Máster Executive en Big Data y Analytics en Madrid

Madrid School of Marketing

Descripción del programa

Máster Executive en Big Data y Analytics en Madrid

Madrid School of Marketing

PRESENTACIÓN

El Máster Executive en Big Data y Analytics 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 la empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas como SAS, Qlick View, Microtrategy 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 en torno 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.

Durante el programa los alumnos trabajarán el desarrollo de la función de Business Intelligence, el manejo y la gestión de datos: Datawarehouse y Big Data, el análisis y la planificación estratégica, el marketing estratégico y marketing intelligence, el marketing digital, social media y la movilidad vinculada a sistemas de información, la gestión avanzada de clientes (valor de clientes), la gestión de los ciclos de planificación, el manejo de herramientas CRM y Business Intelligence, el cuadro de mando integral, reporting y la gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

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.

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA

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.
Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Español

Costos y tarifas

CONSULTA NUESTRAS BECAS DEL 10%

Varios

FECHA DE INICIO: Febrero, Abril y Octubre.

INCLUYE “CERTIFICACIÓN DE SAS ENTERPRISE MINER”

Duración y Precio
Este curso es En campus
Start Date
Fecha de inicio
feb. 2018
Duration
Duración
400 horas
Tiempo completo
Price
Precio
12,970 EUR
Information
Deadline
Locations
España - Madrid
Fecha de inicio: feb. 2018
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Dates
feb. 2018
España - Madrid
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto