Presentació

El Curso de Big Data Analytics para Gestionar tu Negocio te proporcionará un análisis de lo que necesitas para convertir tu empresa en una organización data science, orientada a tomar decisiones críticas en base a los datos.

Bajo el paraguas del Data Science se albergan distintos conceptos, Business Intelligence, Analytics, Big Data, Transformación Digital, técnicas que actualmente se aplican para el negocio y que conocerás en el curso. 

En el curso de Big Data Analytics para Gestionar tu Negocio, sabrás cómo tu empresa puede acceder a fuentes de datos con más dimensionalidad (geolocalización, sentimiento, cercanía, intermediación, etc.) y aprenderás diferentes métodos para analizar estos datos, como por ejemplo el aprendizaje supervisado o no supervisado(Machine Learning), la clusterización o el método de componentes principales.

Lo practicarás a través de casos concretos de ventas sociales (Social Selling), de investigación social (Social R&D) o de innovación social (Social Innovation).

Al finalizar el curso habrás aprendido técnicas para convertir tu propia empresa en una compañía data science y contarás con el conocimiento y la cultura adecuada para impulsar tu empresa hacia una nueva forma de tomar decisiones.

 

 

 

 

Per a què et preparen?

Al finalizar el curso, serás capaz de dar respuesta a las siguientes preguntas:

  • ¿Cuáles son las técnicas y los datos (Big Data) relacionados a la Data Science?
  • ¿Qué significa para una organización de ser un competidor analítico y qué beneficios le aporta?
  • ¿Qué nuevas formas de Management y de toma de decisiones está ofreciendo la Data science?
  • ¿Cómo puede lograr una organización ser una organización analítica?
  • ¿En qué nivel de madurez se encuentra tu empresa actualmente (self-assessment)?
  • ¿Qué es el plan de roadmap que se adapta a tu empresa y cómo lo puedes iniciar?

Te servirá para:

  • Conocer y/o mejorar al conocimiento de tus clientes.
  • Posicionar mejor tus productos o servicios.
  • Mejorar la forma de trabajar de tus equipos.
  • Prever mejor tus riesgos operativos.
  • Cambiar tus modelos de negocio, de venta o de producción usando más información.

 

 

 

A qui va dirigit?

El curso es apto para mandos intermedios y superiores de organizaciones de diferentes sectores: desde empresas relacionadas con la tecnología, la energía o el marketing hasta ONG y administraciones públicas.

Estos profesionales podrían estar interesados en que algunos de los miembros de sus equipos después cursaran el Máster universitario en Data Science.

Programa

1. Big Data, Inteligencia Artificial y Machine learning

  • Definición de los diferentes conceptos relacionados a la ciencia de los datos (Data Science)
  • Teoría y práctica de diferentes métodos como Machine Learning (supervisado y no supervisado), Clusterisación, análisis de componentes principales (PCA)
  • Casos reales de escucha y de uso de datos abiertos
  • Ejercicio: elaboración de nubes de palabras (Word Cloud). Análisis de las centralidades de los datos
  • Clusterización

2. ¿A qué nos referimos con data-driven?

  • Recolección de Datos
  • Big Data versus Bad Data
  • Calidad de los Datos
  • Informar y Advertir
  • De “Informar y Advertir” al “Análisis”
  • La Madurez de los Datos: Analytics Maturity

3. Desafíos legales del Big Data

  • ¿Qué regulación nos protege como usuarios?
    • El Reglamento General Protección de Datos
    • Internet: derecho de información y transparencia
    • Análisis de la “ley de cookies”
    • ¿Quién es el propietario del contenido de las bases de datos?
    • Casos prácticos

4. Cultura Data-Driven Corporativa

  • Cultura Orientada a Metas: Goals - First Culture
  • Cultura Inquisitiva, cultura que hace preguntas
  • Cultura Iterativa, cultura del aprendizaje
  • Cultura Anti - HiPPO
  • Creación de Cambio Cultural
  • El rol del Chief Data Officer

5. La gestión de los analytics para la gestión Empresarial

  • Lograr la ventaja competitiva con datos
  • Innovar con datos, vender socialmente con datos
  • Atraer e incentivar a científicos de datos y a sus equipos

6. Puesta en práctica de los conceptos y métodos aprendidos en el curso para tu empresa - 50% de las horas lectivas

  • Introducción de diferentes Datasets de Productos, de clientes, de ventas
  • Análisis de estos datos para el diseño de una estrategia Data-Driven

7. Participación de un Chief Data Officer de una empresa Data-Driven

 

Admissió

Un dels factors clau per al desenvolupament del Programa de Màsters en La Salle són les persones que s'incorporen al programa: persones seleccionades responent a criteris de currículum, segons les dimensions acadèmiques, funcionals, sectorials i geogràfiques, que propiciaran l'enriquiment del col·lectiu.

