Máster En Análisis De Datos / Master Data Analytics - Presencial
ContenidoMáster En Análisis De Datos / Master Data Analytics - Presencial.
Objetivo del curso:
Programa para llevar a evolucionar un negocio digital y el rendimiento de cualquier área de una organización, e impulsar la carrera de profesionales que quieran enfocar su futuro laboral hacia la toma de decisiones en las empresas desde una perspectiva data-driven. Este máster te ayudará a descubrir el poder de los datos extrayendo, gestionando y analizando insights que las organizaciones necesitan para tomar decisiones de negocio inteligentes.
El MDA es el aliado perfecto en el mundo de las decisiones basadas en datos.
Objetivos específicos:
• Entender el valor de los datos y adquirir conocimientos técnicos para identificar y priorizar oportunidades de mejora y su impacto en el negocio.
• Elaborar un modelo de datos y KPI’s eficiente y sólido capaz de ayudar a la toma de decisiones.
• Dominar tecnologías y herramientas actuales para extraer, visualizar, gestionar y analizar datos.
• Generar un pensamiento analítico para la gestión de una empresa.
¿A quién va dirigido?
Las empresas necesitan traducir el mundo data al lenguaje del negocio. Para solucionar esta necesidad, buscan perfiles con un equilibrio único entre negocio, análisis y tecnología. Un talento digital que escasea en el mercado.
Máster que genera un puente entre el negocio y el análisis de datos con una triple visión: analítica, tecnológica y de negocio.
Profesionales que quieran convertirse en data translators, con orientación a la gestión de datos en el ámbito de los negocios y que quieran aprender a liderar proyectos de analítica y, crear estrategias de negocios bajo un enfoque de análisis y visualización de datos.
Profesionales que buscan adquirir experiencia en la resolución de problemas y situaciones de negocio a partir del análisis y la gestión de información, y que desean ser profesionales certificados en el manejo de herramientas de analítica (Google Analytics, Salesforce Marketing Cloud, SQL, Tableau, etc.)
Requisitos de admisión:
Contar con estudios superiores universitarios
Experiencia profesional
Plan de estudios:
10 módulos:
CURSO DE NIVELACIÓN, DATA-DRIVEN ECONOMY, DATA MANAGEMENT, DATA-BASED PROJECT, BIG DATA TECHNOLOGY, DATA ANALYTICS, ADVANCED DATA ANALYTICS, VISUALIZATION, DATA IN REAL LIFE, DATA IN USE
Proyecto real de digitalización:
El proyecto de digitalización y transformación digital de una empresa real es la implementación práctica de todo lo aprendido en clases junto con un equipo multidisciplinario y un tutor, a través de la metodología learning by doing.
Certificaciones:
Prepárate para las certificaciones oficiales más importantes:
• En Power BI, Google Analytics, Azure y AWS.
• Claves de la analítica web, servicios que ofrece cloud y metodología en proyectos data.
• Aspectos técnicos y funciones que ofrece Google Analytics.
• Utilización de Google Analytics para extraer el mayor valor posible a los datos y optimizar un negocio online.
Descripción de módulos:
CURSO DE NIVELACIÓN:
- Permitirá al alumno conocer las principales características en un ecosistema de datos.
- Se analizarán diferentes fuentes de información y sistemas para el almacenamiento de datos.
Objetivos:
- Comprender los elementos clave de un ecosistema de datos
- Conocer las fuentes de información y el origen de los datos
- Analizar la arquitectura de la información
- Estudiar la estructura de las bases de datos
- Entender los sistemas de almacenamiento
- Conocer las principales fórmulas estadísticas y aplicación para el análisis de datos
- Entender los principios de Google Analytics
- Conocer los básicos de “R” como herramienta para el análisis de datos
DATA-DRIVEN ECONOMY:
- Análisis de cómo el Data impacta en los modelos de negocio tradicionales.
- Comprensión de cómo a partir de la explotación y la monetización del Data surgen nuevos modelos de negocio.
Objetivos:
- Conocer la dimensión actual del valor de los datos
- Conocer y comprender cómo el Data impacta en los Modelos de Negocio tradicionales
- Conocer y comprender cómo a partir de la Explotación y Monetización del Data surgen nuevos Modelos de Negocio
- Entender cómo el Dato impacta en las Organizaciones: Productos/Servicios, Procesos, Personas
- Conocer distintos casos de uso alrededor del Data en las industrias, sectores y ecosistemas
- Conocer y comprender cómo aplicar la Innovación alrededor del Data
DATA MANAGEMENT:
- Comprensión de las diferentes fases que existen en la gestión de datos.
