Máster presencial
L' Hospitalet De Llobregat (Barcelona)
Duración : 12 Meses
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Fecha inicio
Objetivos
El objetivo del Máster en Business Intelligence y Data Management en Barcelona es brindar una visión 360º para extraer valor de los datos obtenidos y preparar a los alumnos para que se conviertan en los profesionales que demanda la industria 4.0. Según el último Estudio TOP Perfiles Digitales 2021 realizado por Inesdi & Three Points, las compañías se están convirtiendo en "Data Driven". Por tanto, el trabajo con bases de datos se ha visto completamente revolucionado, dando lugar a que esta profesión ocupe el noveno puesto de profesiones más demandadas.
Temario completo de este curso
Módulo 1.- Estrategia de Datos, Visión Global y Fundamentos de Business Intelligence y Análisis de Datos
En este primer módulo se introducen los conceptos claves que permitirán tener una visión completa del Business Intelligence. Se identificarán los pasos más importantes que aseguran el éxito de un proyecto de Business Intelligence, así como las diferencias con Business Analytics.
Módulo 2.- Gestión, Gobierno y Calidad de los Datos
Este módulo tiene como objetivo entender lo importante que es gobernar y gestionar los datos correctamente, cómo desarrollar un plan de gobierno del dato y cómo esto impacta en la calidad de los datos; concepto clave para el buen funcionamiento y desarrollo de los sistemas de análisis de datos.
Módulo 3.- Gestión de proyectos de BI y Data Analytics
La metodología nos permite realizar una mejor gestión de los proyectos. Estudiaremos la metodología Agile que nos permite entregar proyectos con mayor calidad y en menor tiempo, además de asegurar que el resultado que vamos a obtener es el que el usuario quiere.
Módulo 4.- Conceptos Big Data y Analytics
Introduciremos los conceptos claves del Big Data, cómo se inter-relaciona con el Business Intelligence, que ha supuesto su aparición y cómo ha impactado en la forma de tratar los datos.
Módulo 5.- Arquitectura Cloud
La arquitectura de nube constituye la forma en la que se integran las distintas tecnologías para crear las nubes, es decir, los entornos de TI que extraen agrupan y comparten los recursos escalables en una red. Define cómo se conectan todos los elementos y las funciones que se necesitan para diseñar una nube y obtener una plataforma en línea en la que se puedan ejecutar las aplicaciones.
Módulo 6.- Integración de Datos
Profundizaremos en la importancia de la integración de los datos provenientes de distintos orígenes con el objetivo de estructurarlos y organizarlos de forma que se pueda extraer el máximo valor de los mismos en un único sistema.
Módulo 7.- Data Analytics; Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial
La ciencia de los datos y los algoritmos están revolucionando muchas industrias hoy y lo harán en el futuro. Este módulo pondrá foco en los conceptos que están apareciendo y cómo se llevan a la práctica en diferentes industrias.
Módulo 8.- Explotación de datos
Se definirán las diferentes maneras de explotar los datos, cómo diseñar un cuadro de mando integral, definición de KPIs, autoservicio de información con especial foco en la herramienta Power BI y Carto.
Módulo 9.- Visualización de datos
Un aspecto clave en los sistemas de reporting de datos es la comunicación de resultados y la forma en la que lo trasladamos a los distintos stakeholders. Para ello, la forma en la que visualizamos es clave e impacta en los resultados que podemos obtener con nuestros análisis. Se profundizará en los fundamentos de la visualización de los datos y cómo buscar las mejores representaciones a nuestros insights.
Módulo 10.- Los Casos de Uso
La clave de los sistemas analíticos es el uso que hacemos de los datos que manejamos para cubrir un fin o una necesidad. Revisaremos en este módulo los casos de uso más comunes, como construirlos, darles seguimiento y calcular el impacto. Se verán tanto proyectos típicos de Business Intelligence (Cuadro de Mando de Ventas, Cuadro de Mando de la Cartera de Clientes) como proyectos de Data Analytics (Optimización de Campañas, Morosidad, Retención).
Módulo 11.- Digital Transformation
El objetivo de este módulo es que el alumno conozca los nuevos modelos de negocio y ecosistemas digitales y comprenda las tecnologías disruptivas como base de la digitalización.
Módulo 12.- Customer Analytics
El alumno conocerá las principales herramientas para realizar análisis del comportamiento del cliente y análisis de datos de marketing y analítica web: recopilar información, análisis, reporte y optimización, haciendo especial hincapié en las herramientas Google Analytics y Tag Manager.
Módulo 13.- Personal & Digital Skills
En este módulo el alumno descubrirá las competencias clave asociadas al liderazgo digital y aprenderá a desarrollar su rol como promotor de la disrupción dentro de la empresa. Conocerá, por ejemplo, cómo impulsar la colaboración y el compromiso y cómo desarrollar el talento en sus equipos. También, descubrirá qué comportamientos guían hoy las nuevas formas de trabajo y los nuevos modelos de organización.
En concreto, trabajará estos aspectos ligados a los nuevos liderazgos del siglo XXI: