Máster en Business Intelligence y Big Data Analytics
Emisor: EUDE Business School
1125 horas
·Avanzado
·Varios
Programa certificado por ARP
Diploma ARP de validez internacional
Valoraciones de alumnos verificados
Precio a consultar
![](/media/j5spkwsg/miniaturas-23.png?format=webp)
- Las principales técnicas para abordar la digitalización de un negocio.
- Desarrollo de estrategias y metodologías.
Requisitos:
- Es obligatorio poseer un Grado o licenciatura universitaria.
- Es obligatorio contar con experiencia profesional.
1125 horas en total
Descargar programa- La nueva era digital
- Marketing Tradicional vs. Marketing Digital
- Comunicación bidireccional
- Nuevas tendencias digitales
- Las claves del nuevo Marketing
- El nuevo papel del consumidor
- Integración del Marketing Digital en la estrategia general
- Marketing Estratégico en Internet
- El papel de las personas
- La tecnología, un medio útil para la transformación
- Identifica el nuevo Customer Journey Map de tus clientes
- UX / UI
- Prototipado
- CardSorting
- Tree Test
- Arquitectura de la información
- Focus Group y Test Usuarios
- El Plan de Marketing Digital
- Análisis de la Competencia
- Plan de Comunicación 360
- Objetivos y Estrategia del Plan de Marketing Digital
- Seguridad de la Información
- La información, como activo fundamental que hay que proteger y tratar adecuadamente, adaptado a un entorno digital.
- Ciberamenazas y riesgos a la información.
- Formas de protección
Las 7Vs del Big Data.
Modelos predictivos y prescriptivos.
Bases de Datos.
Regulación e innovación del big data.
- La fascinación por el dato
- La explosión del dato del siglo XX- XXI
- La respuesta: Big Data
- Mapa de la arquitectura Big Data
- Nivel del dato
- Nivel de información
- Nivel del conocimiento
- Lo importante son las personas
- Repasemos los niveles de la pirámide del conocimiento: hace falta la acción es necesario llegar a ser una empresa data driven
- Pero antes es necesario saber dónde estamos el assesmente. Proceso data centric
- Proceso data by design
- Data thinking
- Casos de uso de big data. Nueva fuente de ingresos: la compartición de datos
- Metodología crisp-dm
- Introducción a rapid miner: conceptos básicos
- Modelos clasificatorios y predictivos correlación: que dos variables tengan relación puede no decir nada
- Reglas de asociación:¿Qué cosas suelen ir juntas?
- Clusterización:¿Hay diversos grupos de clientes?
- Análisis discriminante: empezamos a predecir
- Regresión lineal: una forma de predecir una variable continua.
- Regresión logística: cuando hay que decir entre dos opciones
- Árboles de decisión:¿En dónde cae este cliente?
- Redes neuronales: simulando el pensamiento humano
- Introducción al análisis de textos
- Validación cruzada: ¿Cómo podemos saber si el modelo funciona?
- La ética en el data miningA ÉTICA EN EL DATA MINING
- Definir el problema que se quiere resolver
- Inventariar y comprender las lagunas en los datos
- Mapear a todos los participantes en el proyecto
- Comprender quién usará los resultados del proyecto
- Identificar tu lista de deseos respecto a los datos y definir tus hipótesis de trabajo
- Conceptos básicos.
- Tipos de herramientas.
- Métricas e indicadores.
- Medición e integración de múltiples fuentes.
- KPIs y Objetivos
- Conoce Google Analytics.
- Gestión y manejo de la herramienta.
- Métricas.
- Análisis y diseño de informes estadísticos.
- Implementación y seguimiento.
- Aprender el papel de la Inteligencia Artificial en el mundo actual y tener un enfoque a futuro sobre los avan-ces tecnológicos.
- Identificar y entender diferentes términos del entorno de la Inteligencia Artificial.
- Conocer las diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la actualidad y sus posibles futuribles casos.
- Conocer e identificar componentes del diseño de una solución de Inteligencia Artificial.
- Desarrollar una primera aplicación con inteligencia artificial: crear tu primer Chatbot con la Plataforma IBM Watson.
Introducir al alumno en los diferentes sistemas operativos y su aplicación para gestionar la seguridad en la red de las empresas
- Desarrollar los protocolos necesarios para la protección de los dispositivos.
- Técnicas y herramientas de ciberseguridad.
Introducir al alumno en los diferentes sistemas operativos y su aplicación para gestionar la seguridad en la red de las empresas.
- Conocimiento teórico sobre la materia como para tomar decisiones desde el punto de vista de un directivo de una organización empresarial
- Dotar al alumno de recursos para analizar el panorama de ciberamenazas al que hacen frente hoy en día las organizaciones empresariales y aplicarlo al entorno de la empresa en la que trabaje.
- Introducción al “adversarial thinking” (conjunto de activos valiosos que son susceptibles de ser atacados por adversarios que generan amenazas)
- Becas y ayudas. EUDE Business School ha diseñado un Plan de Becas y Ayudas al Estudio con el único objetivo de proporcionar una mayor flexibilidad económica y respaldar las necesidades de cada alumno.
¿Quieres más información?
Completa este formulario y la academia se pondrá en contacto contigo.
¿Quieres más información?
Completa este formulario y la academia se pondrá en contacto contigo.
¿Algo no está bien?
Si has encontrado en este curso información que no está bien puedes reportar una incidencia aquí.