Máster online
Duración : 12 Meses
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Objetivos
- Desarrollar habilidades para gestionar y optimizar la cadena de suministro utilizando tecnologías de big data. - Comprender cómo las herramientas de big data pueden ayudar en la toma de decisiones en la cadena de suministro, desde la planificación hasta la entrega. - Aprender a analizar grandes cantidades de datos y extraer información relevante para mejorar la eficiencia y efectividad de la cadena de suministro. - Adquirir conocimientos en las últimas tendencias y técnicas en la gestión de la cadena de suministro y el uso de big data. - Desarrollar habilidades para liderar proyectos y equipos en el área de la cadena de suministro y big data.
A quién va dirigido
Profesionales que trabajan en áreas relacionadas con la cadena de suministro, como logística, compras, planificación y gestión de la demanda, así como a aquellos que trabajan en el campo del análisis de datos y buscan aplicar estas habilidades en el contexto de la cadena de suministro.
Requisitos
Estar en posesión de un título de grado, arquitectura, ingeniería superior o técnica, licenciatura, diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
Tema 1. Operations Management
• Strategy
• Visión estratégica de la dirección de operaciones
• Supply management
• Product management
• Operations management
• Organización de procesos
• Planificación y control de operaciones
• El factor humano en la dirección de operaciones
Tema 2. Value Chain Innovation
• Cadena de valor vs. Cadena de suministro
• Compras y aprovisionamiento
• Gestión de stocks y gestión de almacenes
• Logística • Logística inversa
• FBA – Fulfillment by Amazon
Tema 3. Comercio
• Canales comerciales
• La distribución comercial y el derecho a la competencia
• Política comercial y regulaciones
• Comercio internacional
• Comercio exterior
• Gestión Incoterms
• Internacionalización de empresas
Tema 4. E-Commerce vs New Digital Business
• Estrategia en el e-commerce
• E-procurement
• E-fulfillment
• Marketplaces
• Last mile
• Organizaciones exponenciales
• Negocios digitales
Tema 5. Digitalización Empresarial
• La digitalización empresarial
• Inteligencia artificial (AI)
• El internet de las cosas (IoT)
• Blockchain
• Big data y business intelligence (BI)
• Cloud computing
• Automatización y robótica industrial
• Ciberseguridad
• Innovación y sostenibilidad: claves de la cadena de valor
Tema 6. Quality Assessment
• Quality management system
• La estrategia de calidad de las empresas
• Plan de calidad para procesos
• Medición y control de la calidad
• Kaizen: mejora continua
• Política de calidad y medioambiente en la empresa
• Normas ISO de calidad y medioambiente
Tema 7. Project Management
• Fundamento del project management
• Gestión del equipo
• Gestión de los recursos
• Herramientas para la gestión ágil de un proyecto
Tema 8. Big Data & Analytics
• La relevancia del big data
• Organización de proyectos de big data
• Metodologías Agile + SCRUM
• IA y machine learning
• Casos de uso en la industria
Tema 9. Business Intelligence
• Business intelligence
• BI solutions
• KPI
• Fuentes de datos
• Calidad del dato
Tema 10. Data for Decision-Making
• Open Data
• El gobierno del dato
• Protección de datos
• Diseño de almacenes de datos
• Marketing data
Tema 11. Data Visualization
• Interpretación de datos
• Python
• Carto
• Power BI
• Google Data Studio
Tema 12. Data Base
• Fundamentos de bases de datos
• Tecnología de bases de datos
• Práctica de SQP (MYSQL)
• Práctica de NOSQL. MongoDB
• Práctica de NOSQL (Hbase)
• Bases de datos para grafos
• Cloud
Tema 13. Data Analysis
• Estadística
• Medidas
• Regresión y correlación
• Probabilidad
• Distribuciones
• Intervalos de confianza
• Introducción a los contrastes de hipótesis
• Estadística con R
Tema 14. Inteligencia Artificial
• Introducción al análisis de datos con Python
• Introducción al machine learning
• Machine learning supervisado
• Machine learning no supervisado
• Reinforcement learning
• Fundamentos de deep learning
Tema 15. Tecnologías de Almacenamiento para Big Data
• Apache Hadoop
• El ecosistema Hadoop
• Apache Spark
• Tecnologías para streaming
• Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud