MBA & Máster en Big Data y Data Analytics

El MBA & Máster en Big Data y Data Analytics es un programa de posgrado que se enfoca en la gestión empresarial y proporciona habilidades de liderazgo y estrategia a los estudiantes. Por otro lado, el Máster en Big Data y Data Analytics se centra en la recopilación, análisis y aplicación de grandes conjuntos de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales. Combinar ambos programas en un MBA y Máster en Big Data y Data Analytics te permite desarrollar habilidades tanto en la gestión empresarial como en el análisis de datos, lo que les brinda una ventaja competitiva en el mercado laboral.
Cubre temas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la minería de datos.

Módulo 1. Marketing fundamentals

• Tema 1. De consumidor a usuario
• Tema 2. Branding
• Tema 3. Target objetivo
• Tema 4. Customer journey
• Tema 5. Marketing directo e indirecto

Módulo 2. Plan de marketing

• Tema 1. El plan de marketing
• Tema 2. Marketing mix
• Tema 3. Market research
• Tema 4. Estrategias de marketing
• Tema 5. Marketing operativo
• Tema 6. Offline vs. Online
• Tema 7. Pricing

Módulo 3. Habilidades y competencias directivas

• Tema 1. Cómo ser un buen líder
• Tema 2. Cómo comunicar
• Tema 3. Coaching
• Tema 4. Empowerment
• Tema 5. Change management

Módulo 4. Organización de equipos

• Tema 1. El impacto de las empresas
• Tema 2. Comportamiento organizacional
• Tema 3. Los equipos de personas
• Tema 4. Gestión internacional de personas
• Tema 5. The future of the work

Módulo 5. Dirección de personas

• Tema 1. Gestión de rr.hh.
• Tema 2. El poder de la comunicación
• Tema 3. Análisis del sector
• Tema 4. Management y ética
• Tema 5. Adaptabilidad del factor humano

Módulo 6. Planificación y gestión de las operaciones

• Tema 1. Estrategia empresarial
• Tema 2. Operations management
• Tema 4. El diseño y desarrollo de productos
• Tema 5. Planificación y control de la capacidad en sistemas de operaciones
• Tema 6. Quality management
• Tema 7. Planificación y control de operaciones
• Tema 8. El factor humano en la dirección de operaciones

Módulo 7. Supply chain

• Tema 1. Cadena de valor vs. Cadena de suministro
• Tema 2. Estrategia de compras
• Tema 3. Gestión de stocks
• Tema 4. Modelos de distribución y transporte
• Tema 5. Logística inversa
• Tema 6. Fba – fulfillment by amazon
• Tema 7. Claves de la cadena de valor

Módulo 8. Business plan

• Tema 1. Cultura de empresa
• Tema 2. Estrategia de negocio
• Tema 3. Business model
• Tema 4. Análisis estratégico
• Tema 5. Plan de aplicación y medición

Módulo 9. Project management

• Tema 1. Fundamento del project management
• Tema 2. Gestión del equipo
• Tema 3. Gestión de los recursos
• Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

Módulo 10. Contabilidad financiera

• Tema 1. El balance
• Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
• Tema 3. El estado de flujos de efectivo
• Tema 4. Asientos
• Tema 5. Contabilidad avanzada
• Tema 6. Impuestos

Módulo 11. Coaching

• Tema 1. ¿qué es el coaching?
• Tema 2. Tipos de coaching
• Tema 3. Team coach
• Tema 4. Metodologías y herramientas
• Tema 5. Evaluación 360

Módulo 12. Inteligencia emocional corporativa

• Tema 1. Inteligencia emocional
• Tema 2. Conciencia de organización
• Tema 3. Desarrollo y gestión del talento
• Tema 4. El rol de la motivación

Módulo 13. Big data industry

• Tema 1. ¿qué es el big data?
• Tema 2. Big data project management
• Tema 3. Metodologías agile + scrum
• Tema 4. Inteligencia artificial en la era del big data
• Tema 5. Aplicación del big data

Módulo 14. Business intellligence

• Tema 1. Introducción al business intelligence
• Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
• Tema 3. Cuadros de mando
• Tema 4. Fuentes de datos
• Tema 5. Data quality

Módulo 15. Database management

• Tema 1. Introducción al dato
• Tema 2. El gobierno del dato
• Tema 3. Privacidad y protección de datos
• Tema 4. Data storage
• Tema 5. Data management en el marketing

Módulo 16. Visualización de datos

• Tema 1. Teoría de la visualización de datos
• Tema 2. Python
• Tema 3. Carto
• Tema 4. Power bi
• Tema 5. Google data studio

Módulo 17. Tecnologías de bases de datos

• Tema 1. Fundamentos de bases de datos
• Tema 2. Data technology
• Tema 3. Práctica de sql (mysql)
• Tema 4. Práctica de nosql. Mongodb
• Tema 5. Práctica de nosql (hbase)
• Tema 6. Bases de datos para grafos
• Tema 7. Bases de datos en cloud

Módulo 18. Data analysis

• Tema 1. Estadística
• Tema 2. Métricas
• Tema 3. Regresión y correlación
• Tema 4. Probabilidad
• Tema 5. Distribuciones
• Tema 6. Intervalos de confianza
• Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
• Tema 8. Estadística con r

Módulo 19. Inteligencia artificial

• Tema 1. Introducción al análisis de datos con python
• Tema 2. Introducción al machine learning
• Tema 3. Machine learning supervisado
• Tema 4. Machine learning no supervisado
• Tema 5. Reinforcement learning
• Tema 6. Fundamentos de deep learning

Módulo 20. Data storage

• Tema 1. Apache hadoop
• Tema 2. El ecosistema hadoop
• Tema 3. Apache spark
• Tema 4. Tecnologías para streaming
• Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para datos en cloud

 

• Profesionales que buscan desarrollar habilidades en gestión empresarial y análisis de datos para avanzar en su carrera.
• Graduados universitarios con experiencia laboral en áreas como finanzas, marketing, tecnología y negocios que desean mejorar su conocimiento en análisis de datos y liderazgo empresarial. 
• Emprendedores que buscan comprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y mejorar el rendimiento de su negocio.

• Desarrollar habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos.
• Adquirir conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
• Comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
• Identificar oportunidades de mejora en la empresa mediante el análisis de datos y aplicar estrategias efectivas para mejorar el rendimiento y productividad empresarial.
• Aprender a comunicar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias y utilizar la información obtenida para crear informes de negocio precisos y efectivos.

Becas y ayudas propias.