Curso Gratuito Maestría en Inteligencia de Negocios

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Para qué te prepara:

Con la realización de la Maestría en Inteligencia de Negocios lograrás un conocimiento avanzado en el desarrollo de los aspectos fundamentales que rigen el emprendimiento, como son las ideas y la planificación de recursos para la creación de proyectos, su valoración y el funcionamiento de herramientas basadas en el concepto de business intelligence, como son el Big Data y el análisis web con herramientas como Google Analytics.

A quién va dirigido:

La Maestría en Inteligencia de Negocios se dirige a estudiantes y profesionales de cualquier sector que deseen llevar a cabo una especialización dentro del área del emprendimiento y desarrollo de negocios a través del concepto del business intelligence y el uso de herramientas como el Big Data y Google Analytics con el objetivo de lograr una gestión eficaz de su negocio empresarial.

Titulación:

Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia de Negocios por la Universidad DAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE).

Objetivos:

- Saber los principios que rigen el funcionamiento del emprendimiento empresarial y los proyectos de negocio. - Comprender las bases fundamentales que sustentan la dirección estrategia en proyectos de negocio. - Introducirse al desarrollo de los mecanismos y herramientas para la valoración de proyectos de inversión. - Analizar el proceso aplicable al desarrollo del Big Data y el Business Intelligence y las herramientas para su explotación. - Desarrollar los aspectos fundamentales de la analítica web con Google Analytics y la programación estadística.

Salidas Laborales:

Con el desarrollo de la Maestría en Inteligencia de Negocios lograrás las competencias y habilidades necesarias dedicados a la creación de proyectos de negocio y a su gestión diaria a través del business intelligence que te permitirá desenvolverte con eficacia en puestos de, analista de inteligencias o responsable de visualización de datos de negocio.

Resumen:

En la actualidad, el desarrollo de la tecnología ha derivado en la aplicación de nuevas formas de gestionar el desarrollo del negocio a través de herramientas informáticas que permiten un funcionamiento de una forma más eficaz y eficiente. Con la realización de la Maestría en Inteligencia de Negocios profundizarás en aspectos fundamentales del desarrollo emprendedor y de los medios necesarios para una organización eficaz de proyectos mediante el business intelligence, a través de la analítica web, Big Data y Google Analytics. Con Euroinnova alcanzarás las competencias y habilidades necesarias para desenvolverte perfectamente en el área de los negocios y su aplicación tecnología y lograr cumplir con tus objetivos laborales y personales.

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros 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 asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio 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.

Temario:

MÓDULO 1. INICIATIVA EMPRENDEDORA Y PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ACTITUD Y CAPACIDAD EMPRENDEDORA
  1. Evaluación del potencial emprendedor
  2. Variables que determinan el éxito en el pequeño negocio o microempresa
  3. La inteligencia emocional
  4. Empoderamiento
  5. La empresa familiar
  6. El miedo a emprender
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE OPORTUNIDADES E IDEAS DE MICROEMPRESA
  1. Identificación de oportunidades e ideas de negocio
  2. Benchmarking
  3. Análisis DAFO de la oportunidad e idea de negocio
  4. Análisis del entorno del pequeño negocio o microempresa
  5. Análisis de decisiones previas
  6. Tipos de socios para un proyecto
  7. Plan de acción
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANIFICACIÓN Y ORGANIZACIÓN DE LOS RECURSOS
  1. Componentes básicos de una empresa
  2. Sistemas: planificación, organización, información y control
  3. Recursos económicos propios o ajenos
  4. Los procesos internos y externos en la pequeña empresa o microempresa
  5. La estructura organizativa de la empresa
  6. La organización en red: una forma inteligente de crecer
  7. La organización virtual
  8. Variables a considerar para la ubicación del pequeño negocio o microempresa
  9. Decisiones de inversión en instalaciones, equipamientos y medios
  10. Control de gestión del pequeño negocio o microempresa
  11. Identificación de áreas críticas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLANIFICACIÓN ECONÓMICO-FINANCIERA PREVISIONAL
  1. Características y funciones de los presupuestos
  2. El presupuesto financiero
  3. Estructura y modelos de los estados financieros previsionales
  4. Características de las principales magnitudes contables y masas patrimoniales
  5. Estructura y contenido básico de los estados financiero-contables previsionales y reales
  6. Memoria

