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Executive Master en Business Analytics
practicas
Prácticas Garantizadas
convocatoria
Convocatoria 5 de febrero
modalidad
Online
duracion
1500 H
precio
1795 EUR 1346.25 EUR
practicas
Prácticas
Garantizadas
convocatoria
Convocatoria
5 de febrero
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
Duración de las acciones formativas de INESEM
Duración
1500 H
BECA 25 %
Precio: 1795 EUR AHORA: 1346.25 EUR
Hasta el 30/11/2023
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

1346.25 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1146.25 €/mes

Presentación

La medición de datos es una herramienta indispensable para que una empresa contemporánea pueda fundamentar su estrategia empresarial y de marketing. Este Executive Master en Business Analytics te especializará en la captación, medición, representación e interpretación de datos digitales para poder sacar conclusiones reveladoras y encauzar la empresa hacia el éxito.

plan de estudios
Para qué te prepara

Con este Executive Master en Business Analytics podrás manejar la ciencia de datos para extraer datos relevantes, procesarlos e interpretarlos. En este programa formativo te enseñaremos a gestionar bases de datos con SQL y a analizar datos con Python. También aprenderás analítica aplicada a cada red social.  Además, podrás aprovechar herramientas de visualización de datos como Google Data Studio, Tableau y Qlikview.

Objetivos
  • Explotar las funcionalidades de Google Analytics 4 y Google Tag Manager para analizar datos y KPI.
  • Poder aplicar tácticas y estrategias de analítica como mapas de calor, testeo A/B y grabar sesiones de usuario.
  • Conocer las funcionalidades de analítica de redes sociales como Twitter, LinkedIn o Instagram y dominarlas.
  • Manejar el almacenamiento y gestión de datos y su análisis con lenguajes de programación como R o Python.
A quién va dirigido

Este Executive Master en Sales Management está destinado a perfiles laborales que quieran especializarse en las ventas, el marketing, el comercio y el liderazgo de equipos. Es por ello que los pequeños emprendedores y los graduados de carreras como ADE, Economía, Marketing, Publicidad, Comercio o Finanzas pueden beneficiarse de este programa formativo integral.

Salidas Profesionales

Este Executive Master en Business Analytics está destinado a dos tipos de profesionales: programadores y expertos en marketing digital que quieran especializarse en la analítica web. Los programadores pueden desarrollar el lado más técnico, mientras que los expertos en marketing pueden dedicarse más al análisis e interpretación de datos.

temario

  1. Conceptos clave de Business Agility. 
  2. Valores, Principios y Dimensiones. 
  3. EL Poder de los Equipos. 
  4. La entrega de valor al cliente y la mejora continua. 

  1. Visión compartida y claridad de propósito en los equipos. 
  2. El Camino de la Organización Ágil 
  3. Las Necesidades de los clientes, Stakeholders, Negocio y Mercados Emergentes. 

  1.  Mindset orientado al crecimiento
  2. Puntos ciegos, Modelos Mentales y Patrones 
  3. La relación entre complejidad y Business Agility 
  4. Identificando y gestionando Dilemas, Paradojas y Polaridades 

  1. Preguntar vs Contar: las preguntas poderosas 
  2. Haciendo visible el valor 
  3. Experimentando y validando hipótesis 
  4. Dinámicas complejas de cambio, polaridades, problemas sistémicos y amenazas disruptivas 

  1. Lean Systems Thinking 
  2. Lean Startup  
  3. Design Thinking 
  4. Kanban 
  5. El ciclo iterativo e incremental 

  1. Creando espacios optimizados para la creación de valor y el compromiso de los equipos 
  2. Planes de Acción y herramientas para acelerar la agilidad empresarial 
  3. Business Agility as a Journey: mejora y reinvención continua 
  4. Las métricas que “realmente importan” 

  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación

  1. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
  2. Socialización de la Web
  3. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías

  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación

  1. La transición digital del modelo de negocio tradicional
  2. Nuevos modelos de negocio
  3. Freemium
  4. Modelo Long Tail
  5. Modelo Nube y SaaS
  6. Modelo Suscripción
  7. Dropshipping
  8. Afiliación
  9. Infoproductos y E-Learning
  10. Otros

  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital

  1. BBVA y la empresa inteligente
  2. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
  3. El Corte Inglés
  4. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS

  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión

  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo

  1. La transformación digital de la cadena de valor
  2. La industria 4.0
  3. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
  4. Modelos de proceso de innovación
  5. Gestión de innovación
  6. Sistema de innovación
  7. Como reinventar las empresas innovando en procesos
  8. Innovación en Procesos a través de las TIC
  9. El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
  10. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
  11. Caso Helvex: el cambio continuo
  12. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas

  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos

  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos

  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau

  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3

  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos

  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

  1. Auge del comercio online
  2. Tipos de eCommerce
  3. Atención al cliente
  4. Embudos de conversión
  5. Casos de éxito

  1. Principales plataformas
  2. Gestión estratégica
  3. Plataformas del código abierto

  1. Introducción al Diseño Web
  2. Accesibilidad
  3. Usabilidad
  4. Responsive Design
  5. Home
  6. Categorías
  7. Fichas de Producto
  8. Carrito de la compra y checkout
  9. Principales herramientas

