Para qué te prepara:
Este Executive Master en Business Analytics te prepara para llevar a cabo todo el proceso de un análisis de datos: su extracción, su selección pormenorizada, su almacenamiento y gestión en bases de datos, su visualización en software específico y su posterior interpretación. Con esta formación, puedes insertarte laboralmente en una empresa tecnológica y convertirte en un profesional de la analítica imprescindible.
A quién va dirigido:
Este Executive Master en Business Analytics está orientado a profesionales de la programación o del marketing digital que aspiren a dedicarse a analizar datos, procesarlos e interpretarlos a base de establecer variables dependientes. Así pues, los graduados en carreras como Estadística, Marketing, Ingeniería Informática o Matemáticas son los perfiles más aptos para este master.
Titulación:
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Objetivos:
- Manejar herramientas de visualización de datos como Google Data Studio, Qlikview y Tableau.
- Poder sincronizar Google Analytics 4 para analizar y seleccionar los volúmenes de datos deseados.
- Ser capaz de implementar los lenguajes de programación Python y R en el procesamiento de datos.
- Gestionar bases de datos con SQL y PENTAHO.
- Poder utilizar las funcionalidades de analíticas específicas de cada red social.
Salidas Laborales:
Este Master en Business Analytics es perfecto para profesionales que aspiren a trabajar en empresas tecnológicas, start-ups y fintechs en el departamento de analítica. Con esta especialización, los estudiantes podrán optar a puestos como data scientist, chief data officer, data architect, analista financiero, customer intelligence analyst y visual data scientific.
Resumen:
Para que las empresas y las estrategias digitales puedan tomar un buen rumbo, se necesitan expertos en el análisis de datos que puedan extraer, gestionar y analizar información relevante y esclarecedora. Es por esto que el análisis de datos es un activo muy atrayente en el mercado laboral. Nosotros hemos diseñado el Máster en Business Analytics para dar respuesta a esta necesidad formativa. Se trata de un programa educativo que abarca todo el tratamiento de datos desde su extracción, almacenamiento, visualización e interpretación. Así pues, proporciona formación valiosa y actual sobre el Big Data, la minería de datos, el uso de Python y R para analizar datos, etc. A su vez, te capacita para sacarle partido a Google Analytics 4 y otras herramientas de visualización de datos.
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.
La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.
Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
MÓDULO 1. BUSINESS AGILITY
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BUSINESS AGILITY
- 1.Conceptos clave de Business Agility.
- Valores, Principios y Dimensiones.
- EL Poder de los Equipos.
- La entrega de valor al cliente y la mejora continua.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VISIÓN COMPARTIDA, FOCO Y PROPÓSITO
- Visión compartida y claridad de propósito en los equipos.
- El Camino de la Organización Ágil
- Las Necesidades de los clientes, Stakeholders, Negocio y Mercados Emergentes.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVAS PERSPECTIVAS DE PENSAMIENTO
- Mindset orientado al crecimiento
- Puntos ciegos, Modelos Mentales y Patrones
- La relación entre complejidad y Business Agility
- Identificando y gestionando Dilemas, Paradojas y Polaridades
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS COMPORTAMIENTOS Y DIFERENCIAS
- Preguntar vs Contar: las preguntas poderosas
- Haciendo visible el valor
- Experimentando y validando hipótesis
- Dinámicas complejas de cambio, polaridades, problemas sistémicos y amenazas disruptivas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FRAMEWORKS, HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS
- Lean Systems Thinking
- Lean Startup
- Design Thinking
- Kanban
- El ciclo iterativo e incremental
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BUSINESS AGILITY COMO EL NUEVO ESTÁNDAR
- Creando espacios optimizados para la creación de valor y el compromiso de los equipos
- Planes de Acción y herramientas para acelerar la agilidad empresarial
- Business Agility as a Journey: mejora y reinvención continua
- Las métricas que “realmente importan”
MÓDULO 2. TRANSFORMACIÓN DIGITAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Introducción a la transformación digital
- Concepto de innovación
- Concepto de tecnología
- Tipología de la tecnología
- Punto de vista de la ventaja competitiva
- Según su disposición en la empresa
- Desde el punto de vista de un proyecto
- Otros tipos de tecnología
- La innovación tecnológica
- Competencias básicas de la innovación tecnológica
- El proceso de innovación tecnológica
- Herramientas para innovar
- Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0
- Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
- Socialización de la Web
- Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
- Community Manager
- Chief Data Officer
- Data Protection Officer
- Data Scientist
- Otros perfiles
- Desarrollo de competencias informáticas
- El Papel del CEO como líder en la transformación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
- La transición digital del modelo de negocio tradicional
- Nuevos modelos de negocio
- Freemium
- Modelo Long Tail
- Modelo Nube y SaaS
- Modelo Suscripción
- Dropshipping
- Afiliación
- Infoproductos y E-Learning
- Otros
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
- Análisis de la innovación en la empresa
- Elaboración del roadmap
- Provisión de financiación y recursos tecnológicos
- Implementación del plan de transformación digital
- Seguimiento del plan de transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- BBVA y la empresa inteligente
- DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
- El Corte Inglés
- Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
- Rediseñando el customer experience