MÓDULO 2. DIRECCIÓN ESTRATÉGICA EN LA CREACIÓN DE EMPRESAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LAS BASES DE LA DIRECCIÓN ESTRATÉGICA
  1. Introducción a la estrategia empresarial
  2. Pensamiento estratégico
  3. Aspectos esenciales de la estrategia
  4. Los tipos de estrategias
  5. Responsabilidad de las decisiones estratégicas
  6. El rendimiento de la empresa, la creación de valor
  7. Errores en la toma de decisiones estratégicas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESO DE PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA
  1. Visión, misión y valores empresariales
  2. Esquema del proceso estratégico
  3. Organización y niveles de planificación de la decisión estratégica
  4. Las unidades estratégicas de negocio
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS ESTRATÉGICO DE LA EMPRESA
  1. Concepto y tipología del entorno
  2. Análisis del entorno general PEST/EL
  3. Análisis del entorno específico
  4. Análisis de PORTER
  5. Grado de rivalidad existente entre los competidores
  6. Amenaza de productos sustitutivos
  7. Poder de negociación de los clientes
  8. Poder de negociación de los proveedores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DIAGNÓSTICO INTERNO DE LA EMPRESA
  1. Análisis interno de la empresa
  2. Capacidades para obtener una ventaja competitiva
  3. Diagnóstico de la capacidad estratégica
  4. El perfil estratégico de la empresa
  5. Análisis DAFO
  6. Las matrices de cartera de productos como modelos de análisis estratégico
  7. Matriz del BCG o de crecimiento-cuota de mercado
  8. Matriz General Electric-McKinsey o de posición competitiva-atractivo del sector
  9. Matriz ADL o de posición competitiva-madurez del sector
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA ESTRATEGIA PROPUESTA
  1. Generación de opciones estratégicas
  2. Formulación y selección de la estrategia
  3. Criterios de elección y evaluación de la estrategia
UNIDAD DIDÁCTICA 6. IMPLANTACIÓN Y CONTROL ESTRATÉGICO
  1. Puesta en marcha de la estrategia
  2. Nuevo diseño organizativo
  3. Disponibilidad de recursos
  4. Control y evaluación de resultados
  5. Inicio de ajustes correctivos
  6. Cuadro de mando integral

MÓDULO 3. VALORACIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LOS PROYECTOS DE INVERSIÓN
  1. Definición y tipos de inversión
  2. El ciclo de vida de un proyecto de inversión
  3. Componentes de un proyecto de inversión
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VALORACIÓN ECONÓMICO DE INVERSIONES
  1. Metodologías de valoración económica
  2. Clasificación de los flujos de caja
  3. Criterios VAN y TIR de análisis de inversiones
  4. Elección del proyecto de inversión
UNIDAD DIDÁCTICA 3. VALORACIÓN DE RIESGOS
  1. Metodologías de tratamiento del riesgo
  2. Análisis de la sensibilidad
  3. Árboles de decisión para la toma de decisiones secuenciales
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TIPOS DE PROYECTOS DE INVERSIÓN
  1. Proyectos de inversión en activos fijos
  2. Proyectos de inversión en capital circulante (NOF)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. COSTE DE LA DEUDA Y COSTE DE CAPITAL
  1. Cálculo del coste de la deuda
  2. Cálculo del coste medio ponderado de capital (WACC)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VALORACIÓN DE INVERSIONES ESPECIALES
  1. Compra o alquiler
  2. Inversión en ampliación
  3. Inversión en outsourcing

MÓDULO 4. CONCEPTOS PREVIOS EN BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

MÓDULO 5. TECNOLOGÍA PARA BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI
  1. Herramienta Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
  1. Herramienta Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

MÓDULO 6. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de infraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho

MÓDULO 7. ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA ANALÍTICA WEB?
  1. Introducción
  2. La Analítica Web: Un reto cultural
  3. ¿Qué puede hacer la analítica web por ti o tu empresa?
  4. Glosario de Analítica Web
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALÍTICA WEB BÁSICA: INTRODUCCIÓN
  1. La analítica web en la actualidad
  2. Definiendo la analítica web
  3. El salto a la analítica web moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUANTITATIVA
  1. Identificar los factores críticos
  2. Otros factores que convienen medir
  3. Las macro y microconversiones
  4. Medir el valor económico
  5. Sitios sin comercio: valores a medir
  6. Medición de sitios BB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA
  1. Introducción
  2. La usabilidad Web
  3. Pruebas Online y a Distancia
  4. Las encuestas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEFINICIÓN DE KPIS
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA
  1. Introducción
  2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
  3. Análisis del tráfico de sitios web
  4. Búsquedas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB 2.0. MÓVILES Y VÍDEOS
  1. Introducción
  2. La nueva web social y como medir datos
  3. Las aplicaciones
  4. Analizar el comportamiento desde el móvil
  5. Analizar el rendimiento de los vídeos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB 2.0. REDES SOCIALES
  1. Análisis de Blogs
  2. Coste y beneficios de escribir en un blog
  3. Nuestro impacto en Twitter
  4. Métricas para Twitter
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROBLEMAS Y SOLUCIONES DE LA ANALÍTICA WEB
  1. La calidad de los datos
  2. Obtener datos válidos
  3. ¿En qué basarnos para la toma de decisiones?
  4. Beneficios de análisis multicanal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MÁS ALLÁ DE LOS DATOS
  1. Segmentación en base al comportamiento
  2. Predicción y minería de datos
  3. Rumbo a la analítica inteligente
UNIDAD DIDÁCTICA 11. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

MÓDULO 8. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A GOOGLE ANALYTICS
  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Instalación y configuración de Google Analytics
  4. Configuración de las vistas mediante filtros
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTERFACE Y NAVEGACIÓN
  1. Navegación por Google Analytics
  2. Informes de visión general
  3. informes completos
  4. Compartir informes
  5. Configuración paneles de control y accesos directos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMES
  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES
  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads

MÓDULO 9. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python: Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

MÓDULO 10. PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO