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Posgrado en Customer Intelligence & Big Data

  • Lugar/Modalidad:

    ONLINE

  • Duración:

    120 horas

  • Fechas:

    Modalidad Abierta

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


Descripción

✓El Posgrado en Customer Intelligence & Data Analytics está dirigido a profesionales interesados en conocer el proceso de la toma de decisiones en torno a los datos de clientes. A todas aquellas personas que quieran entrar en el mundo del Business Intelligence, Big Data y Data Science, tanto para poner en marcha estrategias de este tipo como para ampliar conocimientos. Y a los profesionales de la analítica de datos tradicional que deseen reciclarse en las nuevas herramientas y tecnologías.

🏅Acreditaciones que tiene el Master


Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

  • Business Intelligence Project Manager/ Analyst.
  • CRM Project Manager/ Analyst.
  • Customer Intelligence Manager/ Analyst.
  • Manager/ Analyst de Clientes.
  • Marketing Intelligence Manager/ Analyst

✔ Requisitos

Acreditar 1 o 2 años de experiencia profesional realizando funciones afines a las desarrolladas en el programa.

Antes de formalizar la inscripción tendrás que superar una entrevista de admisión con un miembro del comité académico del centro de estudios y realizar un cuestionario de conocimientos digitales que nos ayudara a focalizar tu itinerario formativo. También necesitaremos tu CV si no tienes actualizado tu perfil de Linkedin.

Para la inscripción deberás cumplimentar un formulario que te facilitaremos.

🏁 Objetivos

Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence orientado al cliente.

Manejar y gestionar grandes volúmenes de datos: Big Data.

Conoce tu cartera de clientes: análisis y segmentación.

Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia a lo largo del ciclo de vida de nuestros clientes.

La pirámide de información: del cuadro de mando integral al Reporting.

Customer Analytics & Customer Insights.

Data Science y la figura del Data Scientist.

Herramientas CRM y Business Intelligence.

Gestion de la Informacion, Administracion de Bases de Datos, Business Intelligence, Analista de Datos

Temario

Módulo 1

INTRODUCCIÓN Y ESTRATEGIA

- Claves del Customer Intelligence y estrategia

- ¿Qué es Customer Intelligence?

- Conocimiento del cliente.

- El valor de los datos.

- Cultura Data-Driven.

- Diseñando nuestra estrategia / plan de análisis.

- Privacidad de los Datos y Aspectos Legales

- Definiciones, Obligaciones y Principios en la Privacidad de los Datos.

- Impacto en los Proyectos de clientes.

- Técnicas y Métodos.

- GDPR.

- Principales Herramientas del Científico de Datos

- Ecosistemas Herramienta Análisis de Datos

- Python.

- Alternativas de Software: Ventajas e Inconvenientes.

- Casos Prácticos.

- Taller práctico iniciación Python

- Instalación y Configuración

- Funcionalidades y Capacidades

- Principales librerías de manejo de datos

Módulo 2

BUSINESS INTELLIGENCE Y BUSINESS ANALYTICS

- Fundamentos de Business Intelligence y Business Analytics

- ¿Qué es Business Intelligence?

- ¿Qué es Business Analytics?

- Fundamentos y beneficios.

- Visión general del mercado en el entorno empresarial y tecnológico actual.

- Business Intelligence y Business Analytics.

- Taller Práctico Visualización de Datos : MicroStrategy Analytics

- La importancia de la visualización de datos.

- Tipos de visualizaciones.

- Sesión ¿hands-on¿.

Módulo 3

DATA GOVERNANCE

- Data Governance: la importancia del gobierno del dato

- Definición de conceptos.

- La importancia del gobierno de datos.

- Cómo planificar un programa de Data Governance.

- Roadmap y plan de acción.

- Procesos y Herramientas de soporte al Data Governance.

- Data Management: la gestión eficiente de los datos

- ¿Qué es Data Management?

- Objetivos estratégicos de la gestión de los datos.

- Data Quality

- Definición de Calidad del Dato.

- Estrategia y Plan de Acción.

