Master Global en Big Data

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• MODALIDAD GLOBAL ONLINE: 10 meses • 100% online • Metodología reverse©

• MODALIDAD GLOBAL HYBRID: 9 meses • online + 2 semanas presenciales en Madrid • Metodología reverse©

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MODALIDAD GLOBAL HYBRID:
9 meses • online + 2 semanas presenciales en Madrid • Metodología reverse©

Conviértete en uno de los perfiles más demandados por las empresas y organizaciones

(Según el estudio «Economía de los Datos, Riqueza 4.0», elaborado por Fundación Telefónica; en Europa, en un sólo año habrá más de 10.5 millones de empleos relacionados con el Big Data)

Concepto Big Data

Cada segundo que pasa se producen multitud de acciones que un usuario realiza en Internet, en su puesto de trabajo, en la tienda… La combinación de esos datos, en tiempo real, junto a los datos propios de la empresa o negocio, además de fuentes externas públicas o adquiridas, hacen que los modelos tradicionales de relación con el cliente cambien.

Hoy, podemos hacer predicciones de venta o de gestión de stocks, de compra de materias primas o promociones en tiempo real según la meteorología, el lugar dónde está situada mi tienda, el tráfico, la atracción de gente que tiene mi centro comercial o por la navegación de los usuarios de esa semana en Internet.

El Big Data es el presente y futuro, pero requiere un cambio de mentalidad empresarial, debemos orientar a las empresas a ser capaces de manejar la información en tiempo real y convertirla en conocimiento y en acciones que nos permitan ser más eficientes en todos nuestros procesos, y aumente la productividad de las empresas.

De la información al conocimiento, del análisis a la acción, este master te prepara para afrontar uno de los mayores retos del hoy y del mañana; ayudar a las organizaciones a sacar partido del Big Data.

Contenidos del Master

Los contenidos más completos y actualizados del Big Data, un enfoque actual desde la Gestión de la información hasta el uso de las herramientas:

BIG DATA Y LA EMPRESA. BIG DATA COMO BASE DEL NEGOCIO

1.- Conocimiento de cliente

Empleados, competidores… Dato vs información, Transformación de datos en conocimiento, Análisis, y segmentación, oportunidades en la gestión de la información…

2.- Omnicanalidad

La relación de los clientes con las marcas, Análisis y gestión de procesos orientados a la experiencia del cliente en su relación con las marcas, La información dentro de las Estrategias Organizativas de las Compañías. Roles, Atención al cliente. Gestión del SAC, Mundo online y offline unidos, Tipologías de datos, desde la web a las redes sociales, los vídeos, las imágenes, el móvil… Extraer información de los datos estructurados y no estructurados. Datos anonimizados y sistemas de anonimización…

3.- CRM, El conocimiento como base del negocio

Concepto y manejo de CRM, Estrategias CRM como base del negocio, CRM vs Marketing, Definición y establecimiento de KPIS, Herramientas Actuales

4.- Big Data y Data Management

El Big Data y las personas. Las v del Big Data. Significados diferentes para profesionales diferentes. Big Data en las organizaciones, la evolución de los cuadros de mando tradicionales

5.- Operaciones y desarrollo según la organización y el lugar de recogida del dato

Cómo detectar, plantear y abordar oportunidades de negocio con big data en diferentes áreas de negocio: Marketing, conocimiento del cliente. Sácale partido a los datos (adquisición, comportamiento, conversión). Visualización y cuadros de mando: Welovroi. Operaciones y desarrollo según el lugar de a recogida de datos. Desde la web, al móvil, al centro comercial…

6.- Integrar y conocer las fases del concepto Big Data

Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Big Data. Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones. Seguridad. Recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala. Integración en la cultura empresarial – Data Driven. Nuevas figuras profesionales…

7.- Beneficios del uso de la tecnología Big Data

Ejemplos y casos prácticos

ANALÍTICA Y ESTADÍSTICA

8.- Visión analítica

Explotación del dato. Analítica. Desde las métricas digitales y la analítica a la experiencia de usuario, UX. Predictive Analytics. Estadística y método analítico. Técnicas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP (Massively Parallel Processing), modelos. Principales técnicas analíticas en Big Data (tendencias en data science y big data analytics).

