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Máster en Business Intelligence y Data Management - Online

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Analisis de educaedu

Luciana Consiglio

Luciana Consiglio

Máster en Business Intelligence y Data Management

  • Modalidad de impartición
    La formación se ofrece en modalidad online.
  • Número de horas
    El plan de estudios dura 12 meses.
  • Titulación oficial
    Los egresados reciben un título con grado de máster expedido por Inesdi Digital Business School.
  • Valoración del programa
    Los datos hoy en día constituyen una de las fuentes de información más grande e importante para las empresas. Pero para poder aprovecharlos de manera adecuada, es necesario contar con profesionales formados en la materia que puedan medir y analizar esos datos de forma profesional. Es con ese objetivo que se crea el Máster en Business Intelligence y Data Management, que permite al alumno entender el funcionamiento del Data Science: los conceptos clave, la figura del científico de datos, las fases en el proyecto, la explotación de datos mediante la recolección, edición y clasificación.
  • Dirigido a
    La propuesta se abre a profesionales de cualquier área que tengan interés en aprender sobre inteligencia de negocios y análisis de datos.
  • Empleabilidad
    Al concluir sus estudios, los egresados estarán capacitados para trabajar como Analista de Datos, Consultor especializado en Sistemas de Business Intelligence y Análisis de Datos. Como Responsable o Jefe de Proyecto de Inteligencia de Negocios y Big Data Analyst.

Comentarios sobre Máster en Business Intelligence y Data Management - Online

  • Contenido

    Máster en Business Intelligence y Data Management.

    Duración: 12 meses

    Las empresas necesitan especialistas en Business Intelligence

    Según Gartner: “En 2021 el 90% de las grandes empresas tendrán un CDO o Chief Data Officer, un ejecutivo encargado de explotar al máximo el valor de los datos y de implementar las tecnologías adecuadas para ello”. ”Las empresas invertirán más de 40.000 millones de euros en ‘Big Data’”, según los cálculos de IDC. “Los datos son el petróleo del siglo XXI” es el nuevo paradigma en lo que a la explosión del dato se refiere. Si esto es así podríamos decir que empresas como Google, Facebook o Amazon serían grandes refinerías, ya que el dato en bruto al igual que el petróleo se consigue al refinar la información y convertirla en valor para el Cliente.

    El auténtico impacto del valor de los datos reside en saber trabajarlos, ya que si una empresa tiene muchos datos pero no los utiliza, el valor de los mismos es 0. En cambio, con el potencial de la gran cantidad de datos que se generan hoy en día, las oportunidades para las empresas son enormes siempre y cuando estos tengan impacto en las decisiones. En este entorno además de ofrecer un buen producto a tus clientes se debe garantizar la mejor experiencia posible conociéndoles a fondo, escuchándoles y dando respuestas lo más personalizadas posibles en función de sus necesidades individuales.

    El Máster en Business Intelligence y Data Management te aportará los conocimientos necesarios para conseguir llevar a cabo la gestión avanzada de los clientes y la analítica de la gran cantidad de datos que se generan, lo que hace a su vez necesaria la utilización de nuevas tecnología y técnicas como Big Data y Data Science que nos permiten no solo conocer a nuestro cliente sino anticiparnos a su comportamiento y adaptarnos en un entorno altamente competitivo.

    Objetivos del programa.

    • Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Análisis de Datos.
    • Gobernar, preparar y gestionar datos.
    • Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permiten extraer valor a los datos.
    • Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia.
    • La pirámide de información: del cuadro de mando integral al Reporting operativo.
    • Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia Artificial.

    ¿Quieres saber más?

    • Nuestro modelo educativo funciona porque aprendes lo último. Incorporamos a nuestros programas las últimas novedades para garantizar tu aprendizaje. Así lo han comprobado durante los 10 años de Inesdi más de 3.000 profesionales que ya han pasado por nuestras aulas y actualmente trabajan en el ámbito digital.
    • A través de nuestro campus virtual tendrás acceso a todos los contenidos de tu curso, así como a información y vídeos complementarios para que tu aprendizaje sea aún más completo.
    • Te formarás bajo la metodología «Learning by doing», pasando de la teoría a la práctica a través de casos reales. Fomentando la iniciativa de profesores y alumnos para que el tiempo invertido resulte una experiencia satisfactoria y de provecho para todos.
    • Podrás hacer networking con el resto de alumnos.

    Programa.

    Módulo 1. Estrategia de Datos, Visión Global y Fundamentos de Business Intelligence y Análisis de Datos.

    • El valor de los datos.
    • Hacia una cultura Data-Driven.
    • Diseñando nuestra estrategia de datos.
    • Particularidades de los proyectos de Customer Intelligence y Data Analytics.
    • Ciclo del proceso de análisis.
    • Fases del análisis de datos.
    • Fundamentos y beneficios.
    • Visión general del mercado en el entorno empresarial y tecnológico actual.
    • Business Intelligence y Business Analytics.
    • Componentes generales de una arquitectura de Business Intelligence.
    • Ejemplos de diferentes industrias.

