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Executive Program en Big Data Business

  • Lugar/Modalidad:

    ONLINE

  • Duración:

    12 semanas

  • Fechas:

    Nueva convocatoria próximamente

El Master también lo puedes hacer de forma presencial en toda España y modalidad ONLINE


Descripción

✓Las organizaciones del siglo XXI dedican importantes recursos al análisis del gran volumen de datos -cada vez más variables y veloces-, que se generan en su entorno y mercado potencial, con el objetivo de disponer de información veraz y de valor que permita la toma de decisiones empresariales y de negocio, tanto a nivel estratégico como táctico y operativo. Es lo que se denomina Big Data.

La gestión del Big Data es una de las claves del éxito de las empresas tecnológicas y digitales, por la aportación de valor que hacen a la inteligencia de negocio. En un contexto de Transformación Digital, cualquier compañía que quiera liderar o ser un referente en su sector debe ser ¿Data Driven¿ y, por tanto, sus directivos han de ser capaces de liderar una organización que gestione correctamente los datos. Deben incorporar en sus competencias conocimientos y habilidades que les permita interpretar y comprender datos para innovar y mantener su liderazgo.

En un entorno veloz y de disrupción tecnológica, con tecnologías -como la inteligencia artificial o el machine learning, así como en la integración con los sistemas tradicionales de datos como los ERP, CRM, Analítica Digital o HR Analytics- de alto impacto en los modelos de negocio, esto resulta un desafío permanente. La construcción de un plan de Data Governance en Big Data y la innovación de modelos de negocio basados en datos es clave.

Dirigido a...

Este Executive Program está dirigido a profesionales y directivos con experiencia mínima de 5 años en entornos empresariales vinculados a los datos en cualquier sector: turismo, retail, banca, seguros, pharma, manufactura, publicidad y administraciones públicas.

Se trata de un programa para directivos y perfiles no técnicos, que quieran situarse en el complejo ecosistema de la gestión de datos para liderar proyectos tecnológicos. Los profesionales a quienes se dirige este Executive Program proceden de áreas no técnicas pero sí vinculadas a la gestión del negocio, como graduados en Administración y Dirección de Empresas o en Economía. También del entorno legal o de la creación, promoción o comercialización de contenidos.

✍ Metodología

Nuestra metodología Learning by doing trabaja la adquisición del conocimiento mediante el desarrollo de habilidades digitales y el fomento del talento personal. Los programas formativos están orientados a la implicación y motivación del alumno desde la práctica empresarial y la inducción teórica, es decir, de la práctica a la teoría, del conocimiento de casos reales a la deducción de los fundamentos teóricos que los sustentan.

Cada programa cuenta con la figura del director/tutor, quien hace seguimiento y guía al alumno durante todo el recorrido del curso. El alumno trabajará en el desarrollo de un Proyecto de Fin de Curso sobre un caso real, que aportará la escuela o el propio alumno, y que presentará y defenderá al finalizar la formación, requisito imprescindible para la obtención del título.

Formar con nuestra metodología significa transferir conocimiento y trabajar con el alumno en actividades digitales reales.

LEARNING BY DOING

Aprende
Adquiere los conocimientos y habilidades digitales necesarios para poder desarrollarte profesionalmente en un mercado laboral en evolución constante.

Aplica
Consolida tu aprendizaje a través de la práctica y el trabajo con casos reales. Porque, en entornos digitales, la teoría no basta.

Actívate
Aprovecha las destrezas y habilidades digitales adquiridas para potenciar y sacar el máximo partido a tu perfil y proyectos.

Comparte
Colabora e interactúa con alumnos y profesores para sacar el máximo partido de tu formación y paso por la escuela.

✔ Requisitos

- Acreditar 5 años de experiencia en entornos empresariales vinculados a datos.

- Facilitarnos tu CV o perfil de Linkedin

- Antes de formalizar la inscripción tendrás que superar una entrevista de admisión con un miembro del comité académico de la escuela.

- Para la inscripción deberás cumplimentar la documentación que te facilitaremos y uno de nuestros asesores formalizará la matrícula

🏁 Objetivos

- Comprender cómo impacta el Big Data en la organización y en los negocios.

- Liderar y evaluar el Data Governance en Big Data y Business Intelligence en una organización.

- Guiar y valorar nuevos proyectos y modelos de negocio basados en datos.

- Incorporar sistemas de apoyo a la toma de decisiones en los diferentes niveles de la organización.

- Aprender a interpretar los datos para obtener conclusiones de negocio.

- Liderar e interactuar con equipos de trabajo con conocimientos técnicos en gestión de datos.

- Identificar las competencias digitales del flujo de procesos de Big Data.

- Generar y comprender cuadros de mando.

- Manejar herramientas de visualización de datos.

- Entender las herramientas clave para el análisis de grandes volúmenes de datos.

- Comprender las claves de las plataformas digitales y las estrategias empresariales basadas en datos.

- Aprender los aspectos fundamentales de la ciberseguridad en entorno de datos.

- Profundizar en el marco legal del Big Data, protección de datos y la propiedad intelectual.

- Asimilar la dirección estratégica basada en datos.

Business Intelligence, Analítica Digital, Big Data, Gerencia de Proyectos, Market

Temario

Módulo 1

Estrategia empresarial basada en datos

- Estrategia empresarial basada en datos.

