Máster en Global Data Management​

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Master

En línea

$ 173,926 IVA exento

*Precio estimado

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7,500 €

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    En línea

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Mayo 2022

Si quieres aprender las técnicas de tratamiento de información en redes sociales, la formación que te presentamos a continuación puede ayudarte. Emagister añade a su catálogo informativo el Máster en Data Management e Innovación Tecnológica, el cual te facilitará el conocimiento del Data Management, así como las capacidades de identificación de oportunidades en Gestión Estratégica de la información.

El alumno aprenderá competencias esenciales como los diferentes modelos de negocio, planificación y gestión de sistemas, tecnología en la estrategia empresarial, sistemas de almacenamiento en el procesado de datos, sistemas de cloud computing, procesamiento paralelo, Business Intelligence, Business Analytics, gestión avanzada de clientes con CRM, gestión de procesos de proyectos de innovación tecnológica, etcétera.

Conocerás, también, técnicas sofisticadas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos predictivos, analíticas en Web, Redes Sociales, Social CRM.

Además, si superas este máster podrás realizar el examen para la obtención de las certificaciones aCAP® (Associate Certified Analytics Professional) o CAP® (Certified Analytics Professional), acreditaciones clave para el área de operaciones y analytics.

Solicita más información sobre esta formación a través de emagister.com y aprende con el Máster en Data Management e Innovación Tecnológica.

Precisiones importantes

¿Qué objetivos tiene esta formación?: Conocer qué es el Data Management y sus áreas de conocimiento, su impacto en las organizaciones y los beneficios que puede aportar su adopción.
Identificar las oportunidades de la Gestión de nuevas tecnologías.
Familiarizarse con las arquitecturas hardware y software disponibles en el mercado.
Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos (privacidad, seguridad y protección de datos).
Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data.
Conocer técnicas sofisticadas del tratamiento de datos: análisis en tiempo real, modelos predictivos, analíticas en Web, Redes Sociales y Social CRM.

Requisitos: El objetivo fundamental de nuestro proceso de admisión es asegurar la idoneidad de los candidatos. Todos los participantes deben obtener el máximo provecho de esta experiencia de aprendizaje, a través de un contexto en el que sea posible desarrollar una relación a largo plazo con compañeros de clase, profesores y antiguos alumnos. Estas son las etapas del proceso de admisión: 1. Condiciones previas de admisión 2. Solicitud de admisión 3. Entrevista personal 4. Carta de motivación 5. Evaluación Comité de Admisiones 6. Matriculación

Para realizar este curso debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado universitario, Master, Doctorado

Sedes y fechas disponibles

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May-2022 Inscripciones abiertas

Opiniones

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fantástico
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excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Antonio Vilar

10/12/2021
Sobre el curso: muy bueno.
Lo mejor: mejor6
A mejorar: peor6
Curso realizado: Diciembre 2021
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*Todas las opiniones recolectadas por Emagister & iAgora han sido verificadas

Materias

  • Arquitectura de sistemas
  • CRM
  • E-business
  • Proyectos informáticos
  • Gestión del conocimiento
  • Gestión estratégica
  • Innovación
  • Modelos de negocio
  • Planificación estratégica
  • Protección de datos
  • Toma de decisiones
  • Análisis de datos
  • Proyectos web
  • Gestión por procesos
  • Herramientas de análisis de datos
  • Gestión de clientes
  • Gestión de la innovación
  • Proyectos tecnológicos
  • Servicio al cliente
  • Tecnología
  • Tecnología de redes
  • Management
  • Informática de sistemas
  • Sistemas de información
  • Redes sociales
  • ITIL
  • Informática básica
  • Análisis de procesos
  • Cloud computing
  • Informática empresarial
  • Tecnología informática
  • Tecnologías de la información
  • Virtualización
  • Innovación tecnológica
  • Máster en Data Management

Programa académico

Bloque 1. Iniciación

1.1. Data Management

El Data Management está experimentando un amplio crecimiento como especialidad dentro de las organizaciones. Actualmente, el Data Management arropa un conjunto de áreas de conocimiento relacionadas con la gobernanza de los datos, dirigidas entre otros aspectos a: el Data Warehousing, Business Intelligence, Data Integration, la Arquitectura Orientada a Servicios (SOA), Information Lifecycle, Máster Data Management, Big Data, entre otros. Esta asignatura abre la puerta al mundo del tratamiento de los datos en la organización, ofrece el enfoque ideal: obtener la visión 360 de todo el ámbito del Data Management para posteriormente poder entrar en los respectivos detalles de cada área de conocimiento.

