Hoy día la transformación digital es muy importante en el entorno empresarial. En un sector que está en constante crecimiento competitivo estar al tanto de los avances tecnológicos es la única forma de triunfar en este ámbito laboral. La transformación digital toca a todas las áreas de la empresa y los sectores sin exclusión.
El Big data es una expresión que se ha vuelto muy popular en el entorno organizacional. El en transcurso de los último años los cargos más apetecidos por las empresas son los de especialistas en Big Data. Conforme al Foro Económico Mundial, en el informe presentado The Future of Jobs, para el 2022 el 85% de las empresas habría tomado tecnologías Big Data.
Debido a la alta demanda de profesionales se ha convertido en un desafío cubrir la misma, pues hay una doble brecha en los perfiles solicitados; por un lado los perfiles técnicos especializados en este sector no cuentan con conocimientos prácticos, y por otro los profesionales de las diferentes áreas no tienen conocimientos técnicos en este entorno.
La finalidad del Máster es brindar a los alumnos los conocimientos que se requieren para ejercer eficientemente las funciones de un Big data developer en una empresa.
El programa arranca con un curso 0 de programación básica en SQL y ETL para aquellos alumnos que no estén familiarizados con el entorno tenológico.
MÓDULO 1: ECOSISTEMA TECNOLÓGICO DEL BIG DATA
Relaciones entre tablas
Overview de los ecosistemas
ALMACENAMIENTO DE DATOS
Datos Estructurados (SQL, CSV)
Datos semi-estructurados y no estructurados (texto y multimedia, XML, JSON)
Ecosistemas Big Data Batch: Spark y Hadoop
Ecosistemas Big Data Stream: Storm, Kafka
Proveedores de sistemas en cloud: Microsoft Azure, Amazon Web Services
PROCESAMIENTO DE DATOS
Advanced Analytics
Clasificación, clustering, detección de anomalías
Machine learning
Análisis estadístico básico: regresión, etc.
Procesamiento de datos con R y Python
Plataformas de Advanced Analytics: Dataiku, Rapid Minder
VISUALIZACIÓN DE DATOS
Teoría de la visualización: fijación de KPI
Visualización de datos con Tableau
Power BI
MÓDULO 2: TRANSFORMACIÓN DIGITAL E INNOVACIÓN EN LA EMPRESA
TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Retos, etapas y características
Niveles de transformación
Modelos de impulso del cambio
Métricas para la transformación
Tecnologías disruptivas (4 sesiones)
CREACIÓN Y GESTIÓN DEL PROYECTOS
Design Thinking
Prototipado rápido y Unidad Mínima Viable
Modelos en cascada vs. Metodologías ágiles
Metodología PMP para la Gestión de Proyectos
Metodología SCRUM y Certificado
Change Management
MÓDULO 3: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL PARA EL ÁMBITO JURÍDICO-LEGAL
Teoría de gobierno de datos
GRPD
Cloud y Seguridad del dato
Outsourcing y seguridad externa
MÓDULO 4: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL PARA EL MARKETING Y LA DIRECCIÓN COMERCIAL
Advanced analytics aplicado al marketing
Modelos de atribución
Análisis del sentiment en redes sociales
Clusterización de clientes
Churn rate (caída de clientes)
Data management platform
CRO e Inbound Marketing, A/B Testing
Chatbots y métodos de aprendizaje automático
Marketing automation
Big Data y marketing en buscadores
Recomendadores, cross selling y up selling
Geomarketing
Fijación de precios
Previsión de ventas
Compra programática y Real Time Bidding
Ad Fraud, Viewability y Brand Safe
DMP
MÓDULO 5: BIG DATA Y TRANFORMACIÓN DIGITAL PARA LAS FINANZAS
Fintech
Análisis del Pipeline y de la desviación según pricing, churn rate
Credit Scoring
Modelos de impago
Identificación del fraude y detección de anomalías
Cuadros de mando avanzados
Criptomonedas y Nuevos medios de pago digitales
Banca Móvil
Instrumentos y herramientas financieras digitales
Crowdfunding, microcréditos
Tecnologías de automatización de las inversiones financieras
Gestión de riesgos
Análisis de costes y optimización de la eficiencia
Performance management (plataformas de forecasting, budgeting)
MÓDULO 6: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LOGÍSTICA Y OPERACIONES
Usos de las TIC en la Logística
EDI y Código de barras
ERP y CRM
Logística inversa y gestión del dato
Sistemas Just in Time
Aplicaciones para la última milla
Análisis de rutas optimizadas
Análisis de capacidad y ruptura de stock
Previsión de la demanda y cadena de suministro
Verificación de direcciones mediante tecnología big data
E-logistics y mobile logistics
Robotización de los procesos logísticos
Seguimiento de la mercancía en tiempo real
MÓDULO 7: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LOS RECURSOS HUMANOS (PEOPLE ANALYTICS)
Valoración de los puestos de trabajo mediante análisis avanzados de dato
HR Analytics
Workforce planning
Mapas de talento
Predicción de fuga de talento y rotación no deseada
Retribución y compensación variable
MÓDULO 8: PROYECTO FINAL DE MÁSTER
Máster profesional en big data y transformación digital de la empresa.
Para la realización del Máster es necesario que los participantes estén en posesión de un título universitario.
Información Adicional
Pago fraccionado
8.814 € en 13 plazos de 678 €
Formas de pago
Pago único: Se abonará en un solo plazo por domiciliación bancaria, facilitando dichos datos en el momento de formalizar la matrícula.
Pago fraccionado: Por domiciliación bancaria, facilitando dichos datos en el momento de formalizar la matrícula. El desglose del pago fraccionado es el siguiente:
Calendario de plazos
Primer pago, en los cinco días hábiles siguientes de la realización de la matrícula.
Segundo pago al inicio del curso.
Tercer pago y siguientes, en los cinco primeros días de cada mes correspondiente.
Metodología
Contamos con una pedagogía práctica, pues se alternan exposiciones teóricas por parte de grandes especialistas del sector. A lo largo del curso se trabajarán los principales programas y plataformas del ecosistema del big data, verán durante el máster varios ejemplos reales.
A su vez, como parte de la metodología del CEF.-, los alumnos trabajarán las habilidades directivas, así como las habilidades blandas: presentaciones de ideas y proyectos, negociación, hablar en público, trabajar en equipo, etc.
Salidas profesionales
Otros cursos
