Master en Business Analytics - Big Data y Analytics
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
¿Te preguntas cómo podrías destacar en el mundo empresarial del futuro, fusionando habilidades en Social Media y Análisis de Datos? En este master no solo adquirirás destrezas en estas áreas, sino que también te prepararás para convertirte en un experto en Google Analytics. Al completar este curso, estarás capacitado para afrontar los desafíos del análisis de datos en entornos empresariales dinámicos, desarrollando competencias clave en Social Media, Análisis de Datos y Google Analytics. Tu capacidad para interpretar y aplicar análisis de datos estratégicos te convertirá en un profesional altamente demandado en el panorama empresarial actual.
Este Master en Business Analytics - Big Data y Analytics, publicado en la página web de Emagister y ofrecido por la prestigiosa INESEM Business School, se imparte en la modalidad online con una duración de doce meses. Diseñado para moldear a profesionales del futuro, te preparará para desempeñar roles especializados en Business Analytics y Big Data. Al finalizar, te convertirás en un agente de cambio, listo para influir en la toma de decisiones estratégicas en cualquier organización.
A lo largo de este programa educativo, explorarás materias esenciales a través de las cual desarrollarás habilidades críticas como el pensamiento analítico, la resolución de problemas, la programación y la interpretación de datos, posicionándote como un experto en la vanguardia del mundo empresarial. Aprenderás a analizar grandes conjuntos de datos de manera avanzada, identificando patrones, tendencias y oportunidades de mejora. Conocerás y utilizarás tecnologías específicas de big data, como Hadoop y Spark, para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Emagister te acompañará en tu camino hacia tu formación profesional. Si deseas obtener más información, no dudes en ponerte en contacto con uno de nuestros asesores.
Información importante
Documentos
- Master-En-Business-Analytics_compressed.pdf
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
A tener en cuenta
Manejar herramientas de análisis empresarial como PowerBI, Tableau o Qlikview. Utilizar estrategias de Data Mining y Machine Learning para establecer analíticas predictivas. Utilizar bases de datos para gestionar la información que posteriormente se utilizará para cualquier análisis. Saber programar algoritmos con Python y R para el análisis estadístico. Gestionar mediante Google Analytics la web empresarial y crear a partir de la información recogida cuadros de mando integrales. Ser capaz de utilizar y gestionar las principales redes sociales de manera profesional orientada a negocios. Mejorar la atención al cliente mediante CRM y la atención personalizada en redes sociales.
El Master en Business Analytics – Big Data y Analytics está diseñado para profesionales que deseen aprender a dominar las principales herramientas utilizadas en Business Analytics y de esa manera optar a puestos importante y clave dentro de ellas. También a estudiantes que quieran formarse en uno de los campos con más demanda laboral en la actualidad.
No presenta requisitos
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.”
El Master en Business Analytics – Big Data y Analytics te prepara para afrontar el reto de analizar toda la información que una empresa tiene a su disposición y poder extraer decisiones estratégicas para lograr el éxito empresarial. Gracias a herramientas como PowerBI, Tableau, Qlikview, Python, R y el uso del Data mining, el Machine Learning, la analítica web y las redes sociales podrás desempeñar puestos clave en cualquier empresa. La formación está lejos de limitarse a poner en conocimiento del alumno las herramientas más vanguardistas del mercado, sino que además logra conseguir el dominio de éstas y su aplicación en una toma de decisiones empresarial razonada y sustentada.
Un asesor se comunicará contigo y brindará la información que necesites, incluyendo el proceso de Matriculación.
Desde INESEM Business School estamos continuamente realizando colaboraciones con empresas que permitan a nuestros alumnos de master a realizar las prácticas en empresas. Con esto, ayudamos a nuestros alumnos a introducirse en el mercado laboral o bien, elegir el sector en el que decidan comenzar su nueva andadura.
Los conocimientos que adquieres por medio de la formación completa y rigurosa del Máster en Business Analytics – Big Data y Analitics abrirá las puertas profesionales que te permitan desarrollar tu carrera profesional en aquellos puestos más relevantes dentro de cualquiera de los organigramas empresariales actuales. La oportunidad de adquirir el perfil renovado y vanguardista que se requiere en puestos como Data Analyst, Experto en soluciones Big Data, Programador o Analista de datos con Python o Responsable de Social Media.
Se ofrecen muchas opciones de pago, entre las cuales destaca Crédito, para más información consulta con un asesor del centro.
