MAESTRÍA INTERNACIONAL REVENUE MANAGEMENT, MARKETING Y COMUNICACIÓN

PARTE 1
INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES Y DE GESTIÓN DE RELACIONES CON CLIENTES

UNIDAD FORMATIVA 1. INSTALACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS Y
GESTORES DE DATOS EN SISTEMAS ERP-CRM
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS OPERATIVOS EN SISTEMAS ERP-CRM.
1. Tipos de sistemas operativos y diferencias.
2. Descripción y características.
3. Esquema hardware de un equipo que pueda albergar sistemas ERP y CRM.
4. Parámetros de configuración del sistema operativo: definición y tipos.
5. El sistema de almacenamiento: unidades y estructura.
6. Fórmulas y tablas para el dimensionamiento de equipos y sistemas operativos
sobre los que instalar un ERP y CRM.
7. Procesos de instalación del sistema operativo para soportar sistemas ERP y CRM:
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS GESTORES DE DATOS EN SISTEMAS
ERP-CRM.
1. Gestores de datos, tipos y características.
2. Arquitectura y componentes de un sistema gestor de datos.
3. Procesos de instalación de un gestor de datos para albergar sistemas ERP y CRM.
4. Parámetros de configuración del gestor de datos.
UNIDAD FORMATIVA 2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE SISTEMAS
ERP-CRM
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ARQUITECTURA Y CARACTERÍSTICAS DE UN
SISTEMA ERP.
1. Organización de una empresa.
2. Definición de las necesidades de una empresa y adaptabilidad dentro del ERP.
3. El módulo básico, funcionalidades operacionales.
4. Arquitectura cliente/servidor
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MÓDULOS DE UN SISTEMA ERP.
1. Características de los módulos funcionales de un sistema ERP.
2. Descripción, tipología e interconexión entre módulos.
3. Obtención de informes y estadísticas referentes a la información de cada módulo.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESOS DE INSTALACIÓN DEL SISTEMA ERP.
1. Parámetros de configuración del sistema ERP.
2. Otros módulos, características e instalación.
3. Servicios de acceso al sistema ERP.
4. Actualización del sistema ERP y aplicación de actualizaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ENTORNOS DE DESARROLLO.
1. Entornos de desarrollo, pruebas y explotación
2. Instalación y configuración del sistema de transportes.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ARQUITECTURA Y CARACTERÍSTICAS DE UN
SISTEMA CRM.
1. Organización de una empresa y de sus relaciones externas, características del
negocio electrónico (e-business).
2. El módulo básico, funcionalidades operacionales.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÓDULOS DE UN SISTEMA CRM.
1. Características de los módulos funcionales de un sistema CRM, tipología,
interconexión entre módulos.
2. Obtención de informes y estadísticas referentes a la información de cada módulo.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROCESOS DE INSTALACIÓN DE UN SISTEMA
CRM.
1. Parámetros de configuración del sistema CRM.
2. Otros módulos, características e instalación.
3. Servicios de acceso al sistema CRM.
4. Actualización del sistema CRM y aplicación de actualizaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ENTORNOS DE DESARROLLO.
1. Entornos de desarrollo, pruebas y explotación sobre sistemas CRM
2. Instalación y configuración del sistema de transportes.
3. Asistencia técnica remota
UNIDAD FORMATIVA 3. ALMACENAMIENTO DE DATOS EN SISTEMAS
ERP-CRM
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS DE ALMACÉN DE DATOS (DATA
WAREHOUSE) EN SISTEMAS ERP-CRM.
1. Arquitectura y características de los sistemas de almacén de datos sobre sistemas
ERP-CRM.
2. Utilización y ventajas de los sistemas de almacén de datos en la empresa.
3. Componentes y módulos de sistemas de almacén de datos.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESOS DE INSTALACIÓN DEL SISTEMA DE
ALMACÉN DE DATOS.
1. Parámetros de configuración del sistema de almacén de datos.
2. Actualización del sistema de almacén de datos y aplicación de actualizaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONEXIONES DEL SISTEMA DE ALMACÉN DE
DATOS CON LOS SISTEMAS DE ERP Y CRM.
1. Características y parámetros de configuración.
2. Entornos de desarrollo, pruebas y explotación sobre sistemas de almacén de
datos: instalación y configuración del sistema de transportes.