    Módulo 2. Big Data & Analytics

    • Antecedentes del Big Data.
    • Conceptos Básicos.
    • Las “V” del Big Data.
    • Casos de Uso del Big Data en el mundo empresarial.
    • La aparición del Chief Data Officer.
    • Principales Herramientas y Ecosistema Big Data
    • Estrategias de Adquisición de datos.
    • Metodología AI-driven products.
    • Diseñando productos de datos entorno a la intersección de Machine Learning/AI, UX y Diseño.
    • Hiper personalización en Marketing.
    • Nuevas herramientas de visualización avanzada para explorar y extraer valor del big data.
    • Interpretabilidad de Modelos Machine Learning.

    Módulo 3. Gestión de Proyectos de Business Intelligence

    • Agile: Scrum y Kanban.
    • Épicas, User Stories y Criterios de Aceptación.
    • Sprints.

    Módulo 4. Gestión y Gobierno de los Datos

    • La importancia del gobierno de los datos.
    • Cómo planificar un programa de Data Governance.
    • Roadmap y plan de acción.
    • Procesos y Herramientas de soporte al Data Governance.
    • Objetivos estratégicos de la gestión de los datos.
    • Definición de Calidad del Dato.
    • Estrategia y Plan de Acción.
    • Proceso de Calidad de Datos:
      • Actualización.
      • Normalización.
      • De-duplicación.
    • Casos Prácticos.

    Módulo 5. Arquitectura, Modelado y Bases de Datos.

    • Fundamentos y beneficios.
    • Modelado de datos.
    • Bases de Datos y SQL.

    Módulo 6. Integración de 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.
      • Ejemplos Prácticos.
    • Open Data: Enriquecimiento de Datos:
      • Democratización de los Datos: Open Data.
      • Explorando y utilizando los datos abiertos.
      • Principales portales.
      • APIs, etc…
    • Web Scraping: ¿dónde y cómo obtener datos de la web?
      • Integración de nuevos datos a nuestro análisis.

    Módulo 7. Explotación de Datos

    • Introducción a PowerBI.
    • Ingesta de información en PowerBI, diferentes fuentes.
    • Creación de modelo de datos.
    • Realización de dashboards.
    • Publicar y compartir.

    Módulo 8. Visualización de datos

    • Qué tenemos que visualizar: comprensión de los datos y elección de lo que queremos mostrar.
    • Herramientas a utilizar:  elección de la mejor herramienta para visualizar los resultados.
    • Diseño de dashboards.
    • Storytelling: la forma en que contemos los resultados es vital para el éxito.

    Módulo 9. Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial

    • ¿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.
    • Introducción al Machine Learning:
      • ¿Qué es? ¿Para qué sirve?
      • Tareas de aprendizaje.
      • Enfoques.
      • Algoritmos.

    Módulo 10. Los Casos de Uso

    La clave de los sistemas analíticos es el uso que hacemos de los datos que manejamos para cubrir un fin o una necesidad. Revisaremos en este módulo los casos de uso más comunes, como construirlos, darles seguimiento y calcular el impacto. Se verán tanto proyectos típicos de Business Intelligence(Cuadro de Mando de Ventas, Cuadro de Mando de la Cartera de Clientes,…) como proyectos típicos de Data Analytics (Optimización de Campañas, Morosidad, Retención,..).

    A quién va dirigido.

    • Perfiles sin conocimiento del mundo Business Intelligence y quieran empezar a adquirir estos conocimientos para poder trabajar en casi cualquier empresa que maneje datos (el 90% de las empresas utilizan los datos).
    • Profesionales con conocimientos de Business Intelligence pero no conocen apenas nada de Data Analytics, pudiendo aprender así los métodos más actuales para analizar la información.
    • Profesionales que quieran cambiar de perfil al del mundo Business Intelligence con las tecnologías y metodologías que se usan actualmente.

    Salidas profesionales.

    Con el Máster en Business Intelligence y Data Management podrás convertirte en un nuevo profesional de la economía digital, pudiendo desarrollar tu propio proyecto empresarial o incorporarte a importantes departamentos y áreas de cualquier empresa:

    • Responsables y jefes de proyecto de business intelligence.
    • Analistas de datos.
    • Consultores especializados en implantar sistemas de business intelligence y análisis de datos.
    • Emprendedores que pretendan conocer diferentes técnicas para poner el valor de los datos al servicio de su negocio.

    Proceso de admisión.

    Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras.

    • Solicitud de admisión
    • Entrevista personal
    • Documentación de admisión
    • Evaluación comité de admisiones
    • Admisión aprobada
    • Matriculación

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