INCLUYE CERTIFICACIÓN DE SAS ENTERPRISE MINER

Máster Intensivo en Big Data e Inteligencia de Negocio – Presencial

Madrid School of Marketing
En Madrid

8.000 
IVA exento
¿O prefieres llamar ahora al centro?

Información importante

  • Master
  • Madrid
  • 300 horas lectivas
  • Duración:
    8 Meses
  • Cuándo:
    A elegir
Descripción

El Máster Intensivo en Big Data de Inteligencia de Negocio de MSMK - Madrid School of Marketing te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para identificar, analizar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de la empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas como SAS, Qlick Viewm Microstrategy BI, SAP Business Objects e Informa, en un entorno de movilidad cloud.

EN MSMK además de cursar un programa altamente especializado en Business Intelligence, accederás a obtener la " Certificación de SAS Enterpriser Miner" y a una Bolsa de Empleo Vitalicia especializada en el sector Business Intelligence.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

Instalaciones y fechas

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
A elegir
Madrid
C/ Príncipe de Vergara 43, 28001, Madrid, España
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¿Qué aprendes en este curso?

Análisis de datos
Desarrollo de aplicaciones
Marketing básico
Business objects
Reporting
CRM
Datawarehouse
Business Intelligence
Marketing intelligence
Mapas Estratégicos
Cuadro de mando integral
Desarrollo de modelos
Analítica de negocio
Corporate performance management
Dashboard y reporting
Data marts
sas
Big Data
SAS Enterprise Miner
SAP

Profesores

Arancha López Pintado
Arancha López Pintado
Directora Comercial y de Marketing, INNOVA-TSN

Luis Ortiz
Luis Ortiz
Director de Iniciativas de Negocio y Global Delivery, Insa

Temario

01. FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Y MANEJO DE DATOS

• Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).

• El Datawarehouse y el tratamiento de los datos – Big Data.

• Modelo relacional – Modelo transaccional.

• Modelos de datos: modelo en “estrella”, modelo en “copo de nieve”.

• Diferencias entre un datawarehouse y un sistema OLTP.

• Arquitecturas de un datawarehouse.

• Diferencias entre un datawarehouse y un datamart.

• Diseño Diagrama Entidad – Relación.

• Creación de las tablas de Dimensiones – Hechos.

• Transformación de los Datos.

• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.

• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.

• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.

• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.

02. PROCESOS DE ETL: DEL DATO A LA INFORMACIÓN

• Identificación de Fuentes de Información.

• Desarrollo de Procesos de Extracción.

• Data Quality: Limpieza y Enriquecimiento de los Datos.

• Procesos de Carga y Mantenimiento: Inicial, Refresco e Incrementales.

• Entornos tecnológicos / Principales herramientas.

03. BIG DATA INSIGHT

• Introducción al Big Data. La nueva era de información.

• Las V’s del Big Data.

• Gestionar el Ciclo de vida.

• La arquitectura.

• Hadoop.

• Herramientas.

• Trabajar con R.

• Geolocalización.

• Análisis semántico.

• Cómo realizar y vender un proyecto de Big Data.

• Principales proyectos realizados.

• Tendencias y necesidades a futuro.

04. MOVILIDAD EN BUSINESS INTELLIGENCE

• Plataformas de Analytics, Tendencias tecnológicas y manejo de plataformas.

• Movilidad Empresarial.

• Movilidad en Business Intelligence.

• Movilidad en el proceso de Negocio.

• Gestión de la movilidad en la Fuerza de Ventas y en Marketing.

05. BUSINESS ANALYTICS BUSINESS ANALYTICS

• La estadística como facilitador para la toma de decisiones. Facilitar la compresión de los conceptos estadísticos, aplicados a la empresa, junto con la adquisición de habilidades útiles para el trabajo con datos.

• Familiarizar al alumno con un razonamiento inductivo, utilizando como única fuente de información, la proporcionada por los datos muestrales.

• Desarrollo de modelos de comportamiento y mostrar su aplicación práctica en la gestión de campañas.

06. DESARROLLO ESTRATÉGICO DE NEGOCIO

• El impacto del Business Intelligence en el marketing estratégico: definición de planes estratégicos.

• Planificación y definición de campañas.

• Comportamiento del consumidor en medios digitales.

• Formatos, estrategias, detalles y herramientas para las acciones de marketing digital.

• Acciones de marketing digital (Planificación de campañas).

• Medición de resultados.

• Redes sociales como fuente de información para el sistema general de información y

CRM.

• Monitorización de las Redes Sociales.

• Tendencias y escenarios futuros.

• Casos de análisis estratégico.

• Desarrollo de un Plan Estratégico de Marketing en Redes Sociales.

07. CUSTOMER ANALYTICS

• Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia a llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).

• Profundizar en el impacto del Valor de Cliente en las estrategias de gestión.

• Utilización de la información de clientes en casos reales para las distintas estrategias de gestión.

• Realización de casos reales de captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes.

• Cálculo del Valor Cliente, propensión, detección de fraude, otros.

• Segmentación de clientes.

• Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (Sector Asegurador, Sector Automoción, Sector Retail, Sector Financiero).

08. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

• Conocer el desarrollo de los ciclos de planificación y presupuestación de las empresas.

• Profundizar en la importancia de la gestión por Indicadores (Cuadro de Mando Integral,

Dashboards, Reports) y familiarizarse con la utilización de herramientas de CPM.

• Adquisición de conceptos básicos de planificación financiera para la utilización de entornos de simulación de negocio.

• Desarrollo de Mapas Estratégicos.

• Cuadro de Mando Integral (de acuerdo a metodología de Kaplan y Norton) - Balanced

Score Card.

• Desarrollo de Indicadores (Reporting).

• Caso práctico: Análisis y tratamiento de la información con herramientas de simulación de negocio.

Información adicional

Durante el programa los alumnos trabajarán el desarrollo de la función de Business Intelligence, el manejo y la gestión de datos: Datawarehouse y Big Data,  el análisis y la planificación estratégica, el marketing estratégico y marketing intelligence, el marketing digital, social media y la movilidad vinculada a sistemas de información, la gestión avanzada de clientes (valor de clientes), la gestión de los ciclos de planificación, el manejo de herramientas CRM y Business Intelligence, el cuadro de mando integral, reporting y la gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.   En Madrid School of Marketing además de cursar un programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la “Certificación de SAS Enterprise Miner” y  a una  Bolsa de Empleo vitalicia especializada en el sector.