PARTE 2
INTRODUCCIÓN AL BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
INTRODUCCIÓN

MÓDULO 1. BASES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APROXIMACIÓN AL MODELO RELACIONAL
1. Teoría de conjuntos
2. Lógica de predicados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELEMENTOS DE UN SISTEMA DE BASES DE
DATOS RELACIONALES
1. Tablas o relaciones
2. Atributos
3. Tuplas
4. Claves primarias y foráneas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NORMALIZACIÓN EN BASES DE DATOS
RELACIONALES
1. Primera forma normal
2. Segunda forma normal
3. Tercera forma normal
4. Cuarta forma normal
5. Quinta forma normal
UNIDAD DIDÁCTICA 5. OPERACIONES BÁSICAS EN BASES DE DATOS
RELACIONALES
1. Selección
2. Proyección
3. Unión
4. Diferencia
5. Producto cartesiano
6. Junta
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LENGUAJES DE CONSULTA
1. SQL como lenguaje de consulta estructurado
2. DDL, DML y DCL en SQL
3. Consultas básicas en SQL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DESARROLLO DE TRANSACCIONES
1. Control de concurrencia y mecanismos de recuperación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ELEMENTOS DE SEGURIDAD
1. Autenticación y autorización
2. Cifrado de datos
3. Rastreo y registro de actividad
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 2. PROGRAMACIÓN ENFOCADA A OBJETOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. NOCIONES ESENCIALES DEL LENGUAJE PYTHON
1. Sintaxis y formato de Python
2. Variables y tipos de datos
3. Operadores aritméticos
4. Operadores de comparación
5. Operadores lógicos
6. Comentarios y documentación en el código
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRUCTURAS DE CONTROL EN PYTHON
1. Condicionales: if, elif, else
2. Bucles: for, while
3. Excepciones: try, except, finally
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNCIONES EN PYTHON
1. Llamado de funciones
2. Parámetros y argumentos
3. Funciones anónimas (lambda)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÓDULOS Y PAQUETES
1. Importación de módulos
2. Creación de paquetes
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MANEJO DE ARCHIVOS
1. Apertura, lectura y escritura de archivos
2. Manejo de archivos JSON, CSV y TXT
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BIBLIOTECAS ESENCIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROGRAMACIÓN ENFOCADA A OBJETOS EN
PYTHON
1. Clases y objetos
2. Herencia y polimorfismo
3. Encapsulamiento
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 3. BASES DEL RAZONAMIENTO ESTADÍSTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN CONCEPTUAL
1. Probabilidad
2. Experimentos aleatorios
-Espacio muestral
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EVENTOS
1. Tipos de eventos
-Eventos simples
-Eventos compuestos
-Eventos independientes
-Eventos mutuamente exclusivos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESPACIOS DE PROBABILIDAD
1. Propiedades
2. Construcción de un espacio de probabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. AXIOMAS DE PROBABILIDAD
1. Axioma de Kolmogorov
2. Propiedades y teoremas a partir de los axiomas de probabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROBABILIDAD CONDICIONAL E INDEPENDENCIA
1. Regla del producto y teorema de Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VARIABLES ALEATORIAS
1. Funciones de distribución
-Función de distribución acumulativa
-Función de densidad
-Función de masa
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESPERANZA Y VARIANZA
1. Esperanza matemática
2. Varianza y desviación estándar
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
1. Distribuciones discretas
-Distribución binominal
-Distribución de Poisson
-Distribución geométrica
2. Distribuciones concretas
-Distribución normal
-Distribución exponencial
-Distribución uniforme
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 4. FUNDAMENTOS DEL BIG DATA (3)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO
1. Características
-Volumen de datos
-Variedad de datos
-Velocidad de generación de datos
-Velocidad de procesamiento de datos
-Calidad de los datos
-Valor de los datos
2. Tipos de datos en big data
-Datos estructurados
-Datos no estructurados
-Datos semiestructurados
3. Herramientas de big data
-Almacenamiento y procesamiento distribuido
-Bases de datos NoSQL
-Herramientas de análisis y minería de datos
-Herramientas de visualización
-Casos de estudio y aplicaciones reales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES FUENTES DE DATOS
1. Personas
2. Transacciones
3. Interacciones máquina a máquina
4. Marketing y web
5. Biometría
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TRANSFORMACIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALMACENAMIENTO NoSQL
1. Almacenamiento key-value
2. Almacenamiento documental
3. Almacenamiento en grafo
4. Almacenamiento orientado a columnas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE DATOS
1. Asociación de datos
2. Minería de datos
3. Agrupación de datos
4. Análisis de texto
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 5. ÁMBITOS DE APLICACIÓN DEL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESQUEMA GENERAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOBERNANZA PÚBLICA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EMPRESAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PERIODISMO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DEPORTES
