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- BIG DATA EXPERT (BDE)
Currículum
- 11 Sections
- 99 Lessons
- 10 semanas
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- E2.M0. El Maletín de la Directiva7
- 1.1M. Bienvenida al Programa, por Clara Lapiedra, CEO de Aula Magna Business School
- 1.2M. Discurso de bienvenida a UC Berkeley por parte de Sheryl Sandberg, COO Facebook
- 1.3M. Consejos para alumnas Aula Magna – Prof. Mireia Las Heras (IESE Business School)
- 1.4S0. Gestión del tiempo
- 1.5M. Entrevista a Dra. Marta Melé
- 1.6M. Entrevista a Miriam Blanc
- 1.7P. Instrucciones ejercicio final
- E2.M01. Becoming a data-driven organizationObjetivos del módulo: -Conocer el entorno actual de los datos y entender su gran potencial -¿Qué significa ser una organización data driven? -Transformación digital y transformación basada en datos -Aspectos clave de una estratégia de datos13
- 2.1M01. Presentación – Eva Montoro
- 2.2M01. La pregunta resonante
- 2.3M01.1 Introducción: El dato como generador de valor
- 2.4S01.1 El dato como generador de valor
- 2.5M01.2 Introducción: ¿Qué es una organización orientada al dato?
- 2.6S01.2 ¿Qué es una organización orientada al dato?
- 2.7M01.3 Introducción: Estrategia de datos
- 2.8S01.3. Estrategia de datos
- 2.9M01.4 Lecturas / vídeos recomendados
- 2.10M01.5 Introducción al caso
- 2.11S.1.5 Caso
- 2.12M01.5 Caso: Banco Santander
- 2.13Becoming a data-driven organization – Test10 Questions
- E2.M02. Data Strategy Framework (Part I)13
- 3.1M2. Presentación
- 3.2M2. La pregunta resonante
- 3.3M2.1. Data-Driven Companies and Data Strategy Framework
- 3.4S2.1. Data-Driven Companies and Data Strategy Framework
- 3.5M2.2. Business Value
- 3.6S2.2. Business Value
- 3.7M2.3. Data Culture & People
- 3.8S2.3. Data Culture & People
- 3.9M2.4. Lecturas recomendadas
- 3.10M2.5. Introducción al caso
- 3.11S2.5 Caso
- 3.12M2.5. Caso
- 3.13Data Strategy Framework (Part I) – Test10 Questions
- E2.M03. Data Strategy Framework (Part II)10
- E2.M04. Deep diving into core functions (Part I)12
- E2.M05. Deep diving into core functions (Part II)13
- 6.1M5. Presentación
- 6.2M5. La pregunta resonante
- 6.3M5.1 Business Intelligence & Data Visualization
- 6.4S5.1 Business Intelligence & Data Visualization
- 6.5M5.2 Como crear un efecto visual
- 6.6S5.2 Como crear un efecto visual
- 6.7M5.3 Most popular BI solutions
- 6.8S5.3 Most popular BI solutions
- 6.9M5.4 Lecturas recomendadas
- 6.10M5. Introducción al caso
- 6.11S5. Caso
- 6.12M05. Resolución del caso
- 6.13Deep diving into core functions (Part II) – Test10 Questions
- E2.M07. Deep diving into core functions (Part III)13
- 7.1M7. Presentación
- 7.2M7. La pregunta resonante
- 7.3M7.1 Foundations of Analytics
- 7.4S7.1 Foundations of Analytics
- 7.5M7.2 Deep diving into AI
- 7.6S7.2 Deep diving into AI
- 7.7M7.3 Most popular Analytics solutions
- 7.8S7.3 Most popular Analytics solutions
- 7.9M7.4 Lecturas recomendadas
- 7.10M7. Introducción al caso
- 7.11S7. Caso
- 7.12M7. Caso
- 7.13Deep diving into core functions (Part III) – Test10 Questions
- E2.M08. Workshop #2: Data Analytics2
- E2.M09. Data Offices12
- 9.1M9. Presentación
- 9.2M9. La pregunta resonante
- 9.3M9.1 Data offices are the new black
- 9.4S9.1 Data offices are the new black
- 9.5M9.2 Data office setup
- 9.6S9.2 Data office setup
- 9.7M9.3 Introduction to Agile Methodology
- 9.8S9.3 Introduction to Agile Methodology
- 9.9M9. Introducción al caso
- 9.10S9. Caso
- 9.11P9. Caso
- 9.12Data Offices – Test10 Questions
- E2.M10. Ethics & getting started10
- 10.1M10. Presentación
- 10.2M10. La pregunta resonante
- 10.3M10.1 Big Data y Ética
- 10.4S10.1 Big Data y ética
- 10.5M10.2 Primeros pasos hacia una transformación basada en datos
- 10.6S10.2 Primeros pasos hacia una transformación basada en datos
- 10.7M10.3 Lecturas recomendadas
- 10.8M10. Introducción al Caso Google Analytics
- 10.9S10. Caso Google Analytics
- 10.10Ethics & Getting Started – Test10 Questions
- E2.M11. Ejercicio Final & Cierre2
