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Master en Data Analytics & Cognitive Intelligence

Madrid School of Marketing
Madrid School of Marketing

Máster Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: 14.500 €
Duración: 8 meses

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Resumen del máster

Requisitos: Titulados superiores universitarios y/o con experiencia profesional

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El Máster en Data Analytics & Cognitive Intelligence  de MSMK - Madrid School of Marketing te otorga sólidas habilidades de análisis y los conocimientos para identificar, analizar  controlar y gestionar de forma eficaz y ágil  la información de la empresas, del  mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas necesarias para liderar las estrategias de business analytics, cognitive intelligence, big data y business intelligence.

 
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Temario completo de este curso

01. BIG DATA BIG DATA INSIGHTS - EL ORIGEN DEL BIG DATA

• Principales conceptos de business intelligence (calidad de datos, procesos ETL,

DWH).

• El data warehouse y el tratamiento de los datos – Big data.

• Modelo relacional – Modelo transaccional.

• Del operacional al informacional: modelización de los datos (modelo en estrella,

modelo en copo de nieve…).

• Arquitectura del data warehouse: diferencia ente DWH y datamart.

• Explotación multidimensional de los datos: cubos OLAP.

• La importancia de la calidad de datos. Limpieza y enriquecimiento.

• Procesos y subprocesos de ETL.

• Interés empresarial del business intelligence.

• Aplicación práctica de la minería de datos: ventas, CRM y marketing.

• Criterios de selección de herramientas de BI - Comparativa de herramientas de BI

(Oracle, SAS y Qlik).

• Metodología de un proyecto de BI – Metodología analítica.

• Plataformas tecnológicas.

02. VISUALIZACIÓN

Storytelling. Representación mediante códigos visuales. Criterios clave.

• Visualización de datos. Casos de uso.

• Visualización de datos con programación (D3, R).

• Visualización de datos con mapas (geolocalización, mapas de calor...).

• Visualización no convencional (textos, redes sociales...).

• Mapa de herramientas de visualización (Tableau, Qlik, Arc GIS, Carto DB, RAW,

Chartio, Gapminder...).

• Tendencias de visualización (infogramas, modern BI...).

• Taller de Tableau.

• Taller de Qlik: Qlikview y Qlik Sense, ETL, modelo asociativo QIX, modelización

de datos, visualización, modelo D.A.R., maping, extensiones, cloud colaborativo,

storytelling, public data/data market.

03. BIG DATA INSIGHTS - 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.

• 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.

• Trabajo en clase con SAS Enterprise Miner.

• 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.

04. BIG DATA INSIGHTS - BIG DATA OPERACIONAL

• Introducción al big data. La obtención del valor de los datos.

• Nuevos retos en la gestión de los datos: velocidad, variedad, volumen y veracidad.

• Tendencias de big data. Evolución de las plataformas.

• Arquitecturas de big data.

• ¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.

• El ecosistema de Hadoop: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie…

• Plataforma big data: Tipos de analíticas y casos de uso.

• Tratamiento de datos por lotes y tratamiento de datos en tiempo real.

• Visualización de datos con big data. Data discovery.

• Taller de SQL.

• Taller de Python.

• Taller de bases de datos: Riak, MongoDB, Cassandra y Neo4j.

• Taller de Spark: tratamiento de datos en tiempo real.

• Taller de big data.

05. TECNOLOGÍAS Y APLICACIONES COGNITIVAS

COMPUTACIÓN COGNITIVA. IBM WATSON COMO MOTOR DE LOS NUEVOS MODELOS

DE NEGOCIO COGNITIVOS.

• Introducción a Watson developer cloud. Contexto y capacidades.

• Introducción a IBM Bluemix: Gestionando servicios y desplegando aplicaciones.

• Análisis semántico de contenido: Alchemy Language. Talleres de análisis

semántico y extracción de entidades.

• Desarrollo de anotadores customizados: Watson Knowledge Studio. Talleres de

creación de anotadores de machine learning.

• Detección de variables de personalidad y descubrimiento del tono: Watson

Personality Insights y Tone Analyzer. Taller de descubrimiento de tono.

• Traducción de texto y clasificación de lenguaje natural. Watson Language

Translator y Natural Language Classifier. Taller de clasificación de texto.

• Transcripción y síntesis de voz: Watson Speech to Text y Text to Speech.

• BOT’s: Automatización de las iteraciones con usuarios. Watson Conversation.

Taller de creación de un agente virtual.

• Prototipado en IBM Bluemix: Node-RED.

• Búsqueda y recuperación de información: Watson Retrieve & Rank y Watson

Discovery: taller de recuperación de información.

• Reconocimiento y clasificación de imágenes con Watson Visual Recognition. Taller

de análisis de imágenes y reconocimiento visual.

• Descubrimiento de datos guiados.

WATSON ANALYTICS. PLATAFORMA DE AUTOMATIZACIÓN DE DESCUBRIMIENTO

DE DATOS ESTRUCTURADOS.

• Descubrimiento de información, a través del lenguaje natural y de técnicas

avanzadas automatizadas.

• Cuadros de mando, infografías y storybooks.

• Acceso y análisis de datos sociales: Twitter.

INTERNET DE LAS COSAS. WATSON IOT.

• Descripción de la plataforma, servicios disponibles, ejemplos.

• Prácticas utilizando dispositivos remotos (uso con smartphones). Por ejemplo

recogeremos datos del acelerómetro y envío de comandos simples vía nodered

en Bluemix.

• Explotación de datos recolectados desde IoT con Watson Analytics.

• Diseño de soluciones usando los servicios de Watson Developer Cloud.

06. 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 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).

• Taller de “data experience”.

07. GESTIÓN POR INDICADORES

Desarrollo de mapas estratégicos.

• Balanced ScoreCard (cuadro de mando integral) - metodología de Kaplan y Norton.

• Desarrollo de indicadores de gestión comercial.

• Elaboración del business case para el desarrollo de la estrategia de business

intelligence, big data y analytics.

• Taller práctico con herramientas de reporting y elaboración de dashboards.

• Visualización analítica de los datos. Visualización interactiva.

• Data discovery. Análisis avanzado para la agilidad de los usuarios de negocio.

• Taller SAP Lumira.

 
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