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Programa Superior en Big Data Analytics [PSBDA]

  5 meses
 
  • Executive

  Ubicacions disponibles

  • Valencia

 

Español
 

Format presencial

Amplia tus conocimientos sobre la ciencia de datos a través del Postgrado en Big Data de ESIC.

En el Postgrado en Big Data & Business Analytics se trabajarán las técnicas analíticas más demandadas por las empresas aplicadas al negocio, se analizará el impacto de la cultura data driven en la toma de decisiones, y se conocerán herramientas más destacables del ecosistema Big Data, todo esto con la finalidad de desarrollar profesionales líderes de proyectos Big Data.

Objectius de el programa

1

Descubrir el potencial de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning orientados a negocio.

2

Saber usar las principales técnicas de modelado predictivo, y su aplicación en casos concretos de marketing.

3

Saber usar las principales herramientas más demandadas en el mercado.

4

Conocer y desarrollar las habilidades de gestión de equipos multidisciplinares y comunicación de alto impacto.

5

Procesar los datos y visualizar la información sin necesidad de un departamento de analytics.

 
Metodología Metodología
PSBD

Estructura acadèmica

Amb aquest programa obtindràs les capacitats necessàries per gestionar projectes de Big Data i Data Science des d'un punt de vista de negoci, aprenent a utilitzar les eines i tecnologies Big Data que et permetran crear models de dades i a extreure la màxima informació.

ASIGNATURAS OBLIGATORIAS

  • > Data management, quality y arquitectura.
    > Definición de modelos de recolección de datos, tipo de datos y calidad. Basándonos en el modelo CRISP-DM se trabajará el almacenamiento de datos e integración a los sistemas de datos de la empresa y a la gestión organizacional.

  • > Preparación de bases de datos (tratamiento - identificación de outliers, missing values, determinación mejor técnica en base a la nube de datos, elección y validación del modelo).
    > Muestreo. Exploración. Trabajar con nodos. Modelización, modificación y evaluación.

  • > Machine Learning, Deep Learning e IA. Diferencias, ventajas y casos de uso.
    > Aplicación e integración de la Inteligencia Artificial a las estrategias y tácticas de la empresa.

  • > Segmentación estratégica de clientes, determinación de fronteras, identificación de principales KPIs por segmento, clustering, modelos propension (cross-up selling, propensión a la compra...), atribución, arboles de decisión, redes neuronales.
    > Aplicación práctica de modelos supervisados y no supervisados en diferentes sectores e industrias.

  • > Time Series Models (regresión lineal y logarítmica).
    > Análisis de proyección y modelización de ventas en una serie.
    > Identificación de variables relevante para la toma de decisiones. Customer Lifetime Value.
    > Análisis avanzado de presupuestos, Métricas relacionadas al ROIM.

  • > Ecosistema Cloud.
    > Entorno Cloud para Data Analytics: Analítica de datos con las distintas soluciones cloud: AWS, GCP, Azure.

  • > Cómo vender el valor de negocio de cualquier nueva iniciativa tecnológica.
    > Coste de la tecnología y selección de la plataforma de IA adecuada y tecnología asociada + equipos de expertos.
    > Crear una hoja de ruta de transformación digital que aproveche la IA y otras tecnologías emergentes.

Proyecto final

El proyecto final es un proyecto empresarial real que supone un desafío en el que el estudiante debe demostrar que se han cumplido los objetivos de aprendizaje y desarrollado todas las competencias del programa.

Este proyecto empresarial, denominado Capstone Project, se realizará en grupo y trabajarán como un equipo de proyecto Big Data que tendrá que dar respuesta a preguntas de negocio. Para ello, contarán con un briefing de empresa y una base de datos y, a través de las técnicas aprendidas en el programa y el uso del software, cada equipo tendrá que plantear su propuesta ante un tribunal.

*Estructura académica sujeta a cambios.

Perfil de sortida

  • Citizen Data Scientist
  • Analista de Datos
  • Consultor Big Data
  • Líder de proyecto Big Data

Precios y campus donde se imparte

Programa Superior en Big Data Analytics [PSBDA] en Valencia

Modalidad y duración

  • Modalidad: presencial
  • Duración: 4 meses

Idioma

  • Español

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 05/2022: 4.600 €

Campus ESIC en Valencia

Valencia

Av. de Blasco Ibáñez, 55 | 46021
Valencia
96 361 48 11
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