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SEGUROS DE SALUD
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BANCA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MARKETING Y PUBLICIDAD
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 6. DATA SCIENCE (2)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN Y ÁMBITO
1. Aplicaciones
-Mejora en la toma de decisiones
-Predicción y modelado
-Personalización y segmentación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS DE DATA SCIENCE
1. Lenguajes de programación
2. Plataformas y herramientas de análisis
-Jupyter
-Tableau
-Power BI
3. Almacenes de datos
-Hadoop
-Spark
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 7. INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE (1A)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN CONCEPTUAL
1. Enfoque multifacético
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS Y RASGOS DEFINIDORES
1. Agregación multidimensional
2. Deslocalización
3. Denormalización, etiquetado y estandarización
4. Información a tiempo real
5. Capacidad de pronóstico
6. Simulación probabilística
7. Inferencia estadística
8. Optimización de los indicadores clave de rendimiento (KPI)
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 8. ARQUITECTURA DE BUSINESS INTELLIGENCE (1B)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPONENTES DE LA ARQUITECTURA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
1. Herramientas de querying
2. Herramientas de reporting
3. Herramientas de análisis
4. IA y machine learning en business intelligence
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 9. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON (4)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES PARA TRABAJAR CON DATOS EN
PHYTON
1. Introducción
2. Configuración del entorno
3. Importando datos
4. Limpieza y preprocesamiento de datos
5. Manipulación de datos
6. Caso de estudio: análisis de datos de ventas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PHYTON EN BIG DATA
1. Bibliotecas de Python para analizar datos
-NumPy
-Pandas
2. Visualización de datos
-Matplotlib
-Seaborn
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON EN BUSINESS INTELLIGENCE
1. Creación de informes
2. Automatización de análisis
3. Integración con herramientas Business Intelligence
-Power BI
-Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DEL MACHINE LEARNING
1. Introducción al machine learning con Python: Scikit-learn
2. Implementación de modelos predictivos en Business Intelligence
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 10. DETECCIÓN Y MANEJO DE LOS PLATEAU (5)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE PLATEAU
1. Relevancia del plateau en big data y business intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ORIGEN E IDENTIFICACIÓN
1. Principales causas de los plateau
2. Identificación en los resultados del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS DE SUPERACIÓN DE LOS PLATEAU
1. Técnicas de optimización
-Ajuste de hiperparámetros
-Introducción de nuevos datos
-Regulación de los datos
-Optimización del algoritmo de entrenamiento
-Reforma del modelo de aprendizaje automático
-Ensemble learning
-Trasnfer learning
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 11. HERRAMIENTA POWER BI (6)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CARACTERIZACIÓN DE POWER BI
1. Componentes principales
-Power Query
-Power Pivot
-Power View
2. Integración con otros servicios
-Azure
-Office 365
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA EN POWER BI
1. Importación y manejo de big data en Power BI
2. Transformación de datos de big data en Power Query
3. Visualización de big data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE EN POWER BI
1. Creación de informes y paneles
2. Toma de decisiones en Power BI
3. Publicación y compartición de informes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONTROLES AVANZADOS EN POWER BI
1. Uso del lenguaje DAX para cálculos avanzados
2. Personalización de visualizaciones y paneles de control
3. Utilización de Power BI API para integraciones personalizadas
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 12. PROGRAMACIÓN R EN BIG DATA Y BUSINESS
INTELLIGENCE (7)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DEL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN
R
UNIDAD DIDÁCTICA 2. UTILIZACIÓN DE R
1. Análisis de datos
-Paquetes y funciones de R para el análisis de datos
-Visualización de datos con R
2. Big data
-R en el procesamiento de datos masivos
-Técnicas de análisis de big data con R
3. Business intelligence
-Creación de informes con R Markdown y Shiny
-Automatización de análisis con R
-Integración de R y herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 3. IMPLEMENTACIÓN DE MACHINE LEARNING EN R
CON BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
1. Nociones básicas de machine learning con R
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 13. PROTECCIÓN DE DATOS Y SEGURIDAD EN BIG DATA Y
BUSINESS INTELLIGENCE (8, 9)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DERECHO ESPAÑOL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROTECCIÓN DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REAL DECRETO 43/2021, DE 26 DE ENERO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESQUEMA NACIONAL DE SEGURIDAD
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
SOLUCIONARIO
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

