MSMK - Madrid School of Marketing

Master Intensivo en Big Data & Analytics

MSMK - Madrid School of Marketing
Este curso no está actualmente activo en nuestra Web
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Octubre 2020
  • Lugar:
    C/ Príncipe de Vergara, 43
    Madrid 28001
    España
  • Duración:
    400 Horas
  • Titulación:
    Master Intensivo en Big Data & Analytics

Presentación

El Máster Intensivo en Big Data y Analytics te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para identificar, analizar, controlar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de las 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 (data warehouse 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.

A través del Master en Intensivo en Big Data y Analytics 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.

Programa

01. BIG DATA INSIGHTS - EL ORIGEN DEL BIG DATA

Introducción al Business Intelligence.
Introducción al data warehousing.
Calidad de los datos.
Del dato al conocimiento.
Interés empresarial del Business Intelligence.
Plataformas tecnológicas.
Identificación de variables.

02. 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.

Introducción a técnicas de Data Mining.

Árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales, comparación de modelos, puesta en producción, segmentación analítica y profiling y market basket analysis

Presentación SAS Enterprise Miner.

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.



03. 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 la empresa claves.
Nuevos retos en la gestión de los datos velocidad, variedad, volumen y veracidad.
Arquitecturas de Big Data.
Bases de datos SQL vs NoSQL.
Taller de SQL.
¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.
El ecosistema de Hadoop Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie...
Plataformas Big Data tipos de analíticas y casos de uso.
Tendencias de Big Data. Evolución de las plataformas.
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.

04. DESARROLLO ESTRATÉGICO DE NEGOCIO

El Business Intelligence y el Big Data en el mundo de la economía digital.
El Business Intelligence y el Big Data como herramientas de marketing y ventas.
Modelos de negocio digital. Cadena de valor digital.
Análisis de la rentabilidad (ROI) en un plan de marketing digital.
Retos de la transformación digital.
Marketing dashboard (objetivos, KPIs e hipótesis, alertas...).
Estrategia de medición online.
CRO (conversion rate optimization).
Social media analytics.
Visualización de los datos.
Clouding.
Desarrollo de un plan estratégico de marketing en redes sociales.
Diseño y desarrollo del plan estratégico de marketing. Estudio de mercado.
Marketing intelligence.
El diagnóstico. Oportunidades y amenazas. Fortalezas y debilidades. Puntos críticos.
Prioridades estratégicas Matriz Boston Consulting Group.
Diseño de la hoja de ruta (Roadmap).
Público objetivo. Segmentación de la base de clientes.
El impacto del Big Data en el diseño del plan estratégico.
Casos de análisis estratégico.
Key Tools Google Analytics, Google Adwords, SEMrush, Hootsuite.

05. CUSTOMER ANALYTICS

Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia de gestión para llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).

Segmentación de clientes.

Calcular el valor de cliente.

Analizar el impacto del valor de cliente en las estrategias de gestión.

CRM. Fundamentos. Funcionalidades básicas de un CRM.

CRM operacional, colaborativo, analítico y social CRM.

Herramientas CRM.

Herramientas de visualización de grandes volúmenes de datos en tiempo real dashboard online.

Implantación de un CRM errores, metodología.

CRM scorecard. Métricas.

Monitorización de redes sociales. Análisis de sentimiento en redes sociales.

Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (sector asegurador, sector automoción, sector retail, sector financiero).



06. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

Elaboración del business case para el desarrollo de la estrategia de BI.

Desarrollo de mapas estratégicos.

Cuadro de mando integral (de acuerdo a la metodología de Kaplan y Norton) –
balanced score card.

Gestión por indicadores herramientas para la toma de decisiones (finanzas, ventas, marketing, servicio...).

Toma de decisiones en la era cognitiva Watson Analytics (caso de retención de empleados desde la dirección de recursos humanos, y caso de abandono de clientes en el sector de las telecomunicaciones).

Taller práctico con herramientas de reporting y elaboración de dashboards.

Visualización analítica de los datos.

7. CERTIFICATE IN INNOVATION & CHANGE MANAGEMENT

8. CERTIFICATE IN MANAGEMENT AND LEADERSHIP

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