1.2. Gestión de nuevas tecnologías en la empresa

Las tecnologías novedosas y emergentes constituyen un importante reto para las organizaciones, desde la gestión de su incorporación pasando por el aprovechamiento de sus funcionalidades, hasta el cambio en el negocio para su uso. En este módulo te centrarás en la toma de conciencia respecto a la relevancia del cómo se toman las decisiones tecnológicas y qué papel juega el responsable de la tecnología dentro del equipo directivo de una empresa.
Bloque 2. Especialización

2.1. Tecnologías Big Data en el Negocio

La necesidad de una ágil gestión de grandes conjuntos de datos, procedentes de distintos orígenes y con distintos formatos, ha supuesto una nueva necesidad de innovación en las organizaciones. La aparición del Big Data ha obligado a un replanteamiento de las estrategias de negocio en las organizaciones. Este módulo te permite comprender las claves del Big Data, en el contexto del negocio, y el crecimiento del Data Management en general, llegando al establecimiento de las preguntas claves y las respuestas adecuadas para cada organización, sobre sus problemas a resolver y las posibilidades existentes con la gestión de los datos.
2.2. Arquitectura de sistemas y tecnologías para Big Data

En este módulo repasarás algunas de las principales tecnologías y arquitecturas modernas enfocadas al Big Data. No realizarás una aproximación tecnológica, sino que se compartirá el conocimiento que permita a cualquier directivo manejarse con soltura dentro del amplio catálogo de productos y servicios de gestión de la información que puede llegar a necesitar.
Bloque 3. Profundización

3.1. Business Intelligence (BI) & Business Analytics (BA)

Cuando hablamos de gestión de la información para la toma de decisiones de mejora abrimos un nuevo ámbito de especialización que merece una especial atención, el Business Intelligence. Este módulo te permitirá comprobar la importancia de una estrategia de gestión de sistemas de información bien enlazada con la estrategia general de la empresa. Esta estrategia, además de soluciones específicas a las necesidades de gestión de la información para la toma de decisiones, pretenderá la construcción de modelos que permitan avanzarnos a las necesidades de futuro y hacer evolucionar a las organizaciones por delante de las necesidades.

3.2. Gestión de proyectos tecnológicos

Los responsables en sistemas de información estarán perfectamente familiarizados con diferentes metodologías de gestión de proyectos y la aplicarán como garantía de dimensionamiento espacial y temporal de las innovaciones a realizar. En este módulo, verás la importancia de que esta metodología sea compartida con los distintos departamentos que van a participar en los proyectos de innovación.
3.3. Data Mining

Data Mining está considerada como uno de los aspectos centrales del Data Management para la generación de valor al negocio, por lo tanto, la comprensión de los conceptos, algoritmos, funciones, etc., del Data Mining será muy importante para todo CDO y en general para los profesionales de la gestión de datos. En este módulo conocerás sobre los aspectos más relevantes de la minería de datos, algunos de los aspectos que verás son la minería de datos como proceso, los algoritmos más relevantes y el rol del Data Scientis, entre otros.
3.4. Gestión de la seguridad de los datos

La Seguridad los Datos (Data Security) es un área realmente importante dentro del Data Management, los datos se han convertido en unos de los activos más importantes para las organizaciones, el surgimiento de las más recientes tecnologías relacionadas principalmente a las Redes Sociales, el Comercio Electrónico, el Cloud Computing, Big Data, entre otras, han hecho que las empresas se preocupen estratégicamente por protegerlo y así garantizar su operación y permanencia en el mercado. Al largo de este módulo verás temas como la visión estratégica de la seguridad de los datos en la empresa, el espionaje industrial y los elementos de la seguridad de la información, entre otros.
3.5. Data Integration & Business Process Management