PARTE 3

MARKETING

INTRODUCCIÓN

MÓDULO 1. MARKETING TRADICIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIONES DEL MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANTECEDENTES HISTÓRICOS DEL MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL MARKETING TRADICIONAL
1. Las 4P del marketing
-Producto
-Precio
-Promoción
-Punto de venta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMUNICACIÓN O MARKETING OFFLINE
1. Copywriting
2. Géneros periodísticos
-Noticia
-Entrevista
-Editorial
-Crónica
-Reportaje
-Nota de prensa
3. Comunicación eficaz
4. Storytelling
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BRANDING
1. Identidad corporativa
-Dimensión expresiva
-Atributos de marca
2. Imagen de marca
UNIDAD DIDÁCTICA 6. RESPONSABILIDAD SOCIAL CORPORATIVA
1. Antecedentes de la RSC
2. Triple bottom line
-Ámbito económico
-Ámbito social
-Ámbito ambiental
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 2. PUBLICIDAD TRADICIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANTECEDENTES HISTÓRICOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MEDIOS CONVENCIONALES
1. Televisión
2. Periódicos y revistas
3. Radio
4. Cine
5. Publicidad exterior
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIOS NO CONVENCIONALES
1. Patrocinio y mecenazgo
2. Marketing directo
3. Merchandising
4. Publicidad display
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 3. MARKETING DIGITAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEL MARKETING TRADICIONAL AL MARKETING
DIGITAL
1. Las 4E y las 4F
2. Medios del marketing digital
-Medios pagados
-Medios propios
-Medios ganados
3. Objetivos del marketing digital
-Planteamiento de los objetivos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRATEGIAS DE MARKETING
1. Estrategias de inbound marketing
-Posicionamiento web
-Marketing de contenidos
-Email marketing
-Marketing viral
-Video marketing
-Reputación online
2. Estrategias de outbound marketing
-Publicidad display
-Intersitials
-Remarketing o retargeting
-Spots audiovisuales
-Campañas en redes sociales
-Correo publicitario no deseado o spam
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INVESTIGACIÓN DE MERCADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLAN DE MARKETING DIGITAL
1. Estructura del plan de marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROWTH HACKING
1. Perfil del growth hacker
2. Herramientas de growth hacking
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 4. MÉTRICAS DEL MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS MÉTRICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MÉTODOS DE VALORACIÓN DE LA MARCA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTRICAS DE PUBLICIDAD
1. Gross rating point (GRP)
2. Cuota de inversión o notoriedad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTRICAS DE MARKETING DIGITAL
1. Coste por clic (CPC)
2. Coste por mil impresiones (CPM)
3. Click through rate (CTR)
4. Índice de conversión (IDC)
5. Coste por visita (CPV)
6. Coste por adquisición (CPA)
7. Retorno de la inversión (ROI)
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 5. COMERCIO ELECTRÓNICO O E-COMMERCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ORIGEN DEL COMERCIO ELECTRÓNICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL COMERCIO ELECTRÓNICO
1. Ventajas del comercio electrónico
2. Desventajas del comercio electrónico
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE COMERCIO ELECTRÓNICO
1. Transacciones entre las administraciones y otras personas físicas o jurídicas
(G2C)
2. Transacciones entre organizaciones (B2B)
3. Transacciones intraorganizacionales (B2E)
4. Transacciones entre empresas y consumidores finales (B2C)
5. Transacciones entre particulares (C2C)
6. Otras clasificaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONTENT MANAGEMENT SYSTEM (CMS)
1. WordPress
2. WooCommerce
3. PrestaShop
4. Magento
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ATENCIÓN AL CLIENTE
1. Chats y bots
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO
1. Amazon
2. Alibaba
3. Zalando
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 6. DISEÑO WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DISEÑO WEB
1. Accesibilidad
2. Usabilidad
-Pirámide de prioridades
3. Interfaz
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CREACIÓN DE UN PROYECTO WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HTML O LENGUAJE WEB
1. Estructura básica de un documento HTML
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ARQUITECTURA WEB
1. Inicio o home
2. Categorías
3. Fichas del producto
4. Carrito de compra
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISEÑO RESPONSIVE
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
SOLUCIONARIO
BIBLIOGRAFÍA