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MBA & Máster en Big Data y Data Analytics

MBA

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Aprende a gestionar la información empresarial

  • Tipología

    MBA

  • Metodología

    Online

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas a elegir

¿Quieres mejorar tus capacidades como líder empresarial? ¿Deseas poder aprender mucho más sobre la gestión de grandes datos? El presente curso está diseñado para aquellas personas que tienen una gran capacidad estratégica y pretenden potenciarla, así como para aquellos a los que les atraiga el mundo de los negocios digitales.

El MBA & Máster en Big Data y Data Analytics, disponible en la página web de Emagister, te formará para que seas capaz de combinar la dirección empresarial y la gestión de datos. Por una parte, respecto a la dirección empresarial, comprenderás la importancia de todas las secciones que forman parte de una organización y de saber organizar cada una de ellas de forma adecuada y teniendo en cuenta los objetivos que se persiguen. Además, te dotará de las habilidades necesarias para liderar grupos de trabajo y comunicarte con ellos de manera efectiva y empática.
Por otra parte, en cuanto a la gestión y análisis de datos, primero habrás de aprender a recopilar todos los datos que necesites, a almacenarlos y a analizarlos mediante las herramientas digitales necesarias. Una vez hayas comprendido esto, podrás saber cómo utilizarlos a favor de la empresa, de modo que conocerás el método para compararlos y crear gráficos que te ayuden a tomar mejores decisiones empresariales.

Como puedes comprobar, este programa formativo, que ha sido especialmente diseñado por la prestigiosa institución UNISEB, te preparará para que trabajes en empresas adaptadas a las nuevas tecnologías, por lo que recibirás una formación absolutamente actualizada y adaptada a las necesidades actuales del sector.

Información importante

Precio a usuarios Emagister:

Instalaciones y fechas

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Inicio

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A tener en cuenta

El plan de estudios del MBA - Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics pretende dotar al alumno de los siguientes conocimientos y habilidades:
-Desarrollar habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos.
-Adquirir conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
-Comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
-Identificar oportunidades de mejora en la empresa mediante el análisis de datos y aplicar estrategias efectivas para mejorar el rendimiento y productividad empresarial.
-Aprender a comunicar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias y utilizar la información obtenida para crear informes de negocio precisos y efectivos.

El MBA - Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics
está dirigido a:
-Profesionales que buscan desarrollar habilidades en gestión empresarial y análisis de datos para avanzar en su carrera.
-Graduados universitarios con experiencia laboral en áreas como finanzas, marketing, tecnología y negocios que desean mejorar su conocimiento en análisis de datos y liderazgo empresarial.
-Emprendedores que buscan comprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y mejorar el rendimiento de su negocio.
-Gerentes y líderes empresariales que desean aprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar el rendimiento de su empresa.
-Personas interesadas en el análisis de datos y su aplicación en la gestión empresarial que deseen desarrollar habilidades y conocimientos en esta área para avanzar en su carrera.

Para poder acceder a nuestros Másters, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos:
-Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título.
-Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
-Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.

En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Al finalizar tu programa formativo obtendrás un certificado emitido por UNISEB y un Diploma de Máster propio universitario emitido por la Universidad Isabel I de Castilla en colaboración con UNISEB.

Para facilitar los trámites administrativos, todos los estudiantes extracomunitarios podrán solicitar el servicio de apostillado en todos los documentos administrativos emitidos por la escuela, una vez finalicen sus programas formativos. El trámite de legalización única -denominada apostilla- consiste en colocar sobre el propio documento administrativo una apostilla o anotación que certificará la autenticidad de los documentos expedidos en otro país por UNISEB y la Universidad Isabel I.

La metodología de estudios de UNISEB está diseñada con la finalidad de que el alumno pueda compaginar la vida personal y profesional. Todos los programas formativos se imparten íntegramente online, de este modo el alumno puede acceder a todo el contenido formativo a través del Campus Online, siendo esta la principal plataforma de su formación, para que pueda estudiar desde cualquier lugar del mundo y a cualquier hora. Todas las evaluaciones, seguimiento individualizado al alumno y trabajos finales, también se realizan a distancia.

Una vez recibida tu solicitud, un trabajador del centro se pondrá en contacto contigo para ofrecerte toda la información necesaria para realizar el proceso de inscripción y de matriculación.

-Gerente de datos y análisis: encargado de liderar y gestionar equipos que se dedican a la recopilación y análisis de datos para la toma de decisiones empresariales.
-Consultor de Big Data y Analytics: asesora a empresas y organizaciones sobre cómo utilizar los datos para mejorar su rendimiento y productividad.
-Científico de datos: responsable de analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para mejorar la toma de decisiones empresariales.
-Analista de marketing: utiliza el análisis de datos para comprender el comportamiento del consumidor y crear estrategias de marketing efectivas.
-Director de tecnología: lidera la estrategia tecnológica de la empresa y utiliza el análisis de datos para identificar oportunidades de mejora y crecimiento empresarial.

UNISEB está reconocido por las más prestigiosas empresas de diferentes sectores. Su formación, adaptada a la realidad actual del mundo laboral, te permitirá desenvolverte perfectamente en cualquier empresa u organización y poder desarrollar una prometedora carrera profesional. Para hacerlo posible, UNISEB tiene convenio con importantes firmas empresariales y ofrece una bolsa de empleo en la que los alumnos y antiguos alumnos podrán acceder a más de 15.000 ofertas de trabajo mensuales a nivel nacional e internacional.