- Estudio de los principales procesos en la gestión de datos, los principios básicos en la recolección, ingesta, tratamiento, almacenamiento, integridad y gobierno de datos.
Objetivos:
- Adquirir una visión holística del uso del Dato en las empresas
- Conocer y comprender las diferentes fases que existen en la gestión de datos
- Conocer y comprender los principales procesos en la gestión de datos
- Adquirir el uso de las mejores prácticas en la gestión de datos en las empresas
- Conocer los principales roles y herramientas que existen en la gestión de datos
DATA-BASED PROJECT:
- Análisis de proyectos basados en datos y comprensión de su ciclo de vida.
- Estudio de los diferentes roles relacionados con el dato.
Objetivos:
- Aprender los principios, soluciones y herramientas necesarias para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.
- Conocer la gestión de proyectos basados en datos.
- Conocer el perfil de los profesionales relacionados con el Dato.
- Analizar los principios, soluciones y herramientas para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.
BIG DATA TECHNOLOGY:
- Conocimiento del “Stack” tecnológico propio de los proyectos basados en datos.
- Análisis de las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.
Objetivos:
- Conocer los principios y herramientas necesarias para la creación de arquitecturas escalables para la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Analizar paradigmas, principios, soluciones y herramientas para el procesamiento de datos de forma diferida.
- Conocer las herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real.
- Estudiar las bases sobre la gestión, seguimiento y optimización de sistemas de Big Data.
- Conocer qué es el tuning y la optimización de sistemas de Big Data.
- Conocer el "stack" tecnológico propios de los proyectos basados en datos.
- Conocer las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.
- Entender la importancia de la monitorización de datos.
- Entender la importancia de la seguridad en el tratamiento de datos
DATA ANALYTICS:
- Estudio de qué es la analítica de datos y el valor que ofrece.
- Conocimiento de las técnicas de analítica más habituales y las herramientas frecuentes.
Objetivos:
- Entender qué es la analítica de datos y qué valor ofrece.
- Conocer las técnicas de analítica de datos más habituales.
- Conocer las herramientas de analítica de datos de uso frecuente.
- Entender las limitaciones de las aproximaciones de analítica básico.
- Estudiar casos prácticos y entender su valor de negocio.
ADVANCED DATA ANALYTICS:
- Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial y de los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones y técnicas existentes.
Objetivos:
- Estudiar la historia de la Inteligencia Artificial.
- Aprender los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones existentes.
- Conocer los tipos de técnicas existentes: tratamiento de datos y servicios cognitivos.
- Comprender los tipos de problemas habituales: clasificación, regresión, clusterización, reducción de dimensiones.
- Entender el sentido y funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales.
- Presentar casos de uso y ámbitos de aplicación de la analítica avanzada.
VISUALIZATION:
- Visualización de la información para un análisis de los datos más efectivo y completo.
Objetivos:
- Analizar las visualizaciones más importantes y la utilidad de cada de ellas.
- Estudiar casos de uso y visualizaciones necesarias para representar datos temporales.
- Comprender las visualizaciones necesarias para representar datos geográficos.
- Entender las visualizaciones necesarias para representar datos multi-dimensionales.
- Entender la importancia de la interactividad en la visualización de información y las técnicas existentes.
DATA IN REAL LIFE:
- Casos de uso reales en líneas de optimización, conozca diversos sectores y ecosistemas y comprenda las tendencias de futuro en Data & Analytics.
Objetivos:
- Generar soluciones innovadoras centradas en la Tecnología, Negocios y Personas.
- Entender el desafío que presenta el Big data con respecto a su impacto social, en especial, en la privacidad, la ética y la generación de nuevas formas de trabajo.
- Estudiar el Big data y su impacto en el entorno empresarial y cómo han creado nuevos paradigmas en la forma de trabajar o en la toma de decisiones, entre otros.
- Entender la relación y aplicación del Big Data con otras tecnologías (Banking-NLP, Blockchain).
DATA IN USE:
- Poner en práctica los principales recursos y herramientas analíticas, así como las principales piezas estratégicas a la hora de trabajar con datos. El enfoque principal será sobre Data Driven Business Models, SQL, Analítica Digital y Tag Manager, y R, todo a través de casos prácticos y retos.
Objetivos:
- Conocer las principales herramientas y recursos de cada uno de los cursos.
- Entender la estrategia de negocio digital.
- Analizar la gestión del dato y la arquitectura de datos.
- Estudiar las herramientas Marketing Analytics y Customer Analytics.
- Analizar modelos de Analítica Avanzada.