9.- Visión estadística

Datamining, Big Data y Data Science. Tendencias. Modelo de madurez en Analytics. Desde el modelado estadístico. Comprensión y mejora de la experiencia de cliente.

10.- Principales técnicas analíticas en Big Data

Tendencias y procesos de análisis en data science. Big data Analytics.

11.- Modelados

Modelado de datos y modelos de datos, representando de forma abstracta de las relaciones que los datos tienen entre sí. Y orientación de los modelos de datos a las necesidades del negocio.

12.- Procesando Big Data con R

Se profundizará en este lenguaje para el análisis y modelización creado por y para estadísticos que puede ser utilizado en multitud de herramientas y motores de procesamiento.

13.- Webscraping

Se utiliza el proceso de usar bots para extraer contenido y datos de un sitio web

DESARROLLO EN BIG DATA

14.- Introducción al método. Rigor, validez y fiabilidad

Diseños de investigación. Reportes y usos. Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, causal… Selección y combinación de técnicas. Aprendizaje Automático. Seguridad.

15.- Aplicaciones de Negocio Big Data

ETL en Big Data y origen de datos. Procesado de datos. Arquitectura Big Data. Learning Big Data. Datamining. Socialmining – escucha es redes sociales. Análisis de datos multimedia…

TECNOLOGÍAS EN BIG DATA

16.- Proyectos Big Data

Sistemas operativos, servidores y redes. Lenguajes de programación Python y R. Almacenamiento y procesamiento de la información en Big Data. Volumen, almacenamiento y variedad. Tipos de Datos a Almacenar. Sistemas de almacenamiento distribuido – Introducción Hadoop. Arquitectuta Hadoop – HDFS. Bases de datos SQL y noSQL. Escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad…

17.- Metodologías ágiles, scrum

Se trata de una metodología de trabajo que nos ayuda a que todo el equipo implicado conozca sus tareas y plazos de tiempo de entrega. Además, permite agilizar la entrega de valor al cliente en iteraciones cortas de tiempo.

18.- Cognitive Computing. Computación distribuida

Data Science. Machine Learning. Modelado predictivo. Valor y aplicaciones de Negocio.

19.- Plataformas Big Data

Introducción a Hive, Spark, Search Machines. Ecosistema Spark. Introducción a PLN. Azure ML. Amazon Machine Learning, Google Prediction API.

20.- Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial y su tecnología ayudan a analizar grandes volúmenes de datos

APLICACIONES PRÁCTICAS

21.- Aplicaciones prácticas

Desde el hospital (Genomica y biomedicina), desde la ciudad (Smartcities), desde la tienda (caso Leroy Merlin), desde el estanco (caso Lucky Strike), desde el aeropuerto (caso Dufry y Ricoh).

ASPECTOS LEGALES

22.- Gestionar correctamente las implicaciones legales del uso de los datos

Privacidad, Seguridad, Protección de datos.

CASO PRÁCTICO

23.- Presentación del caso práctico

DE FORMA OPCIONAL

Certificación de Google Analytics

Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.

Certificación de Google Analytics

Te preparamos para que puedas obtener la certificación de Google Analytics que acreditará tus conocimientos sobre una de las herramientas más utilizadas y demandadas por las empresas.

Herramientas

Características:

Modalidades:

• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2022

• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2022

Claustro de profesores

Un claustro de profesores de primer nivel profesionales en activo en sus diferentes disciplinas. Las mejores voces autorizadas del sector compartiendo conocimiento

Enfoque

Un enfoque actual partiendo de la realidad presente; desde la gestión del Big Data, hasta el dominio de las herramientas, pasando por la toma de decisiones.

Innovación

Un formato académico innovador que garantiza el mejor aprendizaje (masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).

