Executive Máster en Business Analytics for Strategic Management – Presencial (Madrid)

Máster y Postgrado

     

Noviembre 2019

  

400 horas

  

Descripción

El Executive Máster en Business Analytics for Strategic Management está enfocado hacia la dirección y la gestión, con aprendizaje práctico de la mano de la tecnología específica y más novedosa, adecuada a cada fase del proceso en la toma de decisiones estratégicas.

Durante el máster, los alumnos aprenderán a incorporar técnicas y métodos de gestión especializados en los que la analítica avanzada, las técnicas de business intelligence y el tratamiento de grandes volúmenes de datos en múltiples formatos que se generan a velocidad de vértigo, ya son parte de la forma en cómo gestionan la compañía. El business intelligence, la analítica avanzada y lo que se conoce como big data, son factores críticos para el desarrollo de ventajas competitivas en la economía digital que vivimos.

A través del Executive Máster en Business Analytics for Strategic Management 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.

Temario

  1. GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN. BUSINESS ANALYTICS PARA LA DIRECCIÓN
 
• El valor de los datos y la información dentro de la organización.
• Principios de las organizaciones basadas en la estrategia. Estrategia empresarial.
• La necesidad del Balanced ScoreCard (BSC).
• Objetivos e indicadores estratégicos.
• Mapas estratégicos.
• Implantación del BSC.
• Estrategia en la información.
• Data management y estrategia.
• Estrategia analítica.
• Estrategia de procesos.
• Estrategia digital y datos.
• Estrategia tecnológica.
• Habilidades y competencias estratégicas para la toma de decisiones basadas en datos.
 
2. BIG DATA INSIGHTS. BI, EL ORIGEN DEL BIG DATA
 
• Principales conceptos de business intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
• El data warehouse y el tratamiento de los datos – Big data.
• Modelo relacional – Modelo transaccional.
• Arquitectura del data warehouse: diferencia ente DWH y datamart.
• Explotación multidimensional de los datos: cubos OLAP.
• La importancia de la calidad de datos. Limpieza y enriquecimiento.
• Interés empresarial del business intelligence. Detección de oportunidades y toma de decisiones.
• Aplicación práctica de la minería de datos: ventas, CRM y marketing.
• Criterios de selección de herramientas de BI - Comparativa de herramientas de BI (Oracle, SAS y Qlik).
• Metodología de un proyecto de BI – Metodología analítica.
• Plataformas tecnológicas.
 
 
3. VISUALIZACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS
 
• Técnicas de visualización para la detección de oportunidades y toma de decisiones.
• Storytelling. Representación mediante códigos visuales. Criterios clave.
• Visualización de datos. Casos de uso.
• Visualización de datos con mapas (geolocalización, mapas de calor...).
• Visualización no convencional (textos, redes sociales...).
• Mapa de herramientas de visualización (Tableau, Qlik, Arc GIS, Carto DB, RAW, Chartio, Gapminder...).
• Tendencias de visualización (Infogramas, modern BI...).
• Taller de Qlik: Qlikview y Qlik Sense, ETL, modelo asociativo QIX, modelización de datos, visualización, modelo D.A.R., maping, extensiones, cloud colaborativo, storytelling, public data/data market.
 
 
4. BIG DATA INSIGHTS. TÉCNICAS DE BUSINESS ANALYTICS PARA LA DIRECCIÓN
 
• 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.
• Adquisición de habilidades útiles para el análisis estadístico desde el razonamiento inductivo.
»» Clustering and profiling.
»» Árboles de decisión.
»» Ensamblado de modelos.
»» Regresión logística.
»» Redes neuronales.
»» K-vecinos.
»» Series temporales.
• Introducción al data mining.
• Presentación de SAS Advanced Analytics.
• Metodología SEMMA: Sample - Explore - Modify - Model - Assessment.
• Aplicación de la analítica de negocio en casos concretos:
»» Predicción de demanda.
»» Detección de morosidad/fraude.
»» Valor de cliente.
»» Sistemas de recomendación.
»» Pricing.
»» Text mining.
»» Visión computacional (deep learning).
 
 
5. BIG DATA INSIGHTS. BIG DATA OPERACIONAL
 
• Introducción al big data. La obtención del valor de los datos.
• Nuevos retos en la gestión de los datos: velocidad, variedad, volumen y veracidad.
• Tendencias de big data. Evolución de las plataformas.
• Arquitecturas de big data.
• ¿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.
• Data discovery. Visualización de datos con big data.
 
 
6. TECNOLOGÍAS Y APLICACIONES COGNITIVAS.
NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO
 
COMPUTACIÓN COGNITIVA. IBM WATSON COMO MOTOR DE LOS NUEVOS MODELOS
DE NEGOCIO COGNITIVOS.
 
• Análisis semántico de contenido: AlchemyLanguage.
• Desarrollo de anotadores customizados: Watson Knowledge Studio.
• Detección de variables de personalidad y descubrimiento del tono: Watson Personality Insights y Tone Analyzer.
• Traducción de texto y clasificación de lenguaje natural. Watson Language Translator y Natural Language Classifier.
• Transcripción y síntesis de voz: Watson Speech to Text y Text to Speech.
• BOT’s: Automatización de las iteraciones con usuarios. Watson Conversation.
• Búsqueda y recuperación de información: Watson Retrieve & Rank y Watson Discovery.
• Reconocimiento y clasificación de imágenes: Watson Visual Recognition.
 
WATSON ANALYTICS. PLATAFORMA DE AUTOMATIZACIÓN DE DESCUBRIMIENTO
DE DATOS ESTRUCTURADOS.
 
• Descubrimiento de información, a través del lenguaje natural y de técnicas avanzadas automatizadas.
 
INTERNET DE LAS COSAS. WATSON IOT.
 
• Descripción de la plataforma, servicios disponibles, ejemplos.
• Explotación de datos recolectados desde IoT con Watson Analytics.
 
7. GESTIÓN POR INDICADORES ESTRATÉGICOS. KPI’s PERFORMANCE MANAGEMENT
 
• Gestión por indicadores. Fundamentos y técnicas.
»» Indicadores de RRHH.
»» Indicadores de finanzas.
»» Indicadores de marketing - marketing dashboard (objetivos, KPIs e hipótesis, alertas …).
»» Indicadores de ventas.
»» Indicadores de operaciones.
»» Integración de KPI’s.
• Generación de valor en la organización con los sistemas de información.
• Caso de negocio soportado por la estrategia de business intelligence, big data y analytics.
 
8. DIGITAL DATA
 
• Tratamiento del dato en el entorno digital.
• Estrategia de medición online.
• Monitorización de redes sociales. Análisis de sentimiento en redes sociales.
• Social media analytics.
• Customer intelligence.
 
 
9. BUSINESS ANALYTICS PROJECT MANAGEMENT
 
• Planificación y gestión de un proyecto de business analytics.
• Implantación de un proyecto de business analytics.
 
10. CERTIFICATE IN PROJECT DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION FOR STRATEGIC MANAGERS
 

Convocatorias

Inicio: Noviembre 2019

Lugares

Madrid

 

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