- Nuevas habilidades para profesionales de entornos tecnológicos.

- Tendencias en la empresa: cloud computing, Inteligencia artificial, machine learning, asistentes virtuales de voz, motores de recomendación, ciberseguridad, datos biométricos, etc.

- Modelos de negocio basados en Data.

- Democratización de contenidos, acceder y compartir.

- Crowdsourcing, outsourcing y externalización.

- La clave de los productos bajo demanda.

- Caso de estudio: La industria de contenidos da paso al transmedia.

- Business Intelligence.

- Cuadros de mando.

- Herramientas de Business intelligence.

- Reporting y visualización.

- Plataformas Digitales

- Modelos de negocio tradicionales versus modelos en plataforma.

- Diseño de un modelo de plataforma.

- Optimización y monetización.

- Arquitectura.

- El problema del lanzamiento.

- Gobierno de plataformas.

Módulo 2

Introducción a la Analítica Digital

- Introducción a la Analítica Digital

- ¿Qué es Analítica Digital?

- Para qué sirve trabajar con datos a un perfil de negocio.

- Primeros pasos en analítica digital.

- Objetivos y estrategias de un site.

- Tecnología y herramientas de Analítica Digital

- Base tecnológica de una herramienta de AW.

- ¿Cómo funciona una herramienta?

- Evolución: de logs a tags.

- Herramientas: criterios de elección.

- Procedimiento de un proyecto de etiquetado.

- Ejercicio práctico: elaboración de un plan de etiquetado.

- Paid Social: ¿cuándo, cómo y por qué pagar en redes sociales?

- De algoritmos en redes sociales.

- Análisis de formatos publicitarios en Facebook, Twitter, YouTube e Instagram.

- Opciones de segmentación basadas en Big Data.

Módulo 3

Ecosistema de tecnologías Big Data

- Ecosistema de tecnologías Big Data

- Infraestructuras Big Data: - aprovisionamiento

- persistencia

- procesamiento

- explotación.

- Procesos: - ingesta

- transformación

- análisis

- visualización.

- Inteligencia artificial y machine learning.

- Aprendizaje supervisado - aprendizaje no supervisado.

- Sistemas de recomendación.

- Ciclo de vida del dato.

- Análisis de datos geoposicionados: extracción, monitorización y escucha.

- Introducción al análisis de datos espaciales.

- Tecnologías y fuentes de datos.

- Herramientas y servicios online.

- Datos geoposicionados y medios sociales basados (Twitter, Instagram).

- Modelos de negocio.

- Análisis de datos abiertos.

- Fuentes de datos, información estructurada y no estructurada.

- Herramientas de obtención de datos.

- Procesamiento de Lenguaje Natural.

- Introducción al PLN.

- Pipeline de un sistema PLN.

- Tecnologías lingüística vs Machine Learning.

- Tareas de PLN: - Extracción de información

- Clasificación documentos

- Opinión mining, etc.

- Algunas herramientas de PLN.

- Sistemas embebidos, IoT, Smart Cities

- Tecnologías de los sistemas embebidos.

- Impacto en IoT y Smart Cities.

- Introducción a IoT, estándares y protocolos.

- Seguridad, privacidad y legislación.

- Modelos de negocio y casos de uso.

- Introducción a Smart Cities, tecnologías.

- Seguridad, privacidad y legislación.

- Soluciones.

- Visualización e interpretación de datos (taller Tableau).

- Herramientas de visualización.

- Taller práctico Tableau.

Módulo 4

Financiación y rentabilidad de proyectos

- Financiación y rentabilidad de proyectos.

- Vías de financiación de proyectos.

- Presupuestos, scoring y retornos.

- Presentación de resultados.

- Marketing y comercialización. Automatización procesos.

- Estrategias de marketing basadas en datos.

- CRM.

- Mobile marketing.

- Fidelización y engagement.

- Dirección estratégica basada en datos.

- Dirección de equipos.

- Estrategias cross.

- Gobernanza de los datos.

- Rentabilidad empresarial.

- Big Data aplicado a los RR.HH.

- Páginas virtuales - implementación.

- Ejemplos de uso de analítica y Big data en RR.HH.

- Storytelling.

- Perfiles profesionales y cambio cultural.

- Privacidad y seguridad: el contexto de la ciberseguridad en Big Data.

- Técnicas criptográficas aplicadas al Big Data:

- K-anonimización

- Cifrado homomórfico

- Control de acceso

- Auditoría

- Private information retrieval

- Privacy by design.

- Ejemplo de aplicación: Smart Cities.

- Protección Legal: Datos, privacidad y LOPD

- Jurisdicción de protección de datos.

- Gestión legal de datos masivos.

- Soporte del DPO (Data Proteccion Officer) al CDO (Chief Data Officer).

- Garantías jurídicas y riesgos legales.

Módulo 5

Proyecto final

- Sesión práctica proyecto final: metodologías ágiles

- Presentación del proyecto final

Master Class

El programa incluye también una sesión con conferencias magistrales con ponentes invitados, que tendrán lugar a lo largo del programa y se celebrarán un día concreto que puede diferir de los dos días semanales previstos de clase (viernes y sábados). Dichas fechas se comunicarán siempre con suficiente antelación a los alumnos.

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