Presentación

En el Curso de Big Data Analytics para Gestionar tu Negocio Conseguirás una visión clara y amplia de los procesos y las herramientas que permiten a una empresa convertirse en una empresa “data-driven”, orientada a tomar decisiones críticas en base a los datos.

Aprenderás a programar tanto en R como en Python (50%-50%) y resolverás a través de su uso diversos casos de negocio relacionados a empresas como Twitter, Amazon, Yelp, TripAdvisor, etc.

En cuanto a salidas profesionales, realizando este curso claramente estás construyendo:

  • para adquirir las competencias de un data scientist
  • para ser un manager data-driven, conocedor  del potencial de los datos y del cambio que la data science genera en la forma de llevar un negocio.

Al finalizar el curso contarás con el conocimiento y la cultura adecuada para impulsar a tu empresa hacia una nueva forma de tomar decisiones.

 

 

 

 

 

 

¿Para qué te preparan?

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 quién va dirigido?

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

 

Admisión

Uno de los factores clave para el desarrollo del Programa de Másters en La Salle son las personas que se incorporan al programa: personas seleccionadas respondiendo a criterios de currículum, según las dimensiones académicas, funcionales, sectoriales y geográficas, que propiciarán el enriquecimiento del colectivo.

El proceso de admisión en La Salle tiene como objetivo seleccionar a los candidatos más adecuados para cada programa y que aseguren el nivel y calidad de la convivencia y comunicación entre los participantes, lo que constituye un rasgo distintivo del estilo de La Salle.

El proceso de admisión para el curso académico ya está abierto y se recomienda a los candidatos que inicien su proceso lo antes posible dado que el período de admisiones se mantiene abierto hasta completar el límite de plazas establecido para cada programa académico.

Coste y Financiación: Solicita información y te enviaremos un completo dossier con información sobre los recursos, entidades bancarias y entidades colaboradoras.

Becas y Ayudas: Solicita Información y recibirás los Programas de Becas y Ayudas.

Si quieres más información del programa, plan de ayudas, financiación y proceso de admisión haz clic en el botón de "Solicita información".

Cursos relacionados

¿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

 

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