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Máster Profesional en Big Data y Transformación Digital de la Empresa

En estos momentos el centro ESCUELA DE NEGOCIOS CEF no tiene la matrícula abierta para este curso

Máster en Madrid (Madrid)

Requisitos: Requisito obligatorio: estar en posesión de un título universitario.

Temario completo de este curso

El programa arranca con un curso 0 de programación básica en SQL y ETL para aquellos alumnos que no estén familiarizados con el entorno tenológico.

MÓDULO 1: ECOSISTEMA TECNOLÓGICO DEL BIG DATA

  • Relaciones entre tablas
  • Overview de los ecosistemas
  • ALMACENAMIENTO DE DATOS
    • Datos Estructurados (SQL, CSV)
    • Datos semi-estructurados y no estructurados (texto y multimedia, XML, JSON)
    • Ecosistemas Big Data Batch: Spark y Hadoop
    • Ecosistemas Big Data Stream: Storm, Kafka
    • Proveedores de sistemas en cloud: Microsoft Azure, Amazon Web Services
  • PROCESAMIENTO DE DATOS
    • Advanced Analytics
      • Clasificación, clustering, detección de anomalías
      • Machine learning
    • Análisis estadístico básico: regresión, etc.
    • Procesamiento de datos con R y Python
    • Plataformas de Advanced Analytics: Dataiku, Rapid Minder
  • VISUALIZACIÓN DE DATOS
    • Teoría de la visualización: fijación de KPI
    • Visualización de datos con Tableau
    • Power BI

MÓDULO 2: TRANSFORMACIÓN DIGITAL E INNOVACIÓN EN LA EMPRESA

  • TRANSFORMACIÓN DIGITAL
    • Retos, etapas y características
    • Niveles de transformación
    • Modelos de impulso del cambio
    • Métricas para la transformación
    • Tecnologías disruptivas (4 sesiones)
  • CREACIÓN Y GESTIÓN DEL PROYECTOS
    • Design Thinking
    • Prototipado rápido y Unidad Mínima Viable
    • Modelos en cascada vs. Metodologías ágiles
    • Metodología PMP para la Gestión de Proyectos
    • Metodología SCRUM y Certificado
    • Change Management

MÓDULO 3: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL PARA EL ÁMBITO JURÍDICO-LEGAL

  • Teoría de gobierno de datos
  • GRPD
  • Cloud y Seguridad del dato
  • Outsourcing y seguridad externa

MÓDULO 4: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL PARA EL MARKETING Y LA DIRECCIÓN COMERCIAL

  • Advanced analytics aplicado al marketing
  • Modelos de atribución
  • Análisis del sentiment en redes sociales
  • Clusterización de clientes
  • Churn rate (caída de clientes)
  • Data management platform
  • CRO e Inbound Marketing, A/B Testing
  • Chatbots y métodos de aprendizaje automático
  • Marketing automation
  • Big Data y marketing en buscadores
  • Recomendadores, cross selling y up selling
  • Geomarketing
  • Fijación de precios
  • Previsión de ventas
  • Compra programática y Real Time Bidding
  • Ad Fraud, Viewability y Brand Safe
  • DMP

MÓDULO 5: BIG DATA Y TRANFORMACIÓN DIGITAL PARA LAS FINANZAS

  • Fintech
  • Análisis del Pipeline y de la desviación según pricing, churn rate
  • Credit Scoring
  • Modelos de impago
  • Identificación del fraude y detección de anomalías
  • Cuadros de mando avanzados
  • Criptomonedas y Nuevos medios de pago digitales
  • Banca Móvil
  • Instrumentos y herramientas financieras digitales
  • Crowdfunding, microcréditos
  • Tecnologías de automatización de las inversiones financieras
  • Gestión de riesgos
  • Análisis de costes y optimización de la eficiencia
  • Performance management (plataformas de forecasting, budgeting)

MÓDULO 6: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LOGÍSTICA Y OPERACIONES

  • Usos de las TIC en la Logística
  • EDI y Código de barras
  • ERP y CRM
  • Logística inversa y gestión del dato
  • Sistemas Just in Time
  • Aplicaciones para la última milla
  • Análisis de rutas optimizadas
  • Análisis de capacidad y ruptura de stock
  • Previsión de la demanda y cadena de suministro
  • Verificación de direcciones mediante tecnología big data
  • E-logistics y mobile logistics
  • Robotización de los procesos logísticos
  • Seguimiento de la mercancía en tiempo real

MÓDULO 7: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LOS RECURSOS HUMANOS (PEOPLE ANALYTICS)

  • Valoración de los puestos de trabajo mediante análisis avanzados de dato
  • HR Analytics
  • Workforce planning
  • Mapas de talento
  • Predicción de fuga de talento y rotación no deseada
  • Retribución y compensación variable

MÓDULO 8: PROYECTO FINAL DE MÁSTER

 
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