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Master en Data Science For Business

Maximizando el rendimiento empresarial

MBI-BD-VIII
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El Máster en Data Science for Business presencial de ENAE Business School habilita a los alumnos en la aplicación práctica de las nuevas tecnologías asociadas al fenómeno del Big Data y en las modernas herramientas de análisis predictivo y visualización de datos. 

Desarrollado en base a cinco áreas, proporciona a los alumnos una visión global en esta disciplina orientada a la gestión del dato y la información:

Este máster también se puede estudiar aunando lo mejor de la presencialidad y la modalidad online en nuestra edición del Máster en Data Science For Business Blended.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

En la actual sociedad del conocimiento y de la información, el perfil de este tipo de profesionales es demandado cada vez por más empresas. De ahí que el master está dirigido a profesionales que deseen reforzar y ampliar sus conocimientos y capacidades en inteligencia de negocios para asumir la dirección y liderazgo en áreas de estrategia, así como profesionales que quieran reorientar su carrera hacia la moderna y novedosa profesión del científico de datos.

CON LA COLABORACIÓN DE 

Más interactivos, más globalizados, más digitalizados
Elige la modalidad que más se adapte a ti.

Modalidad
Presencial
Clases presenciales dos días a la semana, generalmente en horario de fin de semana, viernes por la tarde y sábado por la mañana.
Modalidad
Live Class
100% interactiva, formación síncrona (en directo). Sigue las clases desde casa o desde la oficina e interactúa con el profesor y tus compañeros como si estuvieras en el aula.
Modalidad
Semipresencial
Videoconferencias para el seguimiento del máster y clases presenciales durante las 2-3 semanas de la fase presencial en Murcia.
Conoce más sobre 360 learning ENAE

OBJETIVOS

  • Proporcionar los conocimientos sobre procesos y tecnologías diseñadas para optimizar y mejorar el rendimiento de una empresa, con especial foco en las herramientas tipo Business Intelligence (BI).
  • Preparar ante los retos que representa el fenómeno del Big Data, sus fundamentos, las tecnologías asociadas y la forma idónea de afrontar proyectos de Big Data por las empresas.
  • Habilitar en el uso de herramientas de análisis predictivo y Data Science
  • Comprender todas las posibilidades y ventajas de la gestión y el análisis de los datos para las compañías.

WORKSHOPS

Durante el desarrollo del Máster en Business Intelligence & Big Data se impartirán una serie de workshops en los que, con un punto de vista eminentemente práctico, se impartirán una serie de técnicas especializadas en diferentes ámbitos de la gestión y análisis de los datos: 

  1. Análisis de sentimiento aplicado a redes sociales
  2. Data mining
  3. Marketing 360: modelos de fidelización/abandono
  4. Sistemas de recomendación
  5. People analytics
  6. Fintech
  7. Open data

METODOLOGÍA

Programa de prácticas

Nuestro programa de prácticas laborales te ofrece la posibilidad de potenciar tu carrera y adquirir nuevas habilidades en diversas empresas del sector. Con ENAE puedes completar tu formación con la experiencia única de trabajar en una empresa europea.

Método

En ENAE hemos desarrollado una metología activa con la que alternamos conceptos, técnicas y métodos de análisis en el desarrollo de casos prácticos aplicables a la empresa real. Fomentamos el trabajo en equipo para obtener mayores experiencias profesionales de profesores y alumnos.

Business plan

Durante tu Proyecto Fin de Máster, ENAE pone a tu disposición consultores cualificados del ámbito de la Economía y FinanzasProfesores y Profesionales expertos te ayudarán a interpretar y aplicar tu formación para que tu proyecto final sea todo un éxito.

Nuestro decálogo de actividades

Un máster es mucho más que formación. Descubre todas las actividades que podrás realizar durante tu curso. Descarga el Decálogo de Actividades.

PROGRAMA

  • Fundamentos Data Science y Big Data

    El dato se ha convertido en uno de los activos más valiosos en muchas empresas. Alrededor de los mismos han surgido términos como Calidad del dato (Data Quality), Orientación al dato (Data-driven), Toma de decisiones basada en el dato (Data-driven decisión making process), e incluso existen ya empresas dónde la Monetización del dato, es decir, el empleo de los datos como activo directo para la generación de ingresos. En este sentido, en algunos países existe ya el grado de Científico de datos (Data Scientist), cuyo trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de los datos y dar respuesta a complicadas preguntas y predicciones basándose en técnicas avanzadas de análisis estadístico y modernas herramientas de visualización. Es un científico que debe contar además con conocimientos de tecnología y una fuerte componente de visión del negocio. Esta Ciencia de los datos debe usar no solo los datos internos, sino todo el potencial del Big Data para encauzar la toma de decisiones hacia una mejora del rendimiento de la compañía.

  • Herramientas para Data Science II. Introducción a R

    En este módulo se estudiarán los fundamentos del lenguaje y el uso de R Studio, un entorno que facilita su utilización para el análisis predictivo.

  • Workshop Analítica Espacial

    En este curso se abordarán conceptos cómo Location Analytics, aprendiendo el valor de la ubicación y la obtención y manipulación de datos geo-posicionados.