Dirigido a:

El Master en Big Data y Omnicanalidad está enfocado y dirigido a

Todos aquellos profesionales que necesitan, en su día a día, la gestión y el control de grandes cantidades de información. Especialistas en marketing, empresarios, gestores de cualquier departamento que trabajan con multitud de fuentes de datos, o que quieren implementar tecnologías de análisis y predictivas en sus empresas.
Graduados Universitarios (Ingenierías, Marketing, TIC, Cálculo, Redes, etc…) que ven y entienden la gestión de datos como una oportunidad clara y actual para abrirse camino en el mundo de la empresa.

Descargar Folleto del Master

Claustro

Dirección Master Big Data

Alejandro-Lopez-Rioboo Alejandro López-Riobóo

Executive Director de Antípodes Digital, agencia especializada en compra programática y Socio-Director de la consultora digital Winterad.

Linkedin | Twitter

Profesorado

Ángel Colao

Responsable de Nuevos Servicios en Air Liquide Healthcare

Julio Palomino

Ecommerce Senior Advisor en RICOH IT Services, área «Transformación Digital»

Linkedin | Twitter

Enrique Lasso

Gerente Data Science en Repsol

Luis Durán

Responsable de Desarrollo Digital CDO en el Grupo Vithas

Proceso de Admisión

1. RESENTACIÓN CANDIDATURA

2. VALIDACIÓN DE DOCUMENTACIÓN

3. ENTREVISTA PERSONAL

4. COMITÉ DE ADMISIONES

5. RESOLUCIÓN DEL PROCESO DE ADMISIÓN

6. COMUNICACIÓN DE LA DECISIÓN AL CANDIDATO

Solicitud de Admisión

Financiación y Becas

Cursar un programa de posgrado es una de las mejores inversiones de cara al futuro profesional y personal. En Esden Business School no queremos que el pago de la matrícula sea un obstáculo y por ello disponemos de un importante programa a través del cual se concede y gestiona más de 1 millón de euros en becas. También hemos llegado a acuerdos con entidades financieras y gubernamentales para ofrecer planes especiales de financiación.

Esden Business School tiene por un lado un Programa Permanente de Becas interno de la escuela y por otro, cuenta con las becas puestas a disposición por parte de las empresas colaboradoras y entidades sin ánimo de lucro (fundaciones, entidades públicas, etc).

El Programa Permanente de Becas se concreta en las siguientes:

Becas Excelencia Académica: Becas basadas en el mérito académico. Se tendrá en consideración el expediente académico de la licenciatura /grado/ diplomatura.
Becas Trayectoria Profesional: Becas basadas en el desarrollo de la carrera profesional del candidato así como sus cualidades y talento para liderar equipos y proyectos.
Becas Emprendimiento: Becas para aquellos candidatos que acaban de empezar con un negocio- vida menor a 3 años- o tienen un plan de negocio en elevado grado de avance de gestación así como los trámites legales de puesta en marcha del mismo.
Desempleo o paro: Becas para aquellas personas mayores de 26 años en situación de desempleo siempre y cuando lo acrediten mediante la presentación de la documentación soporte emitido por la seguridad social que justifique su situación

SOLICITUD DE BECAS:

Deben solicitarse al mismo tiempo de rellenar la solicitud de admisión y, en cualquier caso, antes de la fecha de comienzo del curso.
El Comité de Becas se reúne semanalmente. Si bien puede requerir al solicitante información adicional, el Comité tomará su decisión dentro de un plazo de 7/10 días.
El Plan de Becas cambia de año en año, pero existe un fondo permanente, común a todos, ofrecido directamente por ESDEN BUSINESS SCHOOL.

CRITERIOS PARA LA CONCESIÓN DE BECAS:

La concesión es discrecional del Comité de Becas, quien lo gestiona atendiendo a las solicitudes bien argumentadas, sostenida por expedientes académicos de mérito y, por supuesto, a las necesidades económicas y financieras de los solicitantes.

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28003 • Madrid
+34 919 34 37 36

BILBAO
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+34 944 354 930

BOGOTÁ
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