  1. Confianza, privacidad y seguridad
  2. Principales formas de pago

  1. Ley de Ordenación del Comercio Minorista
  2. Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y del Comercio Electrónico (LSSI)
  3. Reglamento General de Protección de Datos
  4. Ley de Consumidores
  5. SmartContracts

  1. Tipos de redes sociales
  2. La importancia actual del social media
  3. Prosumer
  4. Contenido de valor
  5. Marketing viral
  6. La figura del Community Manager
  7. Social Media Plan
  8. Reputación Online

  1. Primero pasos con Facebook
  2. Facebook para empresas
  3. Configuración de la Fanpage
  4. Configuración de mensajes: Facebook Messenger
  5. Tipo de publicaciones
  6. Creación de eventos
  7. Facebook Marketplace
  8. Administración de la página
  9. Facebook Insights

  1. Introducción a Instagram
  2. Instagram para empresas
  3. Creación de contenido
  4. Uso de Hashtags
  5. Instagram Stories
  6. Herramientas creativas
  7. Colaboración con influencers
  8. Principales estadísticas

  1. Introducción a Twitter
  2. Elementos básicos de Twitter
  3. Twitter para empresas
  4. Servicio de atención al cliente a través de Twitter
  5. Contenidos
  6. Uso de Hashtags y Trending Topic
  7. Twitter Analytics
  8. TweetDeck
  9. Audiense
  10. Hootsuite
  11. Bitly

  1. Introducción a LinkedIn
  2. LinkedIn para empresas
  3. Creación de perfil y optimización
  4. Grupos
  5. SEO para LinkedIn
  6. Analítica en LinkedIn
  7. LinkedIn Recruiter

  1. Introducción a Youtube
  2. Vídeo Marketing
  3. Crear una canal de empresa
  4. Optimización del canal
  5. Creación de contenidos
  6. Gestión de comentarios
  7. Youtube Analytics
  8. Youtube vs Vimeo
  9. Keyword Tool
  10. Youtube Trends

  1. Introducción a Twitch
  2. El éxito de Twitch
  3. Generar suscriptores en Twitch
  4. Contenidos y recomendaciones
  5. Twitch e influencers
  6. Streamlabs
  7. Publicidad en Twitch
  8. Seguimiento y medición de resultados

  1. ¿Qué es y cómo funciona Tiktok?
  2. Creación de contenido en TikTok
  3. Estrategias para ganar seguidores (hashtags, likes, challenges…)
  4. El papel del marketing en Tiktok
  5. Tiktok e influencers
  6. Tiktok Ads

  1. Introducción a Facebook Ads
  2. Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
  3. Segmentación: públicos
  4. Presupuesto
  5. Formatos de anuncios
  6. Ubicaciones
  7. Administrador de anuncios
  8. Seguimiento y optimización de anuncios
  9. Power Editor
  10. Pixel de Facebook

  1. Introducción a Instagram Ads
  2. Objetivos publicitarios
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Presupuesto
  6. Instagram Partners
  7. Segmentación

  1. Objetivos publicitarios
  2. Audiencias en Twitter
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Creación de campañas y optimización
  6. Twitter Cards
  7. Instalación código de seguimiento
  8. Listas de remarketing

  1. Introducción a LinkedIn Ads
  2. Formatos de anuncios
  3. Objetivos publicitarios
  4. Creación de campañas
  5. Segmentación
  6. Presupuesto
  7. Seguimiento y medición de resultados

  1. Ventajas de la publicidad en Youtube
  2. Youtube y Google Adwords
  3. Tipos de anuncios en Youtube
  4. Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
  5. Creación de anuncios desde Youtube

  1. Introducción a TikTok Ads Manager
  2. Creación de una campaña de publicidad en TikTok
  3. Tipos de contenidos y herramientas clave
  4. Seguimiento y monitorización de los resultados

  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO

  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Creación de una campaña
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM

  1. Conceptos básicos
  2. Métricas
  3. Visitas
  4. Visitantes
  5. Páginas
  6. Promedio de tiempo en una página web
  7. Promedio de tiempo en un sitio web
  8. Tasa de rebote
  9. Tasa de salida
  10. Tasa de conversión

  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  9. UNIDAQD DIDÁCTICA 5. POSICIONAMIENTO ORGÁNICO, SEO
  10. Importancia del SEO
  11. Funcionamiento de los buscadores
  12. Google: algoritmos y actualizaciones
  13. Cómo salir de una penalización en Google
  14. Estrategia SEO

  1. Listado de herramientas
  2. Herramientas de analítica web
  3. Herramientas de análisis de logs
  4. Herramientas de medición mediante tags
  5. Herramientas para medir el rendimiento de nuestro sitio web
  6. Herramientas para recoger información de diseño o usabilidad web
  7. Herramientas que analizan nuestra actividad en redes sociales
  8. Herramientas de inteligencia competitiva

