ONLINE
120 horas
Modalidad Abierta
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.
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.
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.
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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¿Por qué es importante?
- Obtendrás una certificación reconocida internacionalmente...
GRUPO ATRIUM
Este máster está diseñado para profesionales que desean mejorar sus habilidades en análisis de datos y estrategias de datos a nivel de negocios, combinando teoría y práctica en un formato flexible.
¿Por qué estudiar el Máster en Business Analytics & Data Strategy en EAE Madrid?
1. Transformación profesional
Consigue una visión global de la arquitectura y el ciclo de vida de los datos, así como las características de las distintas herramientas y tendencias del sector...
El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos...
En nuestro mundo digital en constate evolución, los datos se han convertido en el activo más valioso para cualquier organización, independientemente de su sector. La capacidad de recopilar, procesar y analizar información de manera efectiva es clave para la competitividad empresarial, la innovación científica y la mejora de los servicios públicos...
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% de las ofertas publicadas en portales de empleo están relacionadas con trabajos de Big Data y/o Ciencia de Datos...
La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.
