MBA & Máster en Big Data y Data Analytics
MBA
En línea
*Precio estimado
Importe original en USD:
$ 2,490 $ 3,000
Descripción
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Tipología
MBA
-
Metodología
En línea
-
Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
-
Prácticas en empresa
Sí
¿Te gustaría saber lo mucho que puede afectar el análisis de datos a la toma de decisiones? El presente programa te introducirá en la recopilación y el tratamiento de grandes volúmenes de datos. Desde la comprensión del uso de tecnologías de almacenamiento hasta el análisis de estos para la toma de decisiones.
El MBA & Máster en Big Data y Data Analytics, que se incluye en el catálogo de Emagister, s una travesía que te llevará al corazón de la revolución de los datos. Desarrollarás habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos. Adquirirás conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos. Entenderás cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Además de todo esto, el programa que ha creado UNISEB te será de gran ayuda para saber identificar las oportunidades de mejora en la empresa a partir del análisis de datos y la aplicación de estrategias efectivas que mejoren la productividad empresarial. Finalmente, también sabrás cómo comunicar los resultados a las distintas audiencias y a usar la información a favor de la compañía en la que trabajes.
Precisiones importantes
¿Qué objetivos tiene esta formación?:
-Desarrollar habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos.
-Adquirir conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
-Comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
-Identificar oportunidades de mejora en la empresa mediante el análisis de datos y aplicar estrategias efectivas para mejorar el rendimiento y productividad empresarial.
-Aprender a comunicar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias y utilizar la información obtenida para crear informes de negocio precisos y efectivos.
¿Esta formación es para mí?:
-Profesionales que buscan desarrollar habilidades en gestión empresarial y análisis de datos para avanzar en su carrera.
-Graduados universitarios con experiencia laboral en áreas como finanzas, marketing, tecnología y negocios que desean mejorar su conocimiento en análisis de datos y liderazgo empresarial.
-Emprendedores que buscan comprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y mejorar el rendimiento de su negocio.
-Gerentes y líderes empresariales que desean aprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar el rendimiento de su empresa.
-Personas interesadas en el análisis de datos y su aplicación en la gestión empresarial que deseen desarrollar habilidades y conocimientos en esta área para avanzar en su carrera.
¿Qué pasará tras pedir información?: Una vez recibida tu solicitud, un trabajador del centro se pondrá en contacto contigo para ofrecerte toda la información necesaria para realizar el proceso de inscripción y de matriculación.
Precio a usuarios Emagister:
Requisitos: Para poder acceder a los Másters y Posgrados de UNISEB los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título. 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 la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Prácticas en empresa
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
Materias
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Big Data
- Tecnologías de Bases de Datos
- Business Intelligence
Programa académico
MÓDULO 1. BIG DATA INDUSTRY
Tema 1. ¿Qué es el big data?
Tema 2. Big data project management
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. Inteligencia artificial en la era del big data
Tema 5. Aplicación del big data
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Introducción al business intelligence
Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
Tema 3. Cuadros de mando
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Data quality
MÓDULO 3. BUSINESS PLAN
Tema 1. Cultura de empresa
Tema 2. Estrategia de negocio
Tema 3. Business model
Tema 4. Análisis estratégico
Tema 5. Plan de aplicación y medición
MÓDULO 4. CONTABILIDAD FINANCIERA
Tema 1. El balance
Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
Tema 3. El estado de flujos de efectivo
Tema 4. Asientos
Tema 5. Contabilidad avanzada
Tema 6. Impuestos
MÓDULO 5. DATA ANALYSIS
Tema 1. Estadística
Tema 2. Métricas
Tema 3. Regresión y correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R
MÓDULO 6. DATA STORAGE
Tema 1. Apache Hadoop
Tema 2. El ecosistema Hadoop
Tema 3. Apache Spark
Tema 4. Tecnologías para Streaming
Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para datos
en cloud
MÓDULO 7. DATABASE MANAGEMENT
Tema 1. Introducción al dato
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Privacidad y protección de datos
Tema 4. Data storage
Tema 5. Data management en el marketing
MÓDULO 8. DIRECCIÓN DE PERSONAS
Tema 1. Gestión de RR.HH.
