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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MASTER D
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Por supuesto, los grandes beneficiados de este movimiento son los profesionales del Big Data, la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos...
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