Los sistemas de BPM modernos son arquitecturas empresariales complejas en el que intervienen diferentes tecnologías, Workflows, Case Management, Sistemas de Gestión de Reglas de Negocio, Sistemas de gestión de eventos, Modelos analíticos, entre otros. Los procesos en las empresas cada vez son más complejos y cubren un espectro mayor, clientes, empleados, proveedores, esto hace que los sistemas BPM tengan que comunicarse con sistemas externos para poder integrar procesos y datos. En este módulo verás temas como el ciclo de vida BPM, la optimización de procesos de negocio o la evaluación del BPM, entre otros.
Bloque 4. Gestión

4.1. Gestión de la innovación

Una empresa innovadora no se decreta, se debe trabajar y orientar los esfuerzos adecuadamente para lograr generar el cambio en la organización y hacer altamente rentables sus procesos productivos. Esta asignatura te colocará rápidamente en contexto sobre las teorías de la innovación y su visión práctica en las organizaciones, especialmente, en el aprovechamiento de los datos y los procesos de negocio para lograr productos y servicios innovadores.
Trabajo Fin de Máster

El trabajo final constituye un elemento fundamental en el desarrollo del Máster en Data Management e Innovación Tecnológica. En su elaboración, deberás tener en cuenta todos los aspectos relacionados con el desarrollo y gestión de un proyecto relacionado con las tecnologías de información, definiendo la posición estratégica de la empresa en el área y diseñando la puesta en práctica de aquellas medidas y políticas empresariales que consideren más adecuadas para alcanzar los objetivos relacionados con el área de Data Management, tanto a corto como a medio y largo plazo. Fundamentalmente, consiste en elaborar una propuesta de carácter innovador alrededor de una solución tecnológica basada en Data Management dentro de un entorno empresarial real o de emprendimiento. Dicha propuesta debe estar enmarcada dentro de los temas y conocimientos adquiridos a lo largo del Máster.
Actividades adicionales

Taller: Social CRM

Los hábitos de nuestros clientes han cambiado y, por lo tanto, deben hacerlo nuestras relaciones con ellos. El uso de las redes sociales constituye actualmente un importante elemento para las relaciones con los clientes. El poder está ahora en las masas, pero las empresas tienen medios que antes ni imaginaban. En este taller, verás las últimas herramientas para hacer establecer relaciones con los clientes de una manera diferente, usando la enorme cantidad de datos de los que disponemos.
Taller: preparación para las certificaciones CAP/aCAP

Durante dos semanas, desarrollarás un seminario donde se te proporcionará toda la información referente a las certificaciones CAP (para estudiantes con más de 3 años de experiencia profesional en analytics) / aCAP (para estudiantes con menos de 3 años de experiencia profesional en nalytics), así como se te proporcionarán materiales adicionales para prepararse la misma. El taller se dividirá en tres bloques: 1. Introducción a los conceptos clave; 2. Preparación para el examen; 3. Consejos finales para la realización del examen. Nota: El coste de la certificación NO está incluido en el precio del programa; no obstante, los/las estudiantes de OBS tienen un descuento sobre las tasas del examen.
‘Case studies’: Método del caso

La componente práctica del programa es indispensable y completa la formación teórica. Para ello, durante el curso se realizarán debates de temas de actualidad e interés en cada una de las asignaturas, simulaciones para la toma de decisiones aplicadas a situaciones reales o casos prácticos donde se analizarán, desde un punto de vista académico, los problemas planteados y las soluciones propuestas, así como los criterios tenidos en cuenta para llevarlas a cabo.
Webinars

La mayor parte de la formación se realiza de forma asíncrona, es decir, el intercambio de conocimiento se realiza a través de una plataforma que permite compartir textos escritos sin necesidad de que las personas estén conectadas al mismo tiempo.
Adicionalmente, en cada uno de los módulos se organizan sesiones síncronas o ‘webinars’, donde todos los participantes están conectados al mismo tiempo a través de una aplicación, lo que permite el intercambio de conocimiento en ‘tiempo real’.

Información adicional

Salidas profesionales de la Maestría en Análisis de Datos

Banca de inversión y privada
Empresa de Retail Big Data (Business Analytics)
Manufactura y producción general
Telecomunicaciones
Organizaciones no gubernamentales
Empresas de Tecnologías de Información
Empresas aseguradoras eCommerce y Social Media
Gestión de activos
Empresas multinacionales
Gestión de Activos
Pequeñas y medianas empresas
Empresas de tecnologías de información
Instituciones financieras multilaterales

Máster en Global Data Management​

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