  1. ¿Qué es Google Analytics?
  2. Introducción a la analítica web
  3. ¿Como funciona Google Analytics?
  4. Cookies
  5. Introducción a JavaScript
  6. Principios de Google Analytics
  7. ¿Qué es el porcentaje de rebote?
  8. Página de destino
  9. Conversiones
  10. Objetivos
  11. Eventos
  12. Porcentaje de abandono
  13. Visita/usuario único
  14. Iniciar sesión en Google Analytics
  15. Incorporar código de de seguimiento de Google Analytics en el sitio web
  16. Verificar que Google Analytics recibe datos
  17. Cambiar configuraciones de la cuenta de Google Analytics
  18. Gestión de usuarios
  19. Eliminar cuenta de Google Analytics
  20. Cambiar configuraciones de la interfaz de Google Analytics (Idioma)

  1. Introducción a las funciones de Analytics
  2. Nociones básicas de Google Analytics
  3. Añadir anotaciones en gráficos
  4. Comparación de periodos
  5. Exportar Informes
  6. Añadir métricas a un gráfico
  7. Crear, editar y eliminar segmentos
  8. Crear un nuevo panel
  9. Añadir un Widget al Panel
  10. Tiempo real
  11. Tipos de informes de Google Analytics: diagramas animados, gráfico por hora, día, semana, mes, etc?
  12. Configuración del envío automático de informes
  13. Audiencia
  14. Enlazar cuenta de Google AdWords con Google Analytics
  15. AdWords

  1. Informes de audiencia
  2. Informes de adquisición
  3. Informes de comportamiento

  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4

  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. Instagram
  7. LinkedIn
  8. Blogs
  9. Reputación online

  1. ¿Qué es Mobile Analytics?
  2. Métricas
  3. Google analytics para analítica móvil
  4. Otras herramientas de analítica móvil

  1. ¿Qué es Adobe Analytics?
  2. ¿Qué podemos hacer con Adobe Analytics?
  3. Principales diferencias respecto a Google Analytics
  4. Conceptos Clave
  5. Implementación de Adobe Analytics

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

materiales didácticos

Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

material adicional

Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Centro de atención al estudiante (CAE)

Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

inesem emplea

INESEM emplea

Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

comunidad

Comunidad

Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

revista digital

Revista Digital INESEM

Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

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Master Class INESEM

Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

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Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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Información sobre becas * Becas no acumulables entre sí.

Información sobre becas * Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es

Información sobre becas * Becas no aplicables a formación programada.

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Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Titulación:
Titulacion de INESEM

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Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de

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Rafael
Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR). 
Apasionado de la informática y de las nuevas

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Daniel
Daniel Cabrera

Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. /> Administrador de sistemas durante más de 15 años, gestor de plataformas de alta capacidad, escalabilidad y rendimiento. Siempre a la última en todo lo relacionado con tecnologías Cloud, DevOps, SER, etc.
 

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Daniel
Daniel Rodriguez

Licenciado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo y soporte de la aplicación

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Isaías
Isaías Aranda Cano

Grado Superior en Administración de Sistemas Informáticos. Especialista en ciberseguridad y en el diseño, implementación y gestión de servicios en

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Juan Antonio
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Leer más
Francisco Antonio
Francisco Antonio Navarro Matarín

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¿Qué es Business Analytics?

Business Analytics o analítica empresarial, es un sector que ofrece grandes oportunidades de futuro a la empresa. Consiste en la combinación de una serie de habilidades, tecnologías y prácticas. Con todas estas cualidades que utilizamos para analizar los datos, podremos tener informes del rendimiento de la organización. Mediante el análisis estadístico se podrá obtener información en la que basarnos para posteriormente tomar decisiones acertadas. 

El objetivo de Business Analytics es definir qué datos de todos los obtenidos son útiles y cuál será la información que nos ayude a mejorar nuestras estrategias para aumentar nuestra productividad y eficiencia, y en definitiva para aumentar nuestros ingresos totales. 

¿En qué se basa Business Analytics?

  • Minería de datos: La minería de datos en business analytics se basa en diferentes conjuntos de datos que emplean estadísticas y machine learning con el objetivo de identificar tendencias y relaciones entre datos. 
  • Agregación de datos: Se unirán y filtrarán los datos para crear bases más útiles. 
  • Identificación de asociaciones predecibles y secuencias. 
  • Predicción a partir del análisis de datos históricos. Gracias a esto, se podrán realizar estimaciones basándonos en datos y que sirvan para predecir comportamientos o determinar eventos que puedan ocurrir. 
  • Minería de textos: Se exploran y organizan los datos de texto no estructurados con el objetivo de poder realizar análisis tanto cualitativos como cuantitativos a partir de estos. 
  • Visualización de los datos: Con el Business Analysis se podrán realizar presentaciones gráficas de los datos, de manera que queden mucho más visuales y sean más fáciles de comprender, como puede ser mediante tablas o gráficos. 
  • Optimización: Tras la obtención y análisis de los datos así como las correspondientes tendencias y predicciones que forman, la empresa va a poder visualizar y utilizar diferentes técnicas de simulación donde probar diferentes escenarios y seleccionar aquellos más rentables. 

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