Financiación 100% sin intereses
Se ofrecen varias becas, entre ellas se encuentran: Beca Alumni, Beca Desempleo, Beca Emprende, Beca Recomienda, Beca Grupos, Beca Discapacidad, Beca Familia Numerosa. Si deseas obtener detalles sobre ellas consulta con un asesor del centro.
Para inscribirte en este curso debes presionar el botón de “Pide información” y de esa forma, un asesor del equipo se contactará contigo para guiarte en el proceso de Matriculación.
Opiniones
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Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 1 años en Emagister.
Materias
- Data mining
- Redes sociales
- Social Media
- Google Analytics
- Big Data
- Toma de decisiones
- Análisis de datos
- Redes neuronales
- Inteligencia competitiva
- Almacén
- CRM
- Datawarehouse
- E-business
- Algoritmos
- Minería
- Management
- Herramientas de análisis de datos
Temario
Módulo 1. Big data introduction
- Unidad didáctica 1. Introducción al big data
- Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
- Unidad didáctica 3. Open data
- Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
- Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
- Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
- Unidad didáctica 7. Big data y marketing
- Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
- Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
Módulo 2. Business data analyst
- Unidad didáctica 1. Datamart. Concepto de base de datos departamental
- Unidad didáctica 2. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
- Unidad didáctica 3. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
- Unidad didáctica 4. Herramienta powerbi
- Unidad didáctica 5. Herramienta tableau
- Unidad didáctica 6. Herramienta qlikview
Módulo 3. Predictive data analytics: data mining y machine learning
- Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
- Unidad didáctica 2. Ecosistema hadoop
- Unidad didáctica 3. Weka y data mining
- Unidad didáctica 4. Introducción al machine learning
- Unidad didáctica 5. Extracción de estructura de los datos: clustering
- Unidad didáctica 6. Sistemas de recomendación
- Unidad didáctica 7. Clasificación
- Unidad didáctica 8. Redes neuronales y deep learning
- Unidad didáctica 9. Sistemas de elección
Módulo 4. Data science y bases de datos
- Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos
- Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales
- Unidad didáctica 3. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
- Unidad didáctica 4. Introducción a un sistema de bases de datos nosql. Mongodb
- Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence
Módulo 5. Data analytics con python y r
- Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos
- Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data
- Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos
- Unidad didáctica 4. Análisis de los datos
Módulo 6. Introducción a la analítica web, kpis y cuadros de mando
- Unidad didáctica 1. ¿qué es la analítica web?
- Unidad didáctica 2. Analítica web básica. Introducción
- Unidad didáctica 3. Analizar la información cuantitativa
- Unidad didáctica 4. Analizar la información cualitativa
- Unidad didáctica 5. Definición de kpis
- Unidad didáctica 6. Ci. Inteligencia competitiva
- Unidad didáctica 7. Concepto y creación de cuadros de mando
- Unidad didáctica 8. Herramientas para la creación de cuadros de mando
Módulo 7. Analítica web con google analytics, google tag manager y looker studio
- Unidad didáctica 1. Analítica web con google analytics
- Unidad didáctica 2. Google analytics 4
- Unidad didáctica 3. Recogida de datos
- Unidad didáctica 4. Navegación e interfaz
- Unidad didáctica 5. Informes
- Unidad didáctica 6. Campañas y conversiones
- Unidad didáctica 7. Google analytics 360
- Unidad didáctica 8. Google tag manager
- Unidad didáctica 9. Looker studio (google data studio)
Módulo 8. Social media management
- Unidad didáctica 1. Introducción y contextualización del social media
- Unidad didáctica 2. Gestión de facebook
- Unidad didáctica 3. Gestión de instagram
- Unidad didáctica 4. Gestión de twitter
- Unidad didáctica 5. Gestión de linkedin
- Unidad didáctica 6. Gestión de youtube
- Unidad didáctica 7. Gestión de twitch
- Unidad didáctica 8. Gestión de tiktok
- Unidad didáctica 9. Publicidad social media- facebook ads
- Unidad didáctica 10. Publicidad social media- instagram ads
- Unidad didáctica 11. Publicidad social media- twitter ads
- Unidad didáctica 12. Publicidad social media- linkedin ads
- Unidad didáctica 13. Publicidad social media- publicidad en youtube
- Unidad didáctica 14. Publicidad social media- tiktok ads
Módulo 9. Atención al cliente en social media
- Unidad didáctica 1. Social crm
- Unidad didáctica 2. Atención al cliente en facebook
- Unidad didáctica 3. Atención al cliente en twitter
- Unidad didáctica 4. Atención al cliente en instagram
- Unidad didáctica 5. Gestión de la atención al cliente en social media
Módulo 10. Proyecto fin de máster
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