Tema 2. El poder de la comunicación
Tema 3. Análisis del sector
Tema 4. Management y ética
Tema 5. Adaptabilidad del factor humano
MÓDULO 9. HABILIDADES Y COMPETENCIAS
DIRECTIVAS
Tema 1. Cómo ser un buen líder
Tema 2. Cómo comunicar
Tema 3. Coaching
Tema 4. Empowerment
Tema 5. Change management
MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
Tema 2. Introducción al machine learning
Tema 3. Machine learning supervisado
Tema 4. Machine learning no supervisado
Tema 5. Reinforcement Learning
Tema 6. Fundamentos de Deep Learning
MÓDULO 11. MARKETING FUNDAMENTALS
Tema 1. De consumidor a usuario
Tema 2. Branding
Tema 3. Target objetivo
Tema 4. Customer journey
Tema 5. Marketing directo e indirecto
MÓDULO 12. ORGANIZACIÓN DE EQUIPOS
Tema 1. El impacto de las empresas
Tema 2. Comportamiento organizacional
Tema 3. Los equipos de personas
Tema 4. Gestión internacional de personas
Tema 5. The future of the work
MÓDULO 13. PLAN DE MARKETING
Tema 1. El plan de marketing
Tema 2. Marketing mix
Tema 3. Market research
Tema 4. Estrategias de marketing
Tema 5. Marketing operativo
Tema 6. Offline vs. Online
Tema 7. Pricing
MÓDULO 14. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LAS
OPERACIONES
Tema 1. Estrategia empresarial
Tema 2. Operations management
Tema 3. El diseño y desarrollo de productos
Tema 4. Planificación y control de la capacidad en
sistemas de operaciones
Tema 5. Quality management
Tema 6. Planificación y control de operaciones
Tema 7. El factor humano en la dirección de
operaciones
MÓDULO 15. PROJECT MANAGEMENT
Tema 1. Fundamento del project management
Tema 2. Gestión del equipo
Tema 3. Gestión de los recursos
Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un
proyecto
MÓDULO 16. TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Data technology
Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
Tema 6. Bases de datos para grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud
MÓDULO 17. VISUALIZACIÓN DE DATOS
Tema 1. Teoría de la visualización de datos
Tema 2. Python
Tema 3. CARTO
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio
MÓDULO 18. API Y SERVICIOS EN LA NUBE
Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs
(Application Programming Interfaces)
Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y
criterios para su adopción
Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
Tema 4. Contenedorización y Docker ç
Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo
y gestión del riesgo
Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y
serverless
Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras
MÓDULO 19. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN
DISPOSITIVOS MÓVILES
Tema 1. Introducción
Tema 2. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
Tema 3. Comunicaciones Inalámbricas
Tema 4. Pasado, presente y futuro de las
Comunicaciones Inalámbricas
Tema 5. Introducción a los Dispositivos móviles
Tema 6. Componentes de los dispositivos móviles
Tema 7. Redes a las que puede acceder un dispositivo
móvil
Tema 8. Lenguajes de programación para móviles
Tema 9. Ejemplos de entornos de programación
Tema 10. Metodología de desarrollo de aplicaciones
móviles
Tema 11. Características de un proyecto de desarrollo
para dispositivos móviles
Tema 12. Modelos de negocio para aplicaciones
móviles
Tema 13. Planificación y dirección de proyectos
tecnológicos móviles
Tema 14. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones
móviles sobre Android
Tema 15. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
Tema 16. Herramientas de desarrollo Android
Tema 17. Diseño de aplicaciones móviles
Tema 18. Buenas prácticas de diseño
Tema 19. Problemática de la seguridad en dispositivos
móviles
Tema 20. Seguridad en las comunicaciones
inalámbricas
Tema 21. Seguridad en el sistema operativo y las
aplicaciones
Tema 22. Seguridad para el usuario
Tema 23. Prácticas de seguridad recomendada
Tema 24. Ecosistema de aplicaciones móviles y app
stores
Tema 25. Modelos de negocio para aplicaciones
móviles
Tema 26. Marketing y tecnología móvil
Tema 27. Planificación y dirección de proyectos
tecnológicos móviles
Tema 27. Planificación y dirección de proyectos
tecnológicos móviles
MÓDULO 20. SISTEMA DE GESTIÓN DE SEGURIDAD DE
LA INFORMACIÓN
Tema 1. Dimensiones de la Seguridad de la Información
Tema 2. Gestión de la Seguridad de la Información
Tema 3. Normativa Legal en España
Tema 4. Estándares de Seguridad de la Información
Tema 5. Análisis de riesgos
Tema 6. Ciclo de vida de la seguridad
Tema 7. Metodologías de análisis de riesgos
Tema 8. Gestión de riesgos
Tema 9. Sistema de Gestión de la Seguridad de la
Información (SGSI)
Tema 10. Normativas internacionalmente reconocidas
Tema 11. Planificar: Establecer el SGSI
Tema 12. Hacer: Implantar y operar el SGSI
Tema 13. Verificar: Monitorizar y Revisar el SGSI
Tema 14. Desarrollo de un marco normativo de
Seguridad de la Información
Tema 15. Clasificación de la información
Tema 16. Herramientas para un SGSI
Tema 17. Factores críticos de éxito en la implantación
de un SGSI
Tema 18. Planes de continuidad de negocio
Tema 19. Desarrollo de un plan de continuidad de
negocio
Tema 20. Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
Tema 21. Análisis y gestión de riesgos en el ENS
MBA & Máster en Big Data y Data Analytics
*Precio estimado
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$ 2,490 $ 3,000