TIPO DE ESTUDIOS
Máster
DURACIÓN
4 semestres
IDIOMAS
Portugués
PASO
Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
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FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Becas
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Introducción
El Máster Analítica de Autoservicio Aplicada al Marketing con la perspectiva de mejorar la lectura del entorno empresarial, el programa se basa en un enfoque que exige a los participantes la elaboración y aplicación de metodologías y acciones estratégicas en el entorno digital y en el entorno estratégico. y relación En un ambiente colaborativo, los participantes planificarán acciones y un proyecto de finalización del curso, que se desarrollará a lo largo del programa.
Estudiantes ideales
para quien va destinado
- Analista de negocios desde aprendices hasta seniors y todos los profesionales que quieran dominar no solo conceptos, sino también herramientas de mercado asociadas a ellos.
- Consultores y autónomos que trabajan en la zona y que quieren superarse para dar servicio a medianas y grandes empresas.
- Empresas, agencias de publicidad y comunicación que realmente necesitan convertirse en Data Driven.
- Coordinadores y Gerentes de diversos segmentos de negocio.
perfil de ex alumnos
Se espera que los egresados del curso de Maestría en Analítica de Autoservicio Aplicado al Marketing tengan las siguientes calificaciones:
- Capacidad para especificar los procesos de toma de decisiones a lo largo del recorrido analítico, desde la captura y preparación, hasta la parte de visualización de datos.
- Diseñe y organice datos e información internos y externos para respaldar la toma de decisiones operativas, tácticas o estratégicas.
- Modelar problemas complejos relacionados con los procesos de marketing.
- Aplicar inteligencia analítica y una visión holística de los procesos y la naturaleza de la información para respaldar la toma de decisiones operativas, tácticas o estratégicas.
Admisiones
Plan de estudios
Que aprenderás
Módulo I – De BI a Analytics
- Inteligencia de Negocio
- Arquitectura de datos
- nociones SQL
- Nube aplicada a los datos
Módulo II - BI de autoservicio
- Introducción a la BI de autoservicio
- Visualización de datos
- arte de la fecha
Módulo III - Preparación de datos
- Modelado de datos
- Preparación de datos
Módulo IV - Analítica
- Análisis predictivo
- Aprendizaje automático automático
- Principios de ciencia de datos
- Proyecto de finalización del curso*
*Al final del curso, los estudiantes presentarán el trabajo de conclusión del curso (TCC) en persona a un panel de profesores. La presentación tiene lugar en una de las unidades de la ESPM, en São Paulo, Río de Janeiro o Porto Alegre.