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Máster en Business Analytics & Big Data Strategy – Presencial (Madrid)

MSMK University

Máster y Postgrado

  

Madrid

  

Noviembre 2019

  

350 horas

  

Descripción

El Máster 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.

 

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 Máster 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

  • Desarrollo de la función de Business Intelligence.
  • Manejo y gestión de datos: Datawarehouse y Big Data.
  • Análisis estratégico y planificación estratégica.
  • Marketing estratégico y marketing Intelligence.
  • Marketing Digital, Social Media y Movilidad vinculado a sistemas de Información.
  • Gestión avanzada de clientes (valor de clientes).
  • Gestión de los ciclos de planificación y presentación de las empresas.
  • Manejo de herramientas CRM y Business Intelligence.
  • Cuadro de mando integral y reporting.
  • Gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

Temario

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.

Convocatorias

Inicio: Noviembre 2019

Lugares

Madrid

Máster y Postgrado

     

Noviembre 2019

  

350 horas

  

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