Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos del centro IEBS

Descripción

Con la formación aprenderás a: usar las herramientas del Business Intelligence, obtener datos para la toma de decisiones críticas en una organización. La metodología de estudio se desarrolla con:

• Clase Invertida: empezamos por el proyecto que tienes que resolver.
• Aprendizaje por proyectos: aprendemos haciendo no escuchando.
• Trabajo en equipo: trabajamos y aprendemos en grupo.

A quién va dirigido

El máster está especialmente diseñado para los siguientes perfiles:

• Científicos de datos y analistas de datos.
• Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data.
• Responsables de producto y experiencia de cliente.
• Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas.
• Ejecutivos de otras áreas de la empresa.

Objetivos

• Desarrollar proyectos enfocados a capturar, almacenar y procesar datos que aporten en la toma de decisiones estratégicas de una organización.
• Crear y desarrollar proyectos de Big Data y de Business Intelligence.
• Elaborar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo con técnicas de machine learning y deep learning.
• Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial.

Temario

Módulo 1. Descripción del análisis de datos

El dato como fuente de conocimiento y crecimiento

Big data vs business intelligence

Roles y tareas de un analista de datos

Módulo 2. Data Strategy

Empresas Data Driven

Data Strategy I

Data Strategy II

Masterclass: Desarrollo de dashboards con Tableau I 

Módulo 3. Proceso de ETL. Del Dato a la Información

Procesos ETL

Fase de Extracción

Fases de Transformación y Carga

Masterclass: Taller de Alteryx 

Módulo 4. Business Intelligence

Modelos de datos BI

Gestión e implementación de proyectos BI

Introducción herramienta Power BI

Masterclass: Análisis de ventas para tiendas 24H

Módulo 5. Orígenes de datos

Orígenes de datos internos y externos

Como los datos externos aportan valor analítico a la organización

Conexiones a orígenes de datos

Masterclass

Módulo 6. Customer Analytics

Estrategia customer centric

Segmentación de clientes

Analítica descriptiva y predictiva en Marketing

Masterclass: Analítica básica sobre Rapid Miner

Módulo 7. Analítica descriptiva y predictiva

Business Case en Operaciones y procesos

Business Case en Finanzas

Business Case en People Analytics

Masterclass

Módulo 8. Visualización de datos y reporte con Qlink

Introducción a la visualización de datos en Qlik

Visualización avanzada

Reporting en Informes

Masterclass: Comunicación Data Driven 

Módulo 9. Introducción a los lenguajes de programación

Fundamentos de Python

Python avanzado

Fundamentos de R

Módulo 10. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos

Matemática analítica

Estadística descriptiva

Estadística inferencial

Módulo 11. Sistemas y servicios de Almacenamiento

Fundamentos de SQL y Querys básicas

SQL Server Integration Services SSIS

SQL Analysis Services SSAS y SQL Server Reporting Services SSRS

Módulo 12. Entornos Datawarehouse

Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake

Fundamentos de Azure. Azure Data

Fundamentos de AWS

Módulo 13. Preparación y modelado de datos en Power BI

Introducción y relaciones entre datos

Obtención de datos en Power BI

Consultas en Power Query

Módulo 14. Formulación de medidas con Power BI

Introducción a DAX

Creación de columnas y medidas

Variables y tablas auxiliares en DAX

Módulo 15. Automatización de flujos de datos

Introducción a la automatización de flujos de datos

Automatización con Power shell de Power BI

Automatización con Knime Server. Integración con Phyton

Módulo 16. Visualización, análisis de datos y reporting en Power BI

Creación y moficación de visualizaciones. Integración con R

Visualización de datos con mapas

Dashboards y reporting

Proyecto de Fin de Master

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

Titulación obtenida

Finalizada la formación el estudiante recibirá una titulación emitida por IEBS que acredita los conocimientos adquiridos.

Requisitos

Para acceder al máster es necesario que el aspirante supere el proceso de admisión.

Información Adicional

Créditos

60 ECTs.

Becas:

Becas Smart 25%

Becas Impulsa 40%