Te convertirás en un especialista en negocios y tecnología, capacitado para tomar decisiones impactantes basadas en datos y colaborar con diferentes áreas de la empresa.
Este programa formativo está diseñado a personas interesadas en obtener una visión estratégica de la implementación de la analítica en las empresas para la toma de decisiones.
Módulo 1 Data Strategy.
Introducción a Data Driven Management & Analytics- 3 ECTS:
Introducción a Data Analytics.
Importancia de la priorización de necesidades de negocio en las decisiones tecnológicas.
Historia y tendencias de Data Analytics.
Introducción a metodologias y proyectos de Data Analytics.
Data Governance & Data-Driven Strategy - 3 ECTS.
Introducción a Data Governance.
Data Governance Frameworks.
Data Monetization & Data Ethics.
Metodología despliegue data driven organizations.
Law & Ethics of Data - 3 ECTS:
Introducción a GDPR.
Evaluación de Riesgos y modelos de responsabilidad.
Open Data y Reutilización de datos.
Tendencias y retos éticos y legales en Analytics.
Cibersecurity - 3 ECTS:
Identificación de riesgos.
Protección.
Monitoreo.
Respuesta, comunicación y recovery.
Módulo 2 Business Analytics.
Business Analytics I - 2 ECTS:
Introducción a los conceptos clave de gestión.
Introducción a KPIS Financieros.
Introducción a KPIs Ventas.
Introducción a KPIs Supply Chain.
Business Analytics II - 3 ECTS:
Tipología y usos de Data Analytics.
Tipología de Usuarios Clave.
Principales problematicas de recolección y acceso a datos.
Business Cases Data Analytics aplicados a Industria.
Thinking & Communicating with Data - 1 ECTS:
Tipos de gráficas y su función narrativa.
Precisión y honestidad visual de la comunicación.
Best Practices de visualización.
Narrativas complejas multigráficas.
Digital Transformation - 4 ECTS:
Cambios en los entornos competitivos.
Procesos de innovación tecnológica estrategia.
Procesos de innovación de negocio estrategia.
Paradigma digital: impacto en negocios tradicionales.
Módulo 3 Data Analytics Techniques.
Data Management - 3 ECTS:
Introducción DWH y ETL.
Tipologias Datawarehousing y Datamarts.
Arquitectura en Entornos Cloud.
Datawahrehouse Hibrido y Data Lake.
Data Visualization - 4 ECTS:
Introducción a la visualización de datos.
Metodologías de Dashboarding.
Introducción a PowerBI.
Ejercicios Prácticos.
Big Data - 3 ECTS:
Factores determinantes Big Data.
Casos de Uso - Big Data.
Tecnologías Big Data.
Introducción a lenguajes Big Data.
Data Science & Artificial Intelligence - 4 ECTS:
Introducción a Conceptos Data Science y AI.
Modelos Supervisados y No Supervisados.
Metodología de Proyectos de IA.
Deep Learning y plataformas Cloud.
Módulo 4 - Executing the Strategy.
Innovation - 2 ECTS:
Innovation process.
Innovation methods.
Innovation techniques.
Design Thinking - 2 ECTS:
Empatizar.
Definir.
Idear.
Prototipar y Testear.
Agile Project Management- 2 ECTS:
Introducción a las metodologías ágiles.
Distintas metodologías agiles (Scrum, Lean, KanBan)
Escalabilidad de las metodologías ágiles.
Casos Prácticos de aplicación.
Change Management, leadership & Comunication - 2 ECTS:
Change Management.
Leadership.
Communication Techniques.
Nurturing Data Talent- 2 ECTS:
Perfiles y Skills de Big Data y Data Science.
Planes de Reskilling y Skilling.
Engagement de Data Talent.
People Analytics.
Módulo 5 - TFM y Residencial
Trabajo de Fin de Máster - 15 ECTS.
Residencial - 0 ECTS.
Al concluir con éxito el programa se otorgará una titulación que acredita los conocimientos obtenidos.
Para poder acceder al programa es fundamental que el interesado supere el proceso de admisión.
Información Adicional
Salidas Profesionales:
