MSMK - Madrid School of Marketing

Máster en Business Analytics y Big Data Management (Incluye SAS Certified Visual Business Analyst)

MSMK - Madrid School of Marketing
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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Abril 2017
  • Lugar:
    C/ Príncipe de Vergara, 43
    Madrid 28001
    España
  • Duración:
    400 Horas
  • Titulación:
    Máster en Business Analytics y Big Data Management
  • Otras Convocatorias:

    Presentación

    El Máster en Business Analytics y Big Data Management de MSMK - Madrid School of Marketing te prepara para identificar, recopilar, analizar, interpretar, manejar y visualizar los datos, con el fin de transformarlos en información de valor y generar las oportunidades de negocio e innovación necesarias para que tu empresa avance.

    En MSMK - Madrid School of Marketing además de cursar un programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la certificación de “SAS Certified Visual Business Analyst” y a una Bolsa de Empleo vitalicia especializada en el sector.

    El Máster en Business Analytics & Big Data Management es un programa innovador que atiende a la nueva generación de profesionales que demanda el mercado, donde una vez finalizado este programa 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.

    Programa

    01. IINNOVACIÓN Y ESTRATEGIA EN BIG DATA

    • Introducción al Big Data.
    • Information Discovery.
    • Arquitectura y Ciclo de Vida.
    • Nuevas Fuentes de Datos.
    • Seguridad y Normativa.
    • Organización.
    • Tecnología.
    • Dinámica de Innovación en Big Data.

    02. BUSINESS DISCOVERY

    • Entender y Descubrir el Negocio.
    • Buscar e identificar los datos.
    • Hallar lo relevante y la información que nos proporciona.
    • Visualizar.
    • Remezclar y ensamblar datos.
    • Inteligencia de Negocio.

    03. INTRODUCCIÓN Y TRANSFORMACIÓN EN EL NEGOCIO

    • Negocio y Estrategia.
    • Big Data e Innovación en la Empresa.
    • Big Data y Analytics en la Gestión innovadora en los procesos operativos y del Negocio.
    • Marketing Intelligence & Social Analytics.
    • Sales Intelligence.
    • Optimización: Operaciones y logística.
    • Financial Intelligence.
    • Recursos Humanos y Big Data.

    04. DATA MANAGEMENT & DATA SCIENCE PROCESS

    • Strategic Busines Discovery Process.
    • Data Management Process.


    05. CÓMO CONSTRUIR UN DATA WAREHOUSE

    • Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
    • El Datawarehouse y el tratamiento de los datos.
    • Principales componentes del DWH.
    • Modelo relacional – Modelo transaccional.
    • Modelos de datos: modelo “relacional”, en “estrella”, modelo en “copo de nieve”…
    • Diferencias entre un Data Warehouse y un sistema OLTP.
    • Arquitecturas de un Data Warehouse.
    • Data Warehouse versus Datamart.
    • Calidad de los datos.
    • Procesos de ETL.

    06. ESTADÍSTICA APLICADA EN DATA MINING

    • Estrategias y conceptos para el Data Scientist.
    • Estadística aplicada a la empresa.
    • Introducción al Data Mining.
    • Principales problemas estadísticos en Data Mining.
    • Principales Modelos en Data Mining.
    • Modelización predictiva.
    • Test Analytics.
    • Redes Neuronales.
    • Técnicas de Forecasting y visualización de datos.
    • Prinicipales herramientas para el Data Mining.
    • Métodos de Clasificación.
    • Manejo básico de R y Python.
    • Árboles de decisión.
    • Reglas de asociación.
    • Aplicaciones de la minería de datos al Marketing, CRM y Ventas.
    • Social Networks.
    • Estadística In-Memory para Hadoop.

    07. TECNOLOGÍAS PARA LA EMPRESA Y BIG DATA

    • Negocio y tecnologías Big Data.
    • Nuevas arquitecturas: conceptos, fundamentos, marcos de arquitectura en el entorno digital.
    • Virtualización y Cloud Computing.
    • Software de gestión empresarial: ERP, CRM, SCM, BPM y Asset Management.
    • Social Business.
    • Sistemas de Integración.
    • Gestión de riesgos y seguridad.
    • Gestión del cliente.
    • Outsourcing.
    • Stream processing & Real-Time Analytics.

    08. TRATAMIENTO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

    • Introducción y fundamentos de la visualización.
    • Cognición.
    • Datos, modelos y gráficos.
    • Diseño de la visualización.
    • Interacción.
    • Análisis visual colaborativo.
    • Uso eficaz del espacio.
    • Introducción a Hadoop.
    • Cloudera: instalación.
    • Integración de herramientas con Hadoop.
    • Visual Analytics: Exploring and Reporting.

    09. MARKETING SCIENCE

    • Fundamentos del Marketing Mix.
    • Marketing de productos y servicios.
    • Customer Journey.
    • Customer Experience.
    • Digital Branding and Social Media.
    • Marketing eficaz y ROI.
    • Market Research.
    • Marketing Analytics.

    10. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

    • Conocer el desarrollo de los ciclos de planificación y presupuestación de las empresas.
    • Adquirir los conocimientos básicos de finanzas que nos permitan manejar los principales ratios financieros.
    • Comprender el impacto de las variables financieras a la hora de analizar el rendimiento de la empresa.
    • Profundizar en la importancia de la gestión por Indicadores (Cuadro de Mando Integral, Dashboards, Reports, …).
    • Elaborar Mapas Estratégicos.
    • Conocer las tendencias tecnológicas referentes a las herramientas de CPM.
    • Desarrollo de Scorecards, Dashboards y Reports con SAP Excelsius.

    11. IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA EFICAZ DE “BIG DATA MANAGEMENT” EN LA EMPRESA

    • Objetivos estratégicos y de la empresa.
    • Definición de la estructura y recursos básicos.
    • Implementación y profundidad del análisis.
    • Plan de Big Data.
    • Interpretación y toma de decisiones.
    • Innovación en el Negocio.

    12. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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