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 INEAF 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