Programa del Máster Executive en Big Data y Analytics de MSMK

Este es el Programa del máster executive en Big Data y Analytics de MSMK

PRIMER MÓDULO: El origen del Big Data

  • Introducción al Business Intelligence.
  • Introducción al Datawarehousing.
  • Calidad de los datos.
  • Del Dato al Conocimiento.
  • Interés empresarial del Business Intelligence.
  • Plataformas Tecnológicas.
  • Identificación de variables.

SEGUNDO MÓDULO: 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.

TERCER MÓDULO: 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 empresas: 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 BigData: 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.

CUARTO MÓDULO: Desarrollo estratégico y 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 herramienta 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 on line.
  • 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.

QUINTO MÓDULO: 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.
  • Fundamentos. Funcionalidades básicas de un CRM.
  • CRM Operacional, Colaborativo, Analítico y Social Commerce.
  • 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).

SEXTO MÓDULO: 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 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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