos - Big Data.
•Modelo relacional - Modelo transaccional.
•Del Operacional al Informacional: Modelización de los datos (modelo en estrella, modelo en copo de nieve, …).
•Arquitectura del Datawarehouse: diferencia ente DWH y Datamart.
•Explotación multidimensional de los datos: Cubos OLAP.
•La importancia de la Calidad de datos. Limpieza y Enriquecimiento.
•Procesos y subprocesos de ETL.
•Aplicación práctica de la minería de datos: Ventas, CRM y Marketing.
-Conocimiento de clientes.
-Retención de clientes.
-Venta cruzada y adicional.
-Previsión de la demanda / Gestión de la demanda.
-Criterios de segmentación.
•Criterios de selección de herramientas de BI – Comparativa de herramientas de BI (Oracle, SAS y Qlik).
•La gestión de un proyecto de BI: metodología de implantación.
•Desarrollo de un sistema informacional con Qlik.

04. BUSINESS ANALYTICS

•La estadística como herramienta de apoyo para la toma de decisiones: principales funciones y limitaciones.
•Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos. Población y muestra. Tipos de Muestreo.
•Utilidad de los modelos de distribución de probabilidad para análisis de fenómenos económicos y sociales de tipo discreto y continuo.
•Adquisición de habilidades útiles para el análisis estadístico desde el razonamiento inductivo. Métodos inferenciales: Estimación y Contrastación.
•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.
•Proceso de exploración y modelización de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones previamente desconocidos y adquirir ventaja competitiva.
•Desarrollo de algoritmos y modelos de comportamiento a través de la minería de datos.
•Aplicación de la analítica de negocio en casos concretos.

05. BIG DATA INSIGHT- BIG DATA OPERACIONAL
•Introducción al Big Data. La obtención del valor de los datos.
•El origen de un proyecto de Big Data en las empresas: Claves.
•Nuevos retos en la gestión de los datos: Velocidad, Variedad, Volumen y Veracidad.
•Arquitecturas de Big Data.
•Bases de datos: Relacionales vs NoSQL.
•Taller de SQL.
•¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.
•El ecosistema de Hadoop: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie…
•Plataforma Big Data: Tipos de analíticas y Casos de uso.
•Tratamiento de datos por lotes.
•Tratamiento de datos en tiempo real.
•La gestión integrada de los datos con Spark.
•Visualización de datos con TIBCO Spotfire.
•Seguridad, Intrusismo y Ética de Big Data.
•Tendencias de Big Data. Evolución de las plataformas.
•Taller de Flume y Streaming.
•Taller de R.
•Taller de Spark con Python.
•Taller de Bases de datos: Riak, MongoDB, Cassandra y Neo4j.
•Taller con Hive, Sqoop, Pig y Mahout y Ozzie.

06. MOVILIDAD EN BUSINESS INTELLIGENCE

•Necesidades de movilidad en las empresas.
•Plataformas móviles de Analytics.
•Nuevas aplicaciones. Funcionalidad y limitaciones.
•Gestión de movilidad.
•Seguridad como factor crítico.

07. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

•Cuadro de Mando Integral (de acuerdo a metodología de Kaplan y Norton) – Balanced Score Card.
•Gestión por Indicadores: Herramientas para la toma de decisiones (Finanzas, Ventas, Marketing, Servicio, … ).
•Desarrollo de los ciclos de planificación y cálculo de previsiones. Herramientas de Gestión del Rendimiento Corporativo: Tendencias de mercado.
•Taller práctico con herramientas de Reporting y elaboración de Dashboards.
•Visualización analítica de los datos.

DURACIÓN: 400 horas
FECHA DE INICIO: Noviembre 2018 / Abril 2019