Máster en Business Intelligence y Data Science

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Noviembre

  

750 horas

  

Financiado. Beca. Bonificado

Descripción

En el pasado manejamos datos, información y conocimiento. Hoy en día manejamos datos masivos con los que no solo seremos capaces de anticipar el futuro, sino que nos permitirán crear el futuro que deseamos y automatizar procesos.

Los grandes retos a los que nos enfrentamos suponen una gran oportunidad para todos aquellos que se formen en estas disciplinas. Desde desarrolladores de asistentes virtuales (chatbots), a creadores de modelos y sistemas basados en datos e incluso entrenadores de algoritmos son actividades clave de las organizaciones que pretenden una gestión automatizada con modelos Data Driven.

En el Master en Business Intelligence y Data Science aprenderás, desde la práctica, a utilizar todas las herramientas que la Ciencia de Datos, el Big Data y el Business Intelligence nos proporcionan y serás capaz de utilizar algoritmos de IA, a través de Machine Learning para anticipar y predecir el futuro. Además podrás obtener un certificado de profesionalidad avalado por Computerworld University.

Objetivos

  • Saber diseñar y ejecutar proyectos que tengan como objetivo capturar, almacenar y procesar datos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas de una organización.
  • Diseñar y ejecutar proyectos de Big Data.
  • Diseñar y ejecutar proyectos de Business Intelligence.
  • Diseñar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo bajo técnicas de machine learning y deep learning.
  • Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial.

Requisitos

  • Científicos de datos y analistas de datos
  • Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data
  • Responsables de producto y experiencia de cliente
  • Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
  • Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

Temario

Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización

  • Fundamentos de business intelligence
  • Big data vs business intelligence
  • Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data
  • Masterclass: Conocimiento de mercado y métodos analíticos
  • Masterclass: Big Data Marketing: Nuevas respuestas a los retos tradicionales
Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
  • Captura y almacenamiento del dato
  • Análisis clave y aplicación de algoritmos
  • Introducción a la visualización de datos
  • Masterclass: Iniciación a Kettle: Jobs y Transformaciones
  • Masterclass: Dashboards útiles, dashboards visuales
Módulo 3. Customer Analytics
  • Estrategia customer centric
  • Segmentación de clientes
  • Gestión del valor del cliente
  • Masterclass: La importancia de la analítica de datos
  • Masterclass: Análisis y soluciones de fraude/abandono
Módulo 4. Big Data Marketing
  • Marketing Digital & Big Data
  • Del Big Data al Digital Customer Journey
  • Los expertos te cuentan las claves de negocio
  • Masterclass: Mango: aplicación del Big Data en retail
  • Masterclass: ¿Porqué un proyecto de Big Data en Mk?
Módulo 5. Business Intelligence
  • Introducción a la gestión de proyectos BI
  • Implementación de proyectos BI
  • Power BI
  • Masterclass: Business Intelligence: tendencias y casos de éxito
  • Masterclass: Cómo desarrollar un buen proyecto de big data
Módulo 6. Analítica financiera
  • Conceptos financieros y gestión de riesgos
  • BI: Diagnóstico financiero
  • BI: Prevención del fraude
  • Masterclass: Detección de fraude usando analítica de datos
  • Masterclass: Análisis de sentimiento: casos prácticos
Módulo 7. Visualización de datos
  • Modelos de visualización e importancia de los indicadores
  • Metodología de diseño con el foco del cliente
  • Implementación de Dashboard
  • Masterclass: Caso de éxito
  • Masterclass: Herramienta
Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato
  • Fundamentos y Proceso de Dirección estratégica
  • De la ventaja competitiva a la ventaja analítica
  • Gestión de proyectos de Transformación Digital
  • Masterclass: Caso de éxito
  • Masterclass: Herramienta
Módulo 9. Conceptos básicos de matemáticas y estadística
  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial
  • Masterclass: Modelo estadístico para medir y mejorar el NPS en una compañía.
  • Masterclass: Modelos estadísticos aplicados en diversos ámbitos de la industria
Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación
  • Configuración de ambientes de desarrollo
  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Masterclass: Librerías de visualización de datos sobre R
  • Masterclass: Librerías de visualización de datos sobre Python
Módulo 11. Big Data: Captura del dato
  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.
  • Masterclass: Implementación básica de analítica sobre Big Data usando Watson Studio
  • Masterclass: Construcción de una arquitectura de big data lake para procesado con Hadoop y Spark
Módulo 12. Big Data: Almacenamiento
  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud
  • Masterclass: MongoDB: aplicaciones de datos en tiempo real y detección de impago
  • Masterclass: Azure
Módulo 13. Ciberseguridad en BI y Data Science
  • Introducción y conceptos de seguridad
  • Arquitectura de la seguridad, seguridad en las redes, sistemas, aplicaciones y datos
  • Respuesta a incidentes y escenario actual de las amenazas
  • Masterclass: GDPR, Etica. y Privacidad en Data Science, Machine Learning.
  • Masterclass: El duro camino de los datos desde tu ordenador hasta el Host de un Banco
Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning
  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Masterclass: Computación Cuántica
  • Masterclass: Casos de éxito
Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning
  • Introducción al Deep Learning
  • Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
  • Redes convolucionales y otros tipos de redes
  • Masterclass: Caso de éxito
  • Masterclass: Herramientas
Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato
  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento
  • Masterclass: Caso de éxito
  • Masterclass: Herramientas
Proyecto de Fin de Master
*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

Convocatorias

Inicio: Noviembre

Financiación

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Validando datos

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