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Máster Executive en Big Data y Analytics - Presencial - Madrid

Madrid School of Marketing
En Madrid ()

$ 313,770
*Precio Orientativo
Importe original en EUR:
13,970 €
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Información importante

Tipología Maestría
Horas lectivas 400h
Duración 8 Meses
  • Maestría
  • 400h
  • Duración:
    8 Meses
Descripción

El Máster Exective en Big Data y Analytics - Presencial (Madrid) de MSMK - Madrid School of Marketing, te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para identificar, analizar, controlar, y gestionar de forma eficaz y ágil la información de las empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de la tecnología y herramientas avanzadas como SAS, Qlick View, Microstrategy BI, SAP Business Objects e Informa en un entorno de movilidad y Cloud.
Una vez finalizado el máster habrás potencializado tus competencias y habilidades en la toma de decisiones entorno a la modelización, con el fin de obtener información útil de marketing y de la empresa, lo que te permitirá gestionar la toma de decisiones y la agregación de las mismas a la estrategia de negocio y de la empresa en general.

Información importante

Orientación profesional

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El programa pretende ser la combinación precisa entre conocimiento, análisis y reflexión, y la puesta en práctica de los factores estratégicos que integran la inteligencia de negocio.

· ¿A quién va dirigido?

Dirigido a profesionales que desarrollan su actividad profesional en: Business Intelligence, inteligencia estratégica y competitiva, dirección general, planificación y estrategia, IT e informática, dirección de marketing, dirección de ventas, departamentos de atención al cliente, sistemas de información, agencias de investigación o marketing, consultoras de negocios, procesos, economía digital y otros.

· Requisitos

Como requisitos es necesario estar en posesión de titulo universitario o en su defecto 3 años de experiencia profesional demostrable.

¿Qué aprendes en este curso?

Toma de decisiones
CRM
Cuadro de mando integral
Datawarehouse
Datamining
Business Intelligence
Data marts
Analítica de negocio
Corporate performance management
Customer intelligence
Reporting
Implantación de soluciones BI
Big Data
Arquitecturas BI
Inteligencia de negocio
Liderar proyectos de inteligencia de negocio
Hadoop
SAS
Sas Enterprise Miner
Qlick View
Microstrategy BI
SAP
SAP Business Object

Profesores

Agustín Figueroa
Agustín Figueroa
Global head of Mass Segment – BBVA Group.

Alberto Cabanillas Rodríguez
Alberto Cabanillas Rodríguez
Business Intelligence Manager Negocio SAP, INSA.

Ángeles Jiménez
Ángeles Jiménez
“Customer Loyalty Strategy Expert” en AMADEUS.

Cristina Pérez
Cristina Pérez
Consultora-PreVenta Desarrollo de Negocio (área analítica), SAS España

David Davó
David Davó
Responsable CRM, Hyunday.

Programa académico

01. FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Y MANEJO DE DATOS

• Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).

• El Datawarehouse y el tratamiento de los datos – Big Data.

• Modelo relacional – Modelo transaccional.

• Modelos de datos: modelo en “estrella”, modelo en “copo de nieve”.

• Diferencias entre un datawarehouse y un sistema OLTP.

• Arquitecturas de un datawarehouse.

• Diferencias entre un datawarehouse y un datamart.

• Diseño Diagrama Entidad – Relación.

• Creación de las tablas de Dimensiones – Hechos.

• Transformación de los Datos.

• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.

• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.

• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.

• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.

02. PROCESOS DE ETL: DEL DATO A LA INFORMACIÓN

• Identificación de Fuentes de Información.

• Desarrollo de Procesos de Extracción.

• Data Quality: Limpieza y Enriquecimiento de los Datos.

• Procesos de Carga y Mantenimiento: Inicial, Refresco e Incrementales.

• Entornos tecnológicos / Principales herramientas.

03. BIG DATA INSIGHT

• Introducción al Big Data. La nueva era de información.

• Las V’s del Big Data.

• Gestionar el Ciclo de vida.

• La arquitectura.

• Hadoop.

• Herramientas.

• Trabajar con R.

• Geolocalización.

• Análisis semántico.

• Cómo realizar y vender un proyecto de Big Data.

• Principales proyectos realizados.

• Tendencias y necesidades a futuro.

04. MOVILIDAD EN BUSINESS INTELLIGENCE

• Plataformas de Analytics, Tendencias tecnológicas y manejo de plataformas.

• Movilidad Empresarial.

• Movilidad en Business Intelligence.

• Movilidad en el proceso de Negocio.

• Gestión de la movilidad en la Fuerza de Ventas y en Marketing.

05. BUSINESS ANALYTICS BUSINESS ANALYTICS

• La estadística como facilitador para la toma de decisiones. Facilitar la compresión de los conceptos estadísticos, aplicados a la empresa, junto con la adquisición de habilidades útiles para el trabajo con datos.

• Familiarizar al alumno con un razonamiento inductivo, utilizando como única fuente de información, la proporcionada por los datos muestrales.

• Desarrollo de modelos de comportamiento y mostrar su aplicación práctica en la gestión de campañas.

06. DESARROLLO ESTRATÉGICO DE NEGOCIO

• El impacto del Business Intelligence en el marketing estratégico: definición de planes estratégicos.

• Planificación y definición de campañas.

• Comportamiento del consumidor en medios digitales.

• Formatos, estrategias, detalles y herramientas para las acciones de marketing digital.

• Acciones de marketing digital (Planificación de campañas).

• Medición de resultados.

• Redes sociales como fuente de información para el sistema general de información y

CRM.

• Monitorización de las Redes Sociales.

• Tendencias y escenarios futuros.

• Casos de análisis estratégico.

• Desarrollo de un Plan Estratégico de Marketing en Redes Sociales.

07. CUSTOMER ANALYTICS

• Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia a llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).

• Profundizar en el impacto del Valor de Cliente en las estrategias de gestión.

• Utilización de la información de clientes en casos reales para las distintas estrategias de gestión.

• Realización de casos reales de captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes.

• Cálculo del Valor Cliente, propensión, detección de fraude, otros.

• Segmentación de clientes.

• Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (Sector Asegurador, Sector Automoción, Sector Retail, Sector Financiero).

08. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

• Conocer el desarrollo de los ciclos de planificación y presupuestación de las empresas.

• Profundizar en la importancia de la gestión por Indicadores (Cuadro de Mando Integral,

Dashboards, Reports) y familiarizarse con la utilización de herramientas de CPM.

• Adquisición de conceptos básicos de planificación financiera para la utilización de entornos de simulación de negocio.

• Desarrollo de Mapas Estratégicos.

• Cuadro de Mando Integral (de acuerdo a metodología de Kaplan y Norton) - Balanced

Score Card.

• Desarrollo de Indicadores (Reporting).

• Caso práctico: Análisis y tratamiento de la información con herramientas de simulación de negocio.

Información adicional

En Madrid School of Marketing además de cursar un programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la “Certificación de SAS Enterprise Miner” y a una  Bolsa de Empleo vitalicia especializada en el sector.

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