Master en Business Intelligence y Data Science
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- Saber diseñar y ejecutar proyectos que tengan como objetivo capturar, almacenar y procesar datos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas de una organización. - Diseñar y ejecutar proyectos de Big Data. - Diseñar y ejecutar proyectos de Business Intelligence. - Diseñar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo bajo técnicas de machine learning y deep learning. - Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial. A quién va dirigido - Científicos de datos y analistas de datos - Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data - Responsables de producto y experiencia de cliente - Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional. - Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente. Temario completo de este curso Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización Fundamentos de business intelligence Big data vs business intelligence Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información Captura y almacenamiento del dato Análisis clave y aplicación de algoritmos Introducción a la visualización de datos Módulo 3. Customer Analytics Estrategia customer centric Segmentación de clientes Gestión del valor del cliente Módulo 4. Efectividad de campañas de marketing Programas de fidelización Email, SMS, postal marketing Web & mobile analytics Módulo 5. Business Intelligence Introducción a la gestión de proyectos BI Implementación de proyectos BI Power BI Módulo 6. Analítica financiera Conceptos financieros y gestión de riesgos BI: Diagnóstico financiero BI: Prevención del fraude Módulo 7. Visualización de datos Modelos de visualización e importancia de los indicadores Metodología de diseño con el foco del cliente Implementación de Dashboard Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato Fundamentos y Proceso de Dirección estratégica De la ventaja competitiva a la ventaja analítica Gestión de proyectos de Transformación Digital Módulo 9. Conceptos básico de matemáticas y estadística Matemática analítica Estadística descriptiva Estadística inferencial Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación Introducción a Python Introducción a R Configuración de ambientes de desarrollo Módulo 11. Big Data: Captura del dato El dato y cómo capturarlo Del data like al data wharehouse Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce. Módulo 12. Big Data: Almacenamiento Sistemas SQL Sistemas No SQL y mixtos Sistemas de almacenamiento Cloud Módulo 13. Protección del dato Privacidad del dato Protección del dato La disociación y anonimización de datos Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning Introducción al Machine Learning. Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning Introducción a las Redes Neuronales Herramientas Open Source Redes convolucionales y recurrentes Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato Sistemas de recomendación Procesamiento del lenguaje natural Análisis de sentimiento Proyecto de Fin de Master *El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos. más
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