Descripción
En el pasado manejamos datos, información y conocimiento. Hoy en día manejamos datos masivos con los que no solo seremos capaces de anticipar el futuro, sino que nos permitirán crear el futuro que deseamos y automatizar procesos.
Los grandes retos a los que nos enfrentamos suponen una gran oportunidad para todos aquellos que se formen en estas disciplinas. Analistas de datos y de negocio de cualquier vertical dentro de una organización se posicionan como los perfiles más demandados para las empresas con el objetivo de convertirse en organizaciones Data Driven.
En el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos aprenderás, desde la práctica, a utilizar todas las herramientas que el Business Intelligence nos proporciona y serás capaz de obtener información de los datos sobre las que tomar decisiones críticas de negocio para el futuro de cualquier organización.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos proporciona formación específicamente orientada a 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 que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
- Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.
Estas son las profesiones que podrás desempeñar después de estudiar el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos:
- Analista de datos
- Ingeniero de datos
- Director de datos y analítica
- Big Data y Data Intelligence Analyst
- Customer Intelligence Analyst
- Consultor Big Data
- Consultor/Analista/Especialista de BI
- Director Transformación Digital
- Director Dpto. Data
- Responsable/PM proyecto de BI & Big Data
Contenido
Módulo 1. Descripción de análisis de datos
- Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
- Big Data vs Business Intelligence
- El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
- Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data
Módulo 2. Introducción a los lenguajes de programación
- Fundamentos de Python
- Python avanzado
- Fundamentos R
- Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Módulo 3. Data strategy
- Empresas Data Driven
- Data Strategy I
- Data Strategy II
- Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Módulo 4. Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Módulo 5. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
- Procesos ETL
- Fase de Extracción
- Fases de Transformación y Carga
- Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Módulo 6. Sistemas y servicios de Almacenamiento
- Bases de Datos Relacionales
- Fundamentos de SQL
- Bases de datos NOSQL
- Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
Módulo 7. Business Intelligence
- Gestión e implementación de proyectos BI
- Modelos de datos BI
- Introducción herramienta Power BI
- Proyecto: Diseño de un proceso de BI
Módulo 8. Entornos Datawarehouse
- Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
- MongoDB Atlas
- Fundamentos de Azure y AWS
- Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Módulo 9. Orígenes de datos
- Orígenes de datos internos y externos
- Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
- Conexiones a orígenes de datos
- Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
Módulo 10. Preparación y modelado de datos en Power BI
- Introducción y relaciones entre datos
- Obtención de datos en Power BI
- Consultas en Power Query
- Proyecto: Diseño de un modelo dimensional para un responsable de compras y su implementación con Power BI
Módulo 11. Customer Analytics
- Customer Analytics
- Segmentación de clientes
- Gestión de valor del cliente
- Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) – Interpretaciones
Módulo 12. Formulación de medidas con Power BI
- Introducción a DAX
- Creación de columnas y medidas
- Variables y tablas auxiliares en DAX
- Proyecto: Generación de un Dashboard completo integrando DAX
Módulo 13. Analítica descriptiva y predictiva
- Business Case en Operaciones y procesos
- Business Case en Finanzas
- Business Case en People Analytics
- Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
Módulo 14. Automatización de flujos de datos
- Introducción a la automatización de flujos de datos
- Automatización con PowerShell de Power BI
- Automatización con Apache Airflow
- Proyecto: Comparativa de Tecnologías de Automatización de Datos
Módulo 15. Visualización, análisis de datos y reporting en Power BI
- Dashboards y reporting
- Visualización de datos con mapas
- Dashboards y reporting. Creación y moficación de visualizaciones. Integración con R
- Proyecto: Desarrollo de informes desde Power BI Desktop y Service utilizando las tecnologías de Maps y R