El procés d'admissió en La Salle té com a objectiu seleccionar als candidats més adequats per a cada programa i que assegurin el nivell i qualitat de la convivència i comunicació entre els participants, la qual cosa constitueix un tret distintiu de l'estil de La Salle.

El procés d'admissió ja està obert i es recomana als candidats que iniciïn el seu procés al més aviat possible atès que el període d'admissions es manté obert fins a completar el límit de places establert per a cada programa acadèmic.

Cost i Finançament: Sol·licita informació i t'enviarem un complet dossier amb informació sobre els recursos, entitats bancàries i entitats col·laboradores.

Beques i Ajudes: Sol·licita Informació i rebràs els Programes de Beques i Ajudes.

Si vols més informació del programa, pla d'ajudes, finançament i procés d'admissió clica al botó de "Sol·licita informació".

Cursos relacionats

¿Para qué te prepara?

Al finalizar el curso, serás capaz de dar respuesta a las siguientes preguntas:

  • ¿Cuáles son las técnicas y los datos (Big Data) relacionados a la Data Science?
  • ¿Qué significa para una organización de ser un competidor analítico y qué beneficios le aporta?
  • ¿Qué nuevas formas de Management y de toma de decisiones está ofreciendo la Data science?
  • ¿Cómo puede lograr una organización ser una organización analítica?
  • ¿En qué nivel de madurez se encuentra tu empresa actualmente (self-assessment)?
  • ¿Qué es el plan de roadmap que se adapta a tu empresa y cómo lo puedes iniciar?

Te servirá para:

  • Conocer y/o mejorar al conocimiento de tus clientes.
  • Posicionar mejor tus productos o servicios.
  • Mejorar la forma de trabajar de tus equipos.
  • Prever mejor tus riesgos operativos.
  • Cambiar tus modelos de negocio, de venta o de producción usando más información.

 

 

 

Programa

1. Big Data, Inteligencia Artificial y Machine learning

  • Definición de los diferentes conceptos relacionados a la ciencia de los datos (Data Science)
  • Teoría y práctica de diferentes métodos como Machine Learning (supervisado y no supervisado), Clusterisación, análisis de componentes principales (PCA)
  • Casos reales de escucha y de uso de datos abiertos
  • Ejercicio: elaboración de nubes de palabras (Word Cloud). Análisis de las centralidades de los datos
  • Clusterización

2. ¿A qué nos referimos con data-driven?

  • Recolección de Datos
  • Big Data versus Bad Data
  • Calidad de los Datos
  • Informar y Advertir
  • De “Informar y Advertir” al “Análisis”
  • La Madurez de los Datos: Analytics Maturity

3. Desafíos legales del Big Data

  • ¿Qué regulación nos protege como usuarios?
    • El Reglamento General Protección de Datos
    • Internet: derecho de información y transparencia
    • Análisis de la “ley de cookies”
    • ¿Quién es el propietario del contenido de las bases de datos?
    • Casos prácticos

4. Cultura Data-Driven Corporativa

  • Cultura Orientada a Metas: Goals - First Culture
  • Cultura Inquisitiva, cultura que hace preguntas
  • Cultura Iterativa, cultura del aprendizaje
  • Cultura Anti - HiPPO
  • Creación de Cambio Cultural
  • El rol del Chief Data Officer

5. La gestión de los analytics para la gestión Empresarial

  • Lograr la ventaja competitiva con datos
  • Innovar con datos, vender socialmente con datos
  • Atraer e incentivar a científicos de datos y a sus equipos

6. Puesta en práctica de los conceptos y métodos aprendidos en el curso para tu empresa - 50% de las horas lectivas

  • Introducción de diferentes Datasets de Productos, de clientes, de ventas
  • Análisis de estos datos para el diseño de una estrategia Data-Driven

7. Participación de un Chief Data Officer de una empresa Data-Driven

 

Cursos relacionats