-Pago fraccionado en cuotas
-Al contado con tarjeta de crédito/débito
-Transferencia bancaria

En UNISEB, buscamos atraer el mejor talento. Por esta razón, contamos con un programa de becas y ayudas al estudio con el objetivo de facilitar el acceso a nuestros programas formativos. Creemos en la igualdad de oportunidades. Para fomentarlo, facilitamos las condiciones económicas a todas las personas que desean formarse profesionalmente en nuestra institución.

Tras pedir información, deberás presentar los datos requeridos, incluyendo la verificación de la identidad y la documentación sobre la carrera académica. Una vez validados tus certificados, deberás elegir entre distintos métodos de evaluación: trabajo final, trabajos de evaluación continua o examen final y, cuando se haya aceptado tu solicitud, se formalizará la matrícula.

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La valoración media es superior a 3,7

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Materias

  • E-business
  • Análisis de datos
  • Management
  • Big Data
  • Marketing
  • Gestión Internacional
  • Estadística
  • Herramientas de gestión
  • Liderazgo
  • Toma de decisiones
  • SQL
  • Plan de marketing
  • Metodología
  • Apache
  • Minería
  • Inteligencia competitiva
  • Inteligencia artificial

Temario

TEMARIO DEL CURSO:

MÓDULO 1. MARKETING FUNDAMENTALS
Tema 1. De consumidor a usuario
Tema 2. Branding
Tema 3. Target objetivo
Tema 4. Customer journey
Tema 5. Marketing directo e indirecto

MÓDULO 2. PLAN DE MARKETING
Tema 1. El plan de marketing
Tema 2. Marketing mix
Tema 3. market research
Tema 4. Estrategias de marketing
Tema 5. Marketing operativo
Tema 6. Offline vs. Online
Tema 7. Pricing

MÓDULO 3. HABILIDADES Y COMPETENCIAS DIRECTIVAS
Tema 1. Cómo ser un buen líder
Tema 2. Cómo comunicar
Tema 3. Coaching
Tema 4. Empowerment
Tema 5. Change management

MÓDULO 4. ORGANIZACIÓN DE EQUIPOS
Tema 1. El impacto de las empresas
Tema 2. Comportamiento organizacional
Tema 3. Los equipos de personas
Tema 4. Gestión internacional de personas
Tema 5. The future of the work

MÓDULO 5. DIRECCIÓN DE PERSONAS
Tema 1. Gestión de RR.HH.
Tema 2. El poder de la comunicación
Tema 3. Análisis del sector
Tema 4. Management y ética
Tema 5. Adaptabilidad del factor humano

MÓDULO 6. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LAS OPERACIONES
Tema 1. Estrategia empresarial
Tema 2. Operations management
Tema 4. El diseño y desarrollo de productos
Tema 5. Planificación y control de la capacidad en sistemas de operaciones
Tema 6. Quality management
Tema 7. Planificación y control de operaciones
Tema 8. El factor humano en la dirección de operaciones

MÓDULO 7. SUPPLY CHAIN
Tema 1. Cadena de valor vs. Cadena de suministro
Tema 2. Estrategia de compras
Tema 3. Gestión de stocks
Tema 4. Modelos de distribución y transporte
Tema 5. Logística inversa
Tema 6. FBA – Fulfillment by Amazon
Tema 7. Claves de la cadena de valor

MÓDULO 8. BUSINESS PLAN
Tema 1. Cultura de empresa
Tema 2. Estrategia de negocio
Tema 3. Business model
Tema 4. Análisis estratégico
Tema 5. Plan de aplicación y medición

MÓDULO 9. PROJECT MANAGEMENT
Tema 1. Fundamento del project management
Tema 2. Gestión del equipo
Tema 3. Gestión de los recursos
Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

MÓDULO 10. CONTABILIDAD FINANCIERA
Tema 1. El balance
Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
Tema 3. El estado de flujos de efectivo
Tema 4. Asientos
Tema 5. Contabilidad avanzada
Tema 6. Impuestos

MÓDULO 11. COACHING
Tema 1. ¿Qué es el coaching?
Tema 2. Tipos de coaching
Tema 3. Team coach
Tema 4. Metodologías y herramientas
Tema 5. Evaluación 360

MÓDULO 12. INTELIGENCIA EMOCIONAL CORPORATIVA
Tema 1. Inteligencia emocional
Tema 2. Conciencia de organización
Tema 3. Desarrollo y gestión del talento
Tema 4. El rol de la motivación

MÓDULO 13. BIG DATA INDUSTRY
Tema 1. ¿Qué es el big data?
Tema 2. Big data project management
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. Inteligencia artificial en la era del big data
Tema 5. Aplicación del big data

MÓDULO 14. BUSINESS INTELLLIGENCE
Tema 1. Introducción al business intelligence
Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
Tema 3. Cuadros de mando
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Data quality

MÓDULO 15. DATABASE MANAGEMENT
Tema 1. Introducción al dato
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Privacidad y protección de datos
Tema 4. Data storage
Tema 5. Data management en el marketing

MÓDULO 16. VISUALIZACIÓN DE DATOS
Tema 1. Teoría de la visualización de datos
Tema 2. Python
Tema 3. CARTO
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio

MÓDULO 17. TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Data technology
Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
Tema 6. Bases de datos para grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud

MÓDULO 18. DATA ANALYSIS
Tema 1. Estadística
Tema 2. Métricas
Tema 3. Regresión y correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R

MÓDULO 19. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
Tema 2. Introducción al machine learning
Tema 3. Machine learning supervisado
Tema 4. Machine learning no supervisado
Tema 5. Reinforcement Learning
Tema 6. Fundamentos de Deep Learning

MÓDULO 20. DATA STORAGE
Tema 1. Apache Hadoop
Tema 2. El ecosistema Hadoop
Tema 3. Apache Spark
Tema 4. Tecnologías para Streaming
Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para datos en cloud

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