¿Por qué estudiar en TECH?

Analiza los sistemas distribuidos con uso masivo de datos, detallando sus características y adentrándote en los cimientos, y conviértete en un experto en la materia” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

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Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 
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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
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Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
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Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  
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Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

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Análisis 

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

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Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

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Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

Estructura y contenido

Solo con educación de calidad se puede lograr el desarrollo profesional. Por esta razón, TECH cuenta con uno de los programas más actualizados y completos del mercado, avalado por un grupo de docentes altamente calificados y cualificados para brindar seguridad y la garantía de que el estudiante conocerá de primera mano todas las habilidades que necesita para abordar diversas tareas esenciales en la analítica de datos y el uso de las herramientas adecuadas para garantizar el crecimiento y rentabilidad del negocio. De esta forma, el alumnado podrá cursar seis meses de aprendizaje de manera única y estimulante. 

Administra los procesos comerciales de toda la empresa y gestiona las relaciones con los clientes, usando sistemas que aumentan la rentabilidad de un negocio” 

Plan de Estudios

Para cualquier empresa es importante contar con profesionales que sean capaces de llevar a cabo tareas de almacenamiento, recuperación y tratamiento de datos. Esta especialización solo se consigue con estudios superiores de gran calidad, Por ello, TECH propone a sus alumnos la realización de este programa, gracias al cual se capacitarán para realizar diversas tareas esenciales en la analítica de los datos y resumir la información presentando estadísticos y gráficos que resuman la información de manera adecuada.  

Por otra parte, encontrar las herramientas idóneas, según las necesidades de cada empresa no es tarea fácil. Por eso, en este programa se enseñará a los estudiantes a analizar dos sistemas que, tanto juntos como por separado, pueden ayudar a mejorar la productividad de la empresa. El ERP administra los procesos comerciales de toda la empresa, mientras que el CRM ayuda a gestionar la relación con los clientes. Ambos sistemas se implementan para aumentar la rentabilidad, pero es clave organizar toda la información relevante de todos los departamentos y utilizarla de forma correcta para facilitar la comunicación entre áreas y equipos y así mejorar la toma de decisiones. 

Para finalizar el programa, el estudiante comprenderá el término “big data” o “macrodatos” analizando los sistemas de distribución de uso masivo de datos, detallando sus características y adentrándose en los cimientos. De tal manera que, conociendo las diferentes opciones, así como las ventajas e inconvenientes de las piezas fundamentales de los sistemas Big Data, sea capaz de elegir las mejores opciones en los diseños futuros. 

En conclusión, el plan de estudios está pensado para el estudiante, enfocándose en el futuro egresado y preparándolo para alcanzar la excelencia dentro de un equipo de negocio. Entendiendo las necesidades del estudiante y las empresas, se puede presentar un contenido de valor, basado en las últimas tendencias tecnológicas y apoyado por un excelente claustro docente. De esta forma, se otorga las competencias necesarias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente.  

Este Experto Universitario se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Manipulación y analítica de datos mediante Python y R
Módulo 2. Sistemas de información empresarial - ERP Y CRM
Módulo 3. Sistemas Big Data y ecosistema Hadoop para su Explotación

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¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Experto Universitario en Almacenamiento, Recuperación y Tratamiento de Datos de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Manipulación y analítica de datos mediante Python y R 

1.1. Py thon y R

1.1.1. Historia y características de los lenguajes
1.1.2. Instalación de Python
1.1.3. Instalación de R
1.1.4. Otras herramientas

1.2. Tipos de datos en Python

1.2.1. Tipos básicos
1.2.2. Tipos complejos
1.2.3. Operaciones con datos
1.2.4. Estructuras de control
1.2.5. Operaciones con ficheros

1.3. Tipos de datos en R

1.3.1. Tipos básicos
1.3.2. Tipos complejos
1.3.3. Operaciones con datos
1.3.4. Estructuras de control
1.3.5. Operaciones con ficheros

1.4. Extracción de información y visualización con Python

1.4.1. Principales resúmenes estadísticos
1.4.2. Análisis univariable
1.4.3. Análisis multivariable

1.5. Extracción de información y visualización con R

1.5.1. Principales resúmenes estadísticos
1.5.2. Análisis univariable
1.5.3. Análisis multivariable

1.6. Responsabilidad social corporativa en proyectos de IT

1.6.1. Detección y análisis de outliers
1.6.2. Submuestreo y remuestreo
1.6.3. Reducción de dimensionalidad

1.7. Preprocesamiento en R

1.7.1. Detección y análisis de outliers
1.7.2. Submuestreo y remuestreo
1.7.3. Reducción de dimensionalidad

1.8. Modelado en Python

1.8.1. División del conjunto de datos
1.8.2. Modelado básico y principales librerías
1.8.3. Predicción y evaluación de métricas