    Se realizarán cálculos de zonas de influencia, análisis de apertura de negocios, análisis avanzado de mapas y se realizará un caso de analítica espacial y machine learning.

  • Paradigma Big Data

    Este módulo introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark. 

  • Workshop Marketing 360. Modelos de Fidelización-Abandono

    El crecimiento en los datos a través, principalmente de redes sociales, sitios webs, datos operativos de negocio, etc. ha provocado una explosión en la generación de los datos y en este caso no sólo por las transacciones comerciales si no por los hábitos del cliente.

    En este workshop hablaremos sobre la importancia en el negocio de una estrategia con el cliente como centro. Hablaremos sobre el ciclo de vida del cliente, sobre la definición de un cliente activo o inactivo, la pérdida de un cliente, veremos modelos para intentar adelantarnos a su abandono, modelos para enfocar mejor las campañas, estudiaremos un caso real de una segmentación de engagement y haremos ejemplos para asimilar estos conceptos.

  • Workshop Sistemas de Recomendación

    En este workshop se mostrarán aplicaciones del Big Data en el mundo empresarial, prestando especial interés en su uso por sectores. Además, se realizarán casos de uso, utilizando el lenguaje de programación estadístico R para su mejor comprensión.

  • Workshop Fintech

    En este curso se analizarán los conceptos básicos sobre Fintech, además de tratar sus principales modelos de negocio. Se abordarán conceptos relacionados con la cartera de acciones cómo riesgo financiero, rendimiento, entre otros.

  • Workshop Open Data

    Este taller tiene como objetivo que el alumno empiece a sacar partido del open data del punto de vista de un reutilizador, por medio de casos prácticos en los que se accede a distintos datos para resolver varios problemas. Además, analizaremos las plataformas de concursos, como Kaggle, como medio de aprendizaje, de acceso a datos y de acceso a código abierto para usar esos datos.

  • Data Mining y Machine Learning

    Si la Inteligencia de Negocio proporciona herramientas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de información, las técnicas de Minería de Datos (Data Mining en inglés) van un paso más allá y permiten de forma automática descubrir información interesante que permanece oculta en ese laberinto enorme en que se convierten los datos. La minería de datos usa principios estadísticos para detectar patrones en los datos, ayudándonos a tomar decisiones inteligentes sobre problemas complejos. La aplicación de los algoritmos de minería de datos permite predecir tendencias, identificar patrones ocultos, crear reglas y recomendaciones, establecer agrupaciones de registros de datos, detectar anomalías y excepciones y encontrar dependencias ente distintas variables.

  • Herramientas para Data Science I. Introducción a Python

    Para cualquier persona interesada en iniciar una carrera profesional en el mundo de Data Science, ya sea como persona técnica, o como persona encargada de gestionar un equipo de Data Scientists, el tener un conocimiento práctico de como usar las herramientas disponibles es fundamental. A estos efectos, el lenguaje de programación Python es el que mayor potencial tiene como lenguaje mayoritario.

  • Dashboards y Reporting. Visualización de Datos

    Desde hace mucho tiempo, ha aumentado el uso de la representación gráfica de ideas o conceptos en campos como marketing, publicidad, diseño web, cartografía, etc. Ejemplo de ello es la Visualización de Datos, centrada en la representación visual de información compleja, lo cual permite que sea comprensible, facilita su análisis y la toma de decisiones. Este módulo se basa en el aprendizaje de la herramienta Qlik Sense, que ofrece una amplia variedad de gráficos, cuadros y tablas, en distintos formatos, que permiten ver los datos de la forma que uno desee.

  • Enterprise Data Warehouse basado en Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales
  • Series Temporales

    En este curso se estudiará la descomposición de series temporales, el uso de regresores externos, los principales modelos: ARIMA, alisado exponencial, redes neuronales, random forest e híbridos.

  • Servicios cognitivos y Machine Learning para Big Data en cloud
  • Transformación digital

    La transformación digital son las nuevas oportunidades de estrategia de negocios que surgen gracias a la aparición de las tecnologías. Así mismo, este cambio no es sólo tecnológico sino que lleva consigo nuevas aptitudes tanto en las personas físicas así como en la reinvención de organizaciones que afectan al mercado global tradicional. No está enfocada a la tecnología utilizada (Big Data, cloud, Internet de las cosas, movilidad, social business) sino en utilizarla para lograr los objetivos marcados. La transformación digital irá ligada con los objetivos y estrategias empresariales.

MATRÍCULA


Edición:
VIII
Inicio:
19/09/2024
Modalidad:
A elegir
Preinscripción sin compromiso

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ENAE facilita el acercamiento a sus programas formativos a profesionales residentes en España en localidades que por su lejanía o difícil conexión condicionen la posibilidad de realizar un programa presencial en nuestras instalaciones.

Para ello ENAE financiará la estancia del viernes por la noche en régimen de alojamiento y desayuno, a aquellos alumnos que realicen un Master o curso de más de 100 horas en sus instalaciones y cuya impartición se desarrolle en viernes y sábado. Los alumnos tendrán que acreditar ser residentes en las áreas establecidas (*) acreditándolo según los medios que se especifiquen a los efectos.

(*) Áreas establecidas:
Todas aquellas localidades que estén a una distancia superior a 80 km de Murcia capital.

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