Máster en Análisis de Datos (Cuauhtémoc, Ciudad de México - DF)
ISDI Business School Institución privada
Ubicación:Cuauhtémoc - Ciudad de México - DF
Duración:9 Meses
Tipo:Maestrías
Modalidad:Presencial
El máster que traduce datos en resultados de negocio
El Máster en Análisis de Datos te permitirá desarrollar capacidades de liderazgo y toma de decisiones basadas en datos. Organización, herramientas, ética, visualización, análisis y gobierno del dato formarán parte de tu día a día en el programa.
¿Qué es el MDA?
El Master Data Analysis (MDA) es un programa único, diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas actuales y futuras. Nuestra misión es impulsar la carrera de profesionales que quieran enfocar su carrera hacia la toma de decisiones en las organizaciones desde una perspectiva data-driven.
En el Máster en análisis de datos, profesionales y especialistas en las mejores empresas digitales instruyen al alumnado en la adquisición de las competencias para su transformación como Data Translators y otros profesionales del dato, siendo capaces de:
Preparación para Certificaciones Oficiales en:
- Claves de la analítica web, servicios que ofrece cloud y metodología en proyectos data.
- Aspectos técnicos y funciones que ofrece Google Analytics.
- Utilización de Google Analytics para extraer el mayor valor posible a los datos y optimizar un negocio online.
- Conceptos básicos de la nube de AWS y Google Cloud, y capacidades para trabajar en la nube y prepararse para el examen AWS Certified Cloud Practitioner y Google Cloud.
Aprende a traducir datos en resultados de negocio
El Master Data Analytsis (MDA) es un programa único, diseñado para satisfacer las necesidades de la empresa actual y futura. Nuestra misión es impulsar la carrera de profesionales que quieren enfocar su carrera hacia la toma de decisiones en las empresas desde una perspectiva data-driven.
Adquiere conocimientos técnicos
Solo entendiendo los fundamentos técnicos serás capaz de identificar y priorizar oportunidades de mejora y su impacto en el negocio. Aprende a traducir las diferentes soluciones tecnológicas y sus beneficios a un lenguaje interpretable para el negocio.
Garantiza el éxito en proyectos data-driven
Aprende a gestionar equipos multidisciplinarios y a entender el valor de los datos en la era digital. Actualmente no hay decisión válida en los negocios que no esté basada en datos, sin importar el departamento o la industria.
La Experiencia
El MDA es una inmersión en el mundo de los DATOS con mayúsculas. Un camino exigente en el que compartirás con otros profesionales tu ambición por tomar decisiones basadas en datos y transformarte en un Data Translator analítico y sagaz.
CURSO DE NIVELACIÓN
- Permitirá al alumno conocer las principales características en un ecosistema de datos. Se analizarán diferentes fuentes de información y sistemas para el almacenamiento de datos.
- Comprender los elementos clave de un ecosistema de datos
- Conocer las fuentes de información y el origen de los datos
- Analizar la arquitectura de la información
- Estudiar la estructura de las bases de datos
- Entender los sistemas de almacenamiento
- Conocer las principales fórmulas estadísticas y aplicación para el análisis de datos
- Entender los pinncipios de Google Analytics
- Conocer los básicos de “R” como herramienta para el análisis de datos
DATA-DRIVEN ECONOMY
- Análisis de cómo el Data impacta en los modelos de negocio tradicionales.
- Comprensión de cómo a partir de la explotación y la monetización del Data surgen nuevos modelos de negocio.
- Conocer la dimensión actual del valor de los datos
- Conocer y comprender cómo el Data impacta en los Modelos de Negocio tradicionales
- Conocer y comprender cómo a partir de la Explotación y Monetización del Data surgen nuevos Modelos de Negocio
- Entender cómo el Dato impacta en las Organizaciones: Productos/Servicios, Procesos, Personas
- Conocer distintos casos de uso alrededor del Data en las industrias, sectores y ecosistemas
- Conocer y comprender cómo aplicar la Innovación alrededor del Data
DATA MANAGEMENT
- Comprensión de las diferentes fases que existen en la gestión de datos.
- Estudio de los principales procesos en la gestión de datos, los principios básicos en la recolección, ingesta, tratamiento, almacenamiento, integridad y gobierno de datos.
