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Listado de la categoría: Big Data

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Big Data, CO, Global Online, Landing Page

Master en Big Data – Esden Business School

BLACK WEEKS: LAS BECAS MÁS ESPECIALES DEL AÑO!

PRÓXIMAS CONVOCATORIAS NOVIEMBRE 2021 Y ENERO 2022

BLACK WEEKS: LAS BECAS MÁS ESPECIALES DEL AÑO

PRÓXIMAS CONVOCATORIAS NOVIEMBRE 2021 Y ENERO 2022

esden business school


Master en

Big Data


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SOLICITA INFORMACIÓN

Características:

Características:

Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:

• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021

• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021

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 (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).

Contenidos del Master

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

Google AnalyticsCertificación 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.

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.


googleanalytics2

Herramientas

 
AnteriorPosterior

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)

Claustro

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

AnteriorPosterior

Ángel Colao Ángel Colao

Responsable de Nuevos Servicios en Air Liquide Healthcare

Linkedin

Julio Palomino Julio Palomino

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

Linkedin  |  Twitter

enrique laso

Enrique Lasso

Gerente Data Science en Repsol

Linkedin

LUIS DURAN BIG DATA

Luis Durán

Responsable de Desarrollo Digital CDO en el Grupo Vithas

Linkedin

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5 noviembre, 2021/por Esden Business School
https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png 0 0 Esden Business School https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png Esden Business School2021-11-05 14:08:562021-11-08 12:27:03Master en Big Data – Esden Business School
Big Data, CO, Global Online, Landing Page

Master en Big Data – Esden Business School

¡CONSULTA NUESTRAS BECAS ESPECIALES!

PRÓXIMA CONVOCATORIA NOVIEMBRE 2021

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masterbigdata punt

SOLICITA INFORMACIÓN

Características:

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Duración: 10 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021

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Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2021

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 (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).

Contenidos del Master

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

Google AnalyticsCertificación 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.

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.


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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)

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Alejandro-Lopez-Rioboo Alejandro López-Riobóo

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Ángel Colao Ángel Colao

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24 septiembre, 2021/por Esden Business School
https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png 0 0 Esden Business School https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png Esden Business School2021-09-24 13:00:372021-09-27 12:58:22Master en Big Data – Esden Business School
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• Global Online: 100% online
Duración: 10 meses
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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 (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).

Contenidos del Master

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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

Google AnalyticsCertificación 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.

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.


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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)

Claustro

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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.

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Ángel Colao Ángel Colao

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Julio Palomino Julio Palomino

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

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Enrique Lasso

Gerente Data Science en Repsol

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Responsable de Desarrollo Digital CDO en el Grupo Vithas

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21 octubre, 2020/por Esden Business School
https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png 0 0 Esden Business School https://esden.co/wp-content/uploads/2022/11/new-logo-esden-aire.png Esden Business School2020-10-21 17:20:052021-12-02 17:37:24Master en Big Data – Esden Business School
Big Data, Landing Pages

Master en Big Data – Esden Business School

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Características:

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Puedes cursar el Master Big Data Global en dos modalidades diferentes:

• Global Online: 100% online
Duración: 12 meses
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• Global Hybrid: online + 2 semanas presenciales en Madrid
Duración: 9 meses
Fecha de inicio: Enero, abril, junio, septiembre y noviembre 2020

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 (tutor personalizado, masterclasses, workshops, sesiones prácticas, método del caso…).

Contenidos del Master

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.

DESARROLLO EN BIG DATA

13.- 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.

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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

15.- 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…

16.- Cognitive Computing. Computación distribuida

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

17.- Plataformas Big Data

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

APLICACIONES PRÁCTICAS

18.- 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

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

Privacidad, Seguridad, Protección de datos.

CASO PRÁCTICO

20.- Presentación del caso práctico

DE FORMA OPCIONAL

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