- Proceso de Calidad de Datos.

- Casos Prácticos con Atacama DQ Analyzer.

Módulo 4

DATA ENGINEERING : LA INGENIERÍA DE LOS DATOS

- Introducción a la Ingeniería de los Datos

- Organizando los datos: Extracción, Transformación y Carga.

- Feature Engineering.

- Introducción a los Procesos ETL.

- Objetivos y Funcionalidad.

- Buenas prácticas para definición de procesos ETL.

- Principales herramientas del mercado.

- Open Data: Enriquecimiento de datos

- Democratización de los datos: Open Data

- Web Scrapping: ¿dónde y cómo obtener datos de la web?

- Integración de nuevos datos a nuestro análisis.

- Taller práctico: Preparación de Datos

- Sesión ¿hands-on¿.

Módulo 5

BIG DATA & DATA SCIENCE

- Fundamentos de Big Data

- Antecedentes del Big Data.

- Conceptos básicos.

- Las ¿V¿ del Big Data.

- Casos prácticos/Sesión ¿hands-on¿: e-commerce / Marketing

- E-commerce

- Marketing Digital

- Big Data Activation

- Estrategias de Adquisición de datos

- Metodología Al-driven products

- Data Science: Introducción a la Ciencia de los Datos

- ¿Qué se entiende por Data Science?

Introducción a la Ciencia de los Datos.

- Conceptos clave a tener en cuenta.

- Principales retos.

- La figura del Científico de Datos.

- Fases en un Proyecto de Data Science.

- Machine Learning

- Introducción al Machine Learning

Módulo 6

CUSTOMER INTELLIGENCE USE CASES

- Customer Analytics

- ¿Qué es la analítica descriptiva?

- Tipos de Análisis.

- Segmentación de Clientes (Modelos Propios, RFM, ¿).

- Redes Sociales

- Sesión Práctica.

- Text Mining

- Clasificación y agrupación de textos.

- Análisis de sentimiento.

- Herramientas de text mining.

- Análisis Predictivo

- ¿Qué es la analítica predictiva?

- ¿Cómo funciona?

- Métodos de análisis

- Proceso de Modelado

Módulo 7

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

- Introducción a la Inteligencia Artificial

- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

- Predecir vs Prescribir.

- ¿Cómo funciona?

- Factores de optimización.

- Deep Learning

- La neurona biológica y la neurona artificial.

- Topologías de Redes de Neuronas Artificiales (feed- forward y recurrentes)

- Retropropagación del error (caso de uso: optimización de inventario)

- LSTM (Long-Short Term Memory Networks)(caso de uso: chatbots para atención al cliente).

- CNN ( Convolutional Neural Networks)(caso de uso: evaluación de siniestro mediante foto).

Módulo 8

CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT

- Fundamentos y beneficios del CRM

- Gestión de Clientes y CRM.

- El cliente e importancia estratégica para la empresa.

- Definiciones básicas y avanzadas de CRM.

- CRM Analítico.

- La importancia del conocimiento del cliente y obtención de la información.

- Implementando CRM

- Cambio en la relación con el cliente.

- Aspectos clave a tener en cuenta.

- Cómo generar una experiencia consistente.

- Visión 360 Cliente.

- Beneficios y posibilidades del Social CRM.

- Salesforce como Herramienta CRM

- CRM y Salesforce.

- Arquitectura y productos Salesforce.

- Lighting VS Classic.

- Creación de entorno Salesforce.

- Key Concepts.

- Salesforce usuario vs Salesforce Administrador.

Módulo 9

TUTORÍA DE PROYECTO

- 4 sesiones de tutoria.

Master Class

El programa incluye también una sesión con 3 conferencias magistrales con ponentes invitados, que tendrán lugar a lo largo del posgrado. Estas se celebrarán un día concreto que puede diferir de los dos días semanales previstos de clase (lunes y miércoles).

Dicha fecha se comunicará con suficiente antelación a los alumnos.

Open Class

Todas las semanas se realizan clases abiertas adicionales al programa.

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