Grand Master en Big Data Management

TECH

Maestría

Online

$ 5.030 IVA inc.

Los mejores cursos de Sistemas informáticos - Más temáticas

Ver todos

Ver todos

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    3000h

  • Duración

    2 Años

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Gracias a los avances tecnológicos de hoy en día, casi cualquier cosa imaginable es cuantificable. Las empresas tienen acceso a cada vez más métricas y datos, con lo que gracias a ello pueden planificar aún mejor sus estrategias de negocios. En esta nueva realidad, la figura del analista de datos se vuelve imprescindible en toda empresa, siendo aún más valorados y solicitados los especialistas en Big Data. Esta nueva rama de la analítica se centra en la correcta recopilación, administración y análisis de cantidades ingentes de datos para convertirlos en activos de valor en la empresa. Se trata de un trabajo altamente cualificado, que requiere de una gran inversión educativa en todas las técnicas, entornos, tecnologías y principios que rigen esta ciencia. Teniendo esto en mente, TECH ha elaborado el presente programa, que instruye al alumno en los fundamentos principales del Big Data, así como en las competencias complementarias que sin duda servirán para destacar profesionalmente en el campo de la analítica.

Información importante

Documentación

  • 172grand-master-big-data-management-latam-tech.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Ofrecer a los alumnos la inmersión en el nuevo contexto social y tecnológico en el cual se enmarcan las herramientas de Visual Analytics
Š Obtener y mejorar el pensamiento crítico basado en hechos para la toma de decisiones estratégicas
Š Estudiar el valor del entorno cambiante y facilitar al alumno la conexión con el emprendimiento y las nuevas knowmadas de trabajo

Objetivos específicos
Š Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Š Examinar campañas de Marketing y comunicación efectivas
Š Determinar la creación de cuadros de mando y KPI en función del departamento

El objetivo del Grand Master en Big Data Management es el de instruir al alumno en el amplio ámbito del análisis de grandes cantidades de datos, tanto desde la perspectiva de la propia recogida y almacenamiento, como de la posterior interpretación y filtrado del mismo. Ello permite al alumno elaborar planes de intervención y soluciones de problemas complejos basándose en la analítica recogida. Además, el alumno aprenderá también a elaborar informes dónde mostrar todos los datos de una forma clara y concisa ante equipos directivos o de trabajo.

Este Grand Master en Big Data Management contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Grand Master emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Grand Master, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Grand Master en Big Data Management
Nº Horas Oficiales: 3.000 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

Preguntas & Respuestas

Añade tu pregunta

Nuestros asesores y otros usuarios podrán responderte

¿Quién quieres que te responda?

Déjanos tus datos para recibir respuesta

Sólo publicaremos tu nombre y pregunta

Opiniones

Materias

  • Marketing
  • Administración
  • Management
  • Fundamentos
  • Ventas
  • Estadística
  • Gestión
  • Producción
  • Análisis de datos
  • Comunicación

Profesores

Arturo Peralta Martín-Palomino

Arturo Peralta Martín-Palomino

Profesor

Luis Angel Galindo

Luis Angel Galindo

Profesor

Temario

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial

1.1. Análisis de negocio

1.1.1. Análisis de Negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI por departamentos
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RRHH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de marketing y Data Warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en Marketing
1.3.4. Plan de Marketing y comunicación
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial
1.4.2. Necesidades del departamento de ventas
1.4.3. Estudios de mercado

1.5. Atención al cliente

1.5.1. Fidelización
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RRHH. y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RRHH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RRHH

1.9. Producción

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios

1.10. IT

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos

2.1. Estadística. Variables, índices y ratios

2.1.1. La estadística
2.1.2. Dimensiones estadísticas
2.1.3. Variables, índices y ratios

2.2. Tipología del dato

2.2.1. Cualitativos
2.2.2. Cuantitativos
2.2.3. Caracterización y categorías

2.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas

2.3.1. Medidas de centralización
2.3.2. Medidas de dispersión
2.3.3. Correlación

2.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos

2.4.1. Visualización según el tipo de dato
2.4.2. Interpretación de información grafica
2.4.3. Customización de gráficos con R

2.5. Probabilidad

2.5.1. Probabilidad
2.5.2. Función de probabilidad
2.5.3. Distribuciones

2.6. Recolección de datos

2.6.1. Metodología de recolección
2.6.2. Herramientas de recolección
2.6.3. Canales de recolección

2.7. Limpieza del dato

2.7.1. Fases de la limpieza de datos
2.7.2. Calidad del dato
2.7.3. Manipulación de datos (con R)

2.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.8.1. Medidas estadísticas
2.8.2. Índices de relación
2.8.3. Minería de datos

2.9. Almacén del dato (datawarehouse)

2.9.1. Elementos
2.9.2. Diseño

2.10. Disponibilidad del dato

2.10.1. Acceso
2.10.2. Utilidad
2.10.3. Seguridad

Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos

3.1. Internet of Things

3.1.1. Internet del futuro, Internet of Things
3.1.2. El consorcio de internet industrial

3.2. Arquitectura de referencia

3.2.1. La arquitectura de referencia
3.2.2. Capas
3.2.3. Componentes

3.3. Sensores y dispositivos IoT

3.3.1. Componentes principales
3.3.2. Sensores y actuadores

3.4. Comunicaciones y protocolos

3.4.1. Protocolos. Modelo OSI
3.4.2. Tecnologías de comunicación

3.5. Plataformas Cloud para IoT e IIoT

3.5.1. Plataformas de propósito general
3.5.2. Plataformas industriales
3.5.3. Plataformas de código abierto

3.6. Gestión de datos en plataformas IoT

3.6.1. Mecanismos de gestión de datos. Datos abiertos
3.6.2. Intercambio de datos y visualización

3.7. Seguridad en IoT

3.7.1. Requisitos y áreas de seguridad
3.7.2. Estrategias de seguridad en IIoT

3.8. Aplicaciones de IoT

3.8.1. Ciudades inteligentes
3.8.2. Salud y condición física
3.8.3. Hogar inteligente
3.8.4. Otras aplicaciones

3.9. Aplicaciones de IIoT

3.9.1. Fabricación
3.9.2. Transporte
3.9.3. Energía
3.9.4. Agricultura y ganadería
3.9.5. Otros sectores

3.10. Industria 4.0

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
3.10.2. Fabricación aditiva 3D
3.10.3. Big Data Analytics

Categorías relacionadas

Grand Master en Big Data Management

$ 5.030 IVA inc.

Los mejores cursos de Sistemas informáticos - Más temáticas

Ver todos

Ver todos