- La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
- Plan de marketing digital
- Buyer´s Journey
- Growth Hacking: estrategia de crecimiento
- El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
- Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
- Como Inventar Mercados a través de la Innovación
- Etapas de desarrollo y ciclos de vida
- Incorporación al mercado
- Metodologías de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
- La transformación digital de la cadena de valor
- La industria 4.0
- Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
- Modelos de proceso de innovación
- Gestión de innovación
- Sistema de innovación
- Como reinventar las empresas innovando en procesos
- Innovación en Procesos a través de las TIC
- El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
- Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
- Caso Helvex: el cambio continuo
- La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA
MÓDULO 3. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS
UNIDAD DIDÁCTICA 1.LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
- El gran auge del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
- Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES
- Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
- Fases en un proyecto de Big Data
- Big Data enfocado a los negocios
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES
- Marketing estratégico y Big Data
- Open data
- Ejemplo de uso de Open Data
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 4.BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Big Data en salud
- Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
- Retos del big data en salud
- Big Data y People Analytics en RRHH
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
MÓDULO 4. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1.INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2.BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PENTAHO
- Una aproximación a PENTAHO
- Soluciones que ofrece PENTAHO
- MongoDB & PENTAHO
- Hadoop & PENTAHO
- Weka & PENTAHO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 5. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST
MÓDULO 6. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
- SVG
- Tipos de datos en D3
- Diagrama de barras con D3
- Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GOOGLE DATA
- Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
- Instalación y arquitectura
- Carga de datos
- Informes
- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWER BI
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO
- CartoDB
MÓDULO 7. E-COMMERCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL COMERCIO ELECTRÓNICO
- Auge del comercio online
- Tipos de eCommerce
- Atención al cliente
- Embudos de conversión
- Casos de éxito
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES PLATAFORMAS
- Principales plataformas
- Gestión estratégica
- Plataformas del código abierto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISEÑO
- Introducción al Diseño Web
- Accesibilidad
- Usabilidad
- Responsive Design
- Home
- Categorías
- Fichas de Producto
- Carrito de la compra y checkout
- Principales herramientas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PASARELAS DE PAGO
- Confianza, privacidad y seguridad
- Principales formas de pago
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MARCO LEGAL
- Ley de Ordenación del Comercio Minorista
- Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y del Comercio Electrónico (LSSI)
- Reglamento General de Protección de Datos
- Ley de Consumidores
- SmartContracts
MÓDULO 9. ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
- ¿Qué es la analítica web?
- Establecimiento de objetivos y KPIs
- Métricas principales y avanzadas
- Objetivos y ventajas de medir
- Plan de medición
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
- Introducción a Google Analytics 4
- Interfaz
- Métricas y dimensiones
- Informes básicos
- Filtros
- Segmentos
- Eventos
- Informes personalizados
- Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
- Introducción a GTM
- Implementación con GTM
- Medición con GTM
- Uso de Debug/Preview Mode
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
- La atribución
- Multicanalidad
- Customer Journey
- Principales modelos de atribución
- Modelos de atribución personalizados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREACIÓN DE DASHBORAD CON GOOGLE DATA STUDIO
- Planificación del Dashboard
- Características del Dashboard
- Introducción a Data Studio
- Conectores
- Tipos de gráficos
- Personalización de informes
- Elementos de control
- Dimensiones y métricas
- Campos Calculados
- Compartir informes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO
- Introducción al SEO
- Historia de los motores de búsqueda
- Componentes de un motor de búsqueda
- Organización de resultados en un motor de búsqueda
- La importancia del contenido
- El concepto de autoridad en Internet
- Campaña SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
- Introducción al SEM
- Principales conceptos en SEM
- Sistema de pujas y Calidad del anuncio
- Primer contacto con Google Ads
- Creación de anuncios con calidad
- Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
- Análisis del tráfico en redes sociales
- Fijar objetivos en redes sociales
- Facebook
- Twitter
- Youtube
- LinkedIn
- Tik tok
- Instagram
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
- Usabilidad
- Mapas de calor
- Grabaciones de sesiones de usuario
- Ordenación de tarjetas
- Test A/B
- Test multivariante
- KPI, indicadores clave de rendimiento
- Cambios a realizar para optimizar una página web
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
- Hotjar
- Microsoft Power BI
- Google Search Console
- Matomo
- Awstats
- Chartbeat
- Adobe Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
- ¿Qué son las cookies?
- Tipos de cookies
- GDPR
- Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER