Formación Laboris

Master en Business Analytics & Data Strategy

Madrid School of Marketing
Madrid School of Marketing

Máster Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: 7.000 €

Resumen del máster

El Master en Business Analytics y Data Strategy – Presencial (Madrid) de MSMK 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 master 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”. El Master en Business Analytics y Data Strategy - Presencial (Madrid), te permite desarrollar el programa en nuestras instalaciones de la emblemática calle de Príncipe de Vergara de la ciudad de Madrid, lo que te permitirá compatibilizar tu actividad profesional con tu formación, podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con claustro de calidad, compuesto por directos de compañías nacionales y multinacionales y donde te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas, especializadas en el máster.

Temario completo de este curso

01. GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN Y

SISTEMAS INFORMACIONALES

• Masterclass: Estrategia Corporativa.

• La información como activo estratégico.

• Fundamentos de la gestión de la información en las empresas.

• Masterclass: Data Governance.

• Conceptos básicos de analytics.

• Ecosistema de la información.

• Arquitectura de los sistemas informacionales (data warehouse approach).

• Modelamiento de datos relacional y dimensional.

• Calidad de los datos.

• Masterclass: Seguridad y privacidad de los datos.

02. BIG DATA

• Introducción al Big Data.

• Arquitectura de Big Data (Hadoop).

• Ecosistema Hadoop. ETL datos Estructurados.

• Ecosistema Hadoop. Adquisición de datos No Estructurados.

• Taller de SQL.

• Bases de datos: SQL y NO SQL (PostgreSQL & Mongo DB).

• Tratamiento de datos por lotes (Python).

• Tratamiento de datos en tiempo real (Spark).

• Visualización de datos en Big Data (TIBCO).

03. REPRESENTACIÓN DEL NEGOCIO: VISUALIZACIÓN

• Fundamentos de la visualización de los datos.

• Definición de segmentos de los consumidores de datos.

• Cómo presentar los datos con visión de negocio.

• Storytelling con datos.

• Reporting, consultas libres y análisis OLAP.

• Data Exploration (SAS Visual Analytics).

• Data Discovery (SAS Visual Analytics).

• Análisis visual (SAS Visual Analytics).

• Caso de negocio (SAS Visual Analytics).

• Taller de tecnología QlikSense.

04. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT: CUADROS DE MANDO

• Organizaciones basadas en información.

• Despliegue de la estrategia.

»» El diagnóstico como elemento de supervivencia.

»» La comunicación pilar de la implementación.

»» El alineamiento estratégico como clave del éxito.

• Traducción de la estrategia en KPI’s.

• La gestión basada en KPI’s.

»» El Balanced Scorecard como monitor de la estrategia.

»» Mapas estratégicos.

»» Definición de indicadores.

• Cuadros de Mando departamentales (Marketing, Producción, Finanzas, Gestión de Personas).

• Taller de Tecnología SAP Lumira.

05. DATA ANALYTICS: ESTADISTICA CON R

• Estadística descriptiva univariante.

• Estadística descriptiva multivariante.

• Estadística inferencial: modelos de probabilidad.

• Estadística inferencial: intervalos de confianza.

• Estadística inferencial: contraste de hipótesis.

• Estadística inferencial: regresión lineal simple.

06. DATA ANALYTICS: MACHINE LEARNING / DATA

• Proceso del data mining.

• Modelos de clasificación (árboles de decisión).

• Modelos de clasificación (clustering).

• Modelos de predicción (redes neuronales).

• Modelos de predicción (regresiones).

07. ANALYTICS ON BUSINESS

• Masterclass: Marketing & Analytics.

• Customer Management.

• Customer Experience.

• CRM.

• Advanced Customer Analytics.

• Marketing geolocalizado.

• Masterclass: Monetización del dato.

• Analytics en Banca:

»» Banking Intelligence.

»» Credit Scoring.

• Analytics en Seguros:

»» Insurance Intelligence.

»» Pricing.

• Analytics en Retail:

»» Retail Intelligence.

»» Internet of Things.

• Analytics en Telecos:

»» Teleco Intelligence.

»» Abandono de clientes. CHURN.

• Analytics en Aerolíneas: Fidelización.

• Masterclass: Blockchain.

08. TALLER DE TECNOLOGÍA: CRM – SALESFORCENER

• Salesforce como herramienta de CRM.

• Omnicanalidad.

• Gestión de campañas.

• Marketing digital.

• Salesforce Automation.

• Ciclo de Ventas.

• Estructura Comercial.

• Proceso de venta.

• Caso de negocio.

INING CON SAS MI

09. NEGOCIOS DIGITALES

• Nueva economía.

• Modelos de negocio.

»» Modelos de negocio.

»» Herramienta Business Model. Canvas.

»» Patrones de modelo de negocio.

»» Tendencias innovadoras de modelos de negocio.

• Entornos de negocio y primeras fases de construcción.

»» Entornos nuevos donde desarrollar negocios.

»» Nuevas metodologías para desarrollar negocios.

»» Primeras fases para la construcción de un negocio.

»» Fase de estudio y bases de ideación.

• Fases intermedias y finales de la construcción (Aprendizajes y pivotajes).

»» Fase de ideación.

»» Fase de pruebas.

»» Fase de aprendizajes.

10. PROJECT MANAGEMENT APLICADO AL BIG DATA / BUSINESS ANALYTICS

• ¿Qué es un proyecto?

• Características de un proyecto de Big Data / Business Analytics.

• Gestión del Alcance.

»» Actividades en un proyecto de Big Data / Business Analytics.

• Gestión del Tiempo.

»» Cronograma de un proyecto de Big Data / Business Analytics.

• Gestión de los Costes.

»» ROI de un proyecto de Big Data / Business Analytics.

• Gestión de la Calidad.

• Gestión de los Recursos Humanos.

»» Los perfiles de un proyecto de Big Data / Business Analytics.

• Gestión de los Riesgos.
 
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