1.9. Modelado en R

1.9.1. División en conjuntos de datos
1.9.2. Modelado básico y principales librerías
1.9.3. Predicción y evaluación de métricas

1.10. Comparación de lenguajes

1.10.1. Fortalezas y debilidades
1.10.2. Buenas prácticas
1.10.3. Conclusión y librerías de interés

Módulo 2. Sistemas de información empresarial - ERP Y CRM

2.1. ERP y CRM

2.1.1. ERP y CRM
2.1.2. El CRM
2.1.3. Diferencias entre ERP, CRM y punto de venta
2.1.4. ERP y CRM como impulsores del éxito empresarial

2.2. ERP

2.2.1. Beneficios para nuestra empresa
2.2.2. Implantación de un ERP
2.2.3. Últimos avances en ERP

2.3. ERP como optimizador de recursos

2.3.1. Módulos en un sistema ERP
2.3.2. Información extraída del ERP
2.3.3. Arquitectura
2.3.4. Ventajas e inconvenientes
2.3.5. Tipos de sistemas ERP

2.4. Sistemas ERP

2.4.1. Herramientas actuales en el mercado
2.4.2. El ERP perfecto para nuestra empresa
2.4.3. Implantación y etapas

2.5. CRM: Fidelización de clientes

2.5.1. Situación actual del entorno
2.5.2. Vender o fidelizar
2.5.3. Rentabilidad de fidelizar clientes
2.5.4. Marketing de cliente
2.5.5. Tipos de programas
2.5.6. Factores de éxito
2.5.7. La e-fidelización. Estrategia multicanal

2.6. CRM:Creación y gestión de un sistema de información

2.6.1. Beneficios de invertir en un sistema de información
2.6.2. Diseño del sistema de información comercial
2.6.3. Estrategias de inversión en sistemas de información

2.7. CRM: Acciones de comunicación con clientes

2.7.1. La comunicación
2.7.2. La escucha

2.8. CRM: Detectar y recuperar clientes insatisfechos

2.8.1. El peligro de no preguntar
2.8.2. Ventajas de detectar errores
2.8.3. Cómo corregir y subsanar errores
2.8.4. Cómo recuperar al cliente y diseñar procesos de mejora continua

2.9. CRM: Organización de eventos y programas especiales

2.9.1. Objetivos
2.9.2. Diseño de un evento
2.9.3. Realización de un evento
2.9.4. Evaluación de los resultados

2.10. Implementación de un programa de marketing relacional

2.10.1. Errores más frecuentes de implantación
2.10.2. Metodología de propuesta de implantación
2.10.3. Segmentación
2.10.4. Benchmarking
2.10.5. Procesos
2.10.6. Formación
2.10.7. Sistemas
2.10.8. Diseño de las acciones de fidelización
2.10.9. Herramientas CRM

Módulo 3. Sistemas de Big Data y ecosistema Hadoop para su Explotación

3.1. Sistemas de datos masivos

3.1.1. Escalabilidad
3.1.2. Confiabilidad
3.1.3. Mantenibilidad

3.2. Representaciones de datos

3.2.1. Evolución de los modelos de datos
3.2.2. Comparación del modelo relacional con el modelo de documentos
3.2.3. Modelo de grafos

3.3. Motores de almacenamiento y recuperación de datos

3.3.1. Almacenamiento en fichero con estructura de log
3.3.2. Almacenamiento en tablas de cadenas ordenadas
3.3.3. Árboles B

3.4. Modelos de flujos de datos y formatos de codificación

3.4.1. Flujo de datos en servicios REST
3.4.2. Flujo de datos en paso de mensajes
3.4.3. Diferentes formatos de envío de mensajes

3.5. Replicación

3.5.1. Teorema CAP
3.5.2. Modelos de consistencia
3.5.3. Diferentes modelos de líder y seguidores

3.6. Transacciones distribuidas

3.6.1. Operaciones atómicas
3.6.2. Transacciones distribuidas para bases de datos particionadas
3.6.3. Serializabilidad

3.7. Particionado

3.7.1. Tipos de particionado
3.7.2. Índices en particiones
3.7.3. Rebalanceado de particiones

3.8. Análisis de Big-Data: Hadoop

3.8.1. Tipos de particionado
3.8.2. Índices en particiones
3.8.3. Rebalanceado de particiones

3.9. Herramientas de análisis de Big-Data sobre Hadoop

3.9.1. Tipos de particionado
3.9.2. Índices en particiones
3.9.3. Rebalanceado de particiones

3.10. Big-Data y machine learning: Spark

3.10.1. Limitaciones al modelo de Hadoop
3.10.2. Arquitectura y flujo de datos
3.10.3. Tratamiento de datos en Spark: operaciones con RDDs
3.10.4. Machine learning con Spark y Mahout s

Determina las limitaciones del modelo Hadoop y presentar las nuevas herramientas como Spark"