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Master En Advanced Analytics & Cognitive Intelligence

CENTRO MSMK UNIVERSITY
Tipo de FormaciónMaster Presencial
DuraciónDURACIÓN:  400 horas
FECHA DE INICIO:  Abril 2019 / Noviembre 2019
Precio15.500,00€

Programa

TopFormacion ha seleccionado de entre 912 Masters Marketing ,este Master para ti. El Master en Advanced Analytics & Cognitive Intelligence se imparte en modalidad Presencial en Madrid.

El Master en Advanced Analytics & Cognitive Intelligence te otorga sólidas habilidades de análisis y los conocimientos para identificar, analizar, controlar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de las empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas necesarias para liderar las estrategias de business analytics, cognitive intelligence, big data y business intelligence.

A través del Master en Advanced Analytics & Cognitive Intelligence de MSMK podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con un claustro de calidad compuesto por directivos de compañías nacionales y multinacionales. Además, te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas especializada en el máster.

Temario

01. BIG DATA INSIGHTS – EL ORIGEN DEL BIG DATA
• Principales conceptos de business intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
• El data warehouse y el tratamiento de los datos – Big data.
• Modelo relacional – Modelo transaccional.
• Del operacional al informacional: modelización de los datos (modelo en estrella, modelo en copo de nieve…).
• Arquitectura del data warehouse: diferencia ente DWH y datamart.
• Explotación multidimensional de los datos: cubos OLAP.
• La importancia de la calidad de datos. Limpieza y enriquecimiento.
• Procesos y subprocesos de ETL.
• Interés empresarial del business intelligence.
• Aplicación práctica de la minería de datos: ventas, CRM y marketing.
• Criterios de selección de herramientas de BI - Comparativa de herramientas de BI (Oracle, SAS y Qlik).
• Metodología de un proyecto de BI – Metodología analítica.
• Plataformas tecnológicas.

02. VISUALIZACIÓN
• Storytelling. Representación mediante códigos visuales. Criterios clave.
• Visualización de datos. Casos de uso.
• Visualización de datos con programación (D3, R).
• Visualización de datos con mapas (geolocalización, mapas de calor...).
• Visualización no convencional (textos, redes sociales...).
• Mapa de herramientas de visualización (Tableau, Qlik, Arc GIS, Carto DB, RAW, Chartio, Gapminder...).
• Tendencias de visualización (infogramas, modern BI...).
• Taller de Tableau.
• Taller de Qlik: Qlikview y Qlik Sense, ETL, modelo asociativo QIX, modelización de datos, visualización, modelo D.A.R., maping, extensiones, cloud colaborativo, storytelling, public data/data market.

03. BIG DATA INSIGHTS - BUSINESS ANALYTICS
• La estadística como herramienta de apoyo para la toma de decisiones: principales funciones y limitaciones.
• Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos. Población y muestra. Tipos de muestreo.
• Utilidad de los modelos de distribución de probabilidad para análisis de fenómenos económicos y sociales de tipo discreto y continuo.
• Adquisición de habilidades útiles para el análisis estadístico desde el razonamiento inductivo. Métodos inferenciales: estimación y contrastación.
• Desarrollo de modelos de comportamiento y su aplicación práctica en la gestión de negocio.
• La minería de datos como proceso de ayuda a la toma de decisiones.
• Proceso de exploración y modelización de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones previamente desconocidos y adquirir ventaja competitiva.
• Desarrollo de algoritmos y modelos de comportamiento a través de la minería de datos.
• Trabajo en clase con SAS Enterprise Miner.
• Introducción a técnicas de Data Mining.
• Árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales, comparación de modelos, puesta en producción, segmentación analítica y profiling y market basket analysis.

