Curso de Big Data para sector hotelero

Si los conceptos básicos del Big Data siguen siendo aún unos grandes desconocidos para la mayoría de nosotros, en nuestro sector, en cambio, hay muchos profesