Master en Business Intelligence y Data Science

Master en Business Intelligence y Data Science

IEBS Business School

Máster online


5.750 

Duración : 10 Meses

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Objetivos

- Saber diseñar y ejecutar proyectos que tengan como objetivo capturar, almacenar y procesar datos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas de una organización. - Diseñar y ejecutar proyectos de Big Data. - Diseñar y ejecutar proyectos de Business Intelligence. - Diseñar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo bajo técnicas de machine learning y deep learning. - Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial.

A quién va dirigido

- Científicos de datos y analistas de datos - Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data - Responsables de producto y experiencia de cliente - Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional. - Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.

Temario completo de este curso

Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización

  • Fundamentos de business intelligence
  • Big data vs business intelligence
  • Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data

Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información

  • Captura y almacenamiento del dato
  • Análisis clave y aplicación de algoritmos
  • Introducción a la visualización de datos

Módulo 3. Customer Analytics

  • Estrategia customer centric
  • Segmentación de clientes
  • Gestión del valor del cliente

Módulo 4. Efectividad de campañas de marketing

  • Programas de fidelización
  • Email, SMS, postal marketing
  • Web & mobile analytics

Módulo 5. Business Intelligence

  • Introducción a la gestión de proyectos BI
  • Implementación de proyectos BI
  • Power BI

Módulo 6. Analítica financiera

  • Conceptos financieros y gestión de riesgos
  • BI: Diagnóstico financiero
  • BI: Prevención del fraude

Módulo 7. Visualización de datos

  • Modelos de visualización e importancia de los indicadores
  • Metodología de diseño con el foco del cliente
  • Implementación de Dashboard

Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato

  • Fundamentos y Proceso de Dirección estratégica
  • De la ventaja competitiva a la ventaja analítica
  • Gestión de proyectos de Transformación Digital

Módulo 9. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 11. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 12. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 13. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
  • Redes convolucionales y recurrentes

Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato

  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento

Proyecto de Fin de Master

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

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