04. BIG DATA INSIGHTS - BIG DATA OPERACIONAL
• Introducción al big data. La obtención del valor de los datos.
• Nuevos retos en la gestión de los datos: velocidad, variedad, volumen y veracidad.
• Tendencias de big data. Evolución de las plataformas.
• Arquitecturas de big data.
• ¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.
• El ecosistema de Hadoop: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie…
• Plataforma big data: Tipos de analíticas y casos de uso.
• Tratamiento de datos por lotes y tratamiento de datos en tiempo real.
• Visualización de datos con big data. Data discovery.
• Taller de SQL.
• Taller de Python.
• Taller de bases de datos: Riak, MongoDB, Cassandra y Neo4j.
• Taller de Spark: tratamiento de datos en tiempo real.
• Taller de big data.

05. TECNOLOGÍAS Y APLICACIONES COGNITIVAS
COMPUTACIÓN COGNITIVA. IBM WATSON COMO MOTOR DE LOS NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO COGNITIVOS
• Introducción a Watson developer cloud. Contexto y capacidades.
• Introducción a IBM Bluemix: Gestionando servicios y desplegando aplicaciones.
• Análisis semántico de contenido: Alchemy Language. Talleres de análisis semántico y extracción de entidades.
• Desarrollo de anotadores customizados: Watson Knowledge Studio. Talleres de creación de anotadores de machine learning.
• Detección de variables de personalidad y descubrimiento del tono: Watson
• Personality Insights y Tone Analyzer. Taller de descubrimiento de tono.
• Traducción de texto y clasificación de lenguaje natural. Watson Language Translator y Natural Language Classifier. Taller de clasificación de texto.
• Transcripción y síntesis de voz: Watson Speech to Text y Text to Speech.
• BOT’s: Automatización de las iteraciones con usuarios. Watson Conversation. Taller de creación de un agente virtual.
• Prototipado en IBM Bluemix: Node-RED.
• Búsqueda y recuperación de información: Watson Retrieve & Rank y Watson Discovery: taller de recuperación de información.
• Reconocimiento y clasificación de imágenes con Watson Visual Recognition. Taller de análisis de imágenes y reconocimiento visual.
• Descubrimiento de datos guiados.

WATSON ANALYTICS. PLATAFORMA DE AUTOMATIZACIÓN DE DESCUBRIMIENTO DE DATOS ESTRUCTURADOS
• Descubrimiento de información, a través del lenguaje natural y de técnicas avanzadas automatizadas.
• Cuadros de mando, infografías y storybooks.
• Acceso y análisis de datos sociales: Twitter.

INTERNET DE LAS COSAS. WATSON IOT.
• Descripción de la plataforma, servicios disponibles, ejemplos.
• Explotación de datos recolectados desde IoT con Watson Analytics.
• Diseño de soluciones usando los servicios de Watson Developer Cloud.

06. CUSTOMER ANALYTICS
• Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia de gestión para llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).
• Segmentación de clientes.
• Calcular el valor cliente.
• Analizar el impacto del valor de cliente en las estrategias de gestión.
• CRM. Fundamentos. Funcionalidades básicas de un CRM.
• CRM operacional, colaborativo, analítico y social CRM.
• Herramientas CRM.
• Herramientas de visualización de grandes volúmenes de datos en tiempo real: dashboard online.
• Implantación de un CRM: errores, metodología.
• CRM Scorecard. Métricas.
• Monitorización de redes sociales. Análisis de sentimiento en redes sociales.
• Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (sector asegurador, sector automoción, sector retail, sector financiero).
• Taller de ‘data experience’.

07. GESTIÓN POR INDICADORES
• Desarrollo de mapas estratégicos.
• Balanced ScoreCard (cuadro de mando integral) - metodología de Kaplan y Norton.
• Desarrollo de indicadores de gestión comercial.
• Elaboración del business case para el desarrollo de la estrategia de business intelligence, big data y analytics.
• Taller práctico con herramientas de reporting y elaboración de dashboards.
• Visualización analítica de los datos. Visualización interactiva.
• Data discovery. Análisis avanzado para la agilidad de los usuarios de negocio.
• Taller SAP Lumira.

08. CERTIFICATE IN INNOVATION & CHANGE MANAGEMENT

09. CERTIFICATE IN STAKEHOLDER ENGAGEMENT AND MANAGEMENT

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