Máster en Business Analytics & Big Data Management

- El Máster en Business Analytics & Big Data Managament - Presencial (Madrid), te permite desarrollar el programa en nuestras instalaciones de la calle de Príncipe de Vergara de la ciudad de Madrid, lo que te permitirá compatibilizar tu actividad profesional con tu formación altamente especializada en Liderazgo y Management, 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 nac¬ionales y multinacionales y donde te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas, especializada en el Máster

Temario:

01. INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA EN BIG DATA.
• Introducción al Big Data.
• Information Discovery.
• Arquitectura y Ciclo de Vida.
• Nuevas fuentes de datos.
• Seguridad y Nornativa.
• 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. INNOVACIÓN 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. COMO COSTRUIR UN DATA DATAWAREHOUSE.
• 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”, etc.
• Diferencias entre un datawarehouse y un sistema OLTP.
• Arquitecturas de un datawarehouse.
• Datawarehouse versus Datamart.
• Calidad de los datos.
• Procesos de ETL.

06. ESTADÍSTICA APLICADA PARA DATA MINING.
• Estrategias y conceptos para el Data Scientist.
• Estadística aplicada a la empresa.
• Introduccio´n al Data Mining.
• Principales problemas estadi´sticos 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.
• Me´todos de Clasificacio´n.
• Manejo ba´sico 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.
• Sofware 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 INTELLIGENCE
• 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,etc.)
• Elaborar Mapas Estratégicos.
• Conocer las tendencias tendencias tecnológicas referentes a las herramientas de CPM.
• Desarrollo de Scorecards, Dashboards y Reports con SAP Excelsius

10. IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE “BIG DATA MANAGEMENT” EFICAZ 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.

Profesorado:

Del claustro académico del Máster está formado por especialista en Business Analytics, y Big Data Managament, tanto a nivel nacional como internacional. Entre los profesores que imparten el programa se encuentran:

Luis Ortiz, Director de Iniciativas de Negocio y Global Delivery, Insa.
Antonio Tena, Socio Director, Taylormade.
César Pérez Aznar, Sony Iberia. Head of Business Process Office.
Conrado Martínez, Director de Marketing, Informa D&B.
Cristina Pérez Huerta, Consultora - PreVenta Desarrollo de Negocio (área analítica), SAS España.
David Davó, Responable CRM, Hyunday.
Gerardo Kareaga, Director de Marketing, Lagun Aro.
Emérito Martínez Chacón, Director de Marketing de QDQ media en España.
Jaime Requejo, Client Technichal Professional Business Analytics, IBM.
Javier Yuste, Director de Desarrollo de Negocio, TDX Indigo Iberia.
Javier Albesa, Director Financiero, KONE.
Jesús Cristóbal Asorey, Sistema de Análisis y Navegación de Datos, SAND.
Alberto Cabanillas Rodríguez, Business Intelligence Manager Negocio SAP, INSA.
Johan Aguilera, Project Manager de Servicios Profesionales (SSPP) de SAS.
Juan Montero Varona, Consulting Manager, SAS España.
Luis Felipe Llavé, Business Intelligence Manager, ACE European Group.
Manuel Herrero, Director BI Carrefour Financiero.
Francisco Gómez, Gerente de Cuenta de INNOVA – TSN.
Pilar Lorenzo, Directora de Alianzas, SAS España.
Tomás Merello, Director de Contabilidad y Compras Accounting & Procurement Manager, INSA.
Alberto Céspedes, Técnico GIS Informador (Departamento de Formación).
Lourdes Hernández, Directora en MAS Servicios de Transformación.
Consuelo Verdú, Consultor Sénior – Inknowation.
Luis Miguel Espina, Dirección COmercial Marketing Business Intelligence Manager, IBERDROLA.
Ramón Ojeda, Director Corporativo de Marketing y Ventas Grupo ASPRO OCIO S.A. Madrid

Duración:

10 meses, 400 horas

Fechas:

FECHA DE INICIO: Noviembre y Abril.