- Adquirir una visión holística del uso del Dato en las empresas
- Conocer y comprender las diferentes fases que existen en la gestión de datos
- Conocer y comprender los principales procesos en la gestión de datos
- Adquirir el uso de las mejores prácticas en la gestión de datos en las empresas
- Conocer los principales roles y herramientas que existen en la gestión de datos
DATA-BASED PROJECT
- Análisis de proyectos basados en datos y comprensión de su ciclo de vida.
- Estudio de los diferentes roles relacionados con el dato.
- Aprender los principios, soluciones y herramientas necesarias para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.
- Conocer la gestión de proyectos basados en datos.
- Conocer el perfil de los profesionales relacionados con el Dato.
- Analizar los principios, soluciones y herramientas para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.
BIG DATA TECHNOLOGY
- Conocimiento del “Stack” tecnológico propio de los proyectos basados en datos.
- Análisis de las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.
- Conocer los principios y herramientas necesarias para la creación de arquitecturas escalables para la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Analizar paradigmas, principios, soluciones y herramientas para el procesamiento de datos de forma diferida.
- Conocer las herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real.
- Estudiar las bases sobre la gestión, seguimiento y optimización de sistemas de Big Data.
- Conocer qué es el tuning y la optimización de sistemas de Big Data.
- Conocer el "stack" tecnológico propios de los proyectos basados en datos.
- Conocer las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.
- Entender la importancia de la monitorización de datos.
- Entender la importancia de la seguridad en el tratamiento de datos.
DATA ANALYTICS
- Estudio de qué es la analítica de datos y el valor que ofrece.
- Conocimiento de las técnicas de analítica más habituales y las herramientas frecuentes.
- Entender qué es la analítica de datos y qué valor ofrece.
- Conocer las técnicas de analítica de datos más habituales.
- Conocer las herramientas de analítica de datos de uso frecuente.
- Entender las limitaciones de las aproximaciones de analítica básico.
- Estudiar casos prácticos y entender su valor de negocio.
ADVANCED DATA ANALYTICS
- Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial y de los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones y técnicas existentes.
- Estudiar la historia de la Inteligencia Artificial.
- Aprender los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones existentes.
- Conocer los tipos de técnicas existentes: tratamiento de datos y servicios cognitivos.
- Comprender los tipos de problemas habituales: clasificación, regresión, clusterización, reducción de dimensiones.
- Entender el sentido y funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales.
- Presentar casos de uso y ámbitos de aplicación de la analítica avanzada.
VISUALIZATION
- Visualización de la información para un análisis de los datos más efectivo y completo.
- Analizar las visualizaciones más importantes y la utilidad de cada de ellas.
- Estudiar casos de uso y visualizaciones necesarias para representar datos temporales.
- Comprender las visualizaciones necesarias para representar datos geográficos.
- Entender las visualizaciones necesarias para representar datos multi-dimensionales.
- Entender la importancia de la interactividad en la visualización de información y las técnicas existentes.
DATA IN REAL LIFE
- Casos de uso reales en líneas de optimización, conozca diversos sectores y ecosistemas y comprenda las tendencias de futuro en Data & Analytics.
- Generar soluciones innovadoras centradas en la Tecnología, Negocios y Personas.
- Entender el desafío que presenta el Big data con respecto a su impacto social, en especial, en la privacidad, la ética y la generación de nuevas formas de trabajo.
- Estudiar el Big data y su impacto en el entorno empresarial y cómo han creado nuevos paradigmas en la forma de trabajar o en la toma de decisiones, entre otros.
- Entender la relación y aplicación del Big Data con otras tecnologías (Banking-NLP, Blockchain).
DATA IN USE
- Poner en práctica los principales recursos y herramientas analíticas, así como las principales piezas estratégicas a la hora de trabajar con datos. El enfoque principal será sobre Data Driven Business Models, SQL, Analítica Digital y Tag Manager, y R, todo a través de casos prácticos y retos
- Conocer las principales herramientas y recursos de cada uno de los cursos.
- Entender la estrategia de negocio digital.
- Analizar la gestión del dato y la arquitectura de datos.
- Estudiar las herramientas Marketing Analytics y Customer Analytics.
- Analizar modelos de Analítica Avanzada.
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