Formación Laboris

Máster Executive en Big Data y Analytics – Presencial

Madrid School of Marketing
Madrid School of Marketing

Máster Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: 14.500 €
Duración: 8 meses

Resumen del máster

Objetivos: El máster tiene como objetivo que los alumnos aprendan a poner en práctica las tecnologías y sistemas de gestión empresarial y desarrollen una visión analítica y estratégica de la empresa para generar unos resultados más competitivos. Para ello, el plan docente te permitirá conocer los fundamentos del Business Intelligence y el manejo de datos, te formarás en tratamiento de datos con Big Data y en Datawarehouse. Adquirirás conocimientos en Business Analytics, en desarrollo estratégico de negocio y en gestión de clientes.

A quién va dirigido: Esta formación está pensada para titulados universitarios y para profesionales que deseen mejorar sus competencias en dirección y planificación estratégica de negocio, en sistemas de información y gestión de departamentos. El máster cuenta con una carga lectiva de 400 horas que cursarás a lo largo de 8 meses.

Información adicional

El Máster Executive en Big Data y Analytics de MSMK - Madrid School of Marketing te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias 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.
Una vez finalizado el Máster habrás potencializado tus competencias y habilidades en la  toma de  decisiones en torno a la modelización,  con el fin de obtener información útil de marketing y de la empresa, lo que te permitirá gestionar la toma de decisiones y la agregación de las mismas a la estrategia de negocio y  de la empresa en general.
Durante el programa los alumnos trabajarán el desarrollo de la función de Business Intelligence, el manejo y la gestión de datos: Datawarehouse 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.
En Madrid School of Marketing además de cursar un programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la “Certificación de SAS Enterprise Miner” y a una  Bolsa de Empleo vitalicia especializada en el sector.

 
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Temario completo de este curso


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. 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.
• 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 INSIGHTS - 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.
» Principios y fundamentos de la economía digital. Modelos de negocio.
» La cadena de valor digital.
» El cuadro de mando de marketing (digital).
» Big Data.
» Internet de las cosas. Economía colaborativa.
• 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.
 
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