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Postgrado en Big Data & Business Analytics [PSBD]

  4 meses
 
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Español
 

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

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.

Objetivos del 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.

 
PSBD

Estructura académica

El formato híbrido permite al alumnado personalizar y flexibilizar el aprendizaje a través de un permanente “training”. En el modelo de aula híbrida, la tecnología se integra como un elemento más del proceso de aprendizaje que garantiza la continuidad de la formación en todo momento.

Los módulos formativos desarrollan las competencias esenciales, genéricas y comunes, y profundizan sobre las competencias específicas, especializadas y propias de una función o posición concreta.

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. Las asignaturas descritas anteriormente se combinan a lo largo de todo el curso académico, exceptuando el Trabajo Final que se realiza al terminar el máster.

Perfil de salida

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

Claustro y ponentes invitados

Precios y campus donde se imparte

Postgrado en Big Data & Business Analytics [PSBD] en Barcelona

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 03/2023: 6.300 €

Campus ESIC en Barcelona

Barcelona

Carrer de Marià Cubí, 124 | 08021
Barcelona
93 414 44 44
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Postgrado en Big Data & Business Analytics [PSBD] en Valencia

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 05/2023: 4.650 €

Campus ESIC en Valencia

Valencia

Av. de Blasco Ibáñez, 55 | 46021
Valencia
96 361 48 11
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Postgrado en Big Data & Business Analytics [PSBD] en Sevilla

Modalidad y duración

  • Modalidad: in site
  • Duración: 4 meses

Idioma

  • Español

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 03/2023: 4.650 €

Campus ESIC en Sevilla

Sevilla

Avda Carlos III, s/n, Isla de La Cartuja | 41092
Sevilla
95 446 00 03
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Postgrado en Big Data & Business Analytics [PSBD] en Málaga

Convocatorias y precios

  • Convocatoria: A consultar

Campus ESIC en Málaga

Málaga

Calle Severo Ochoa, 49 | 29590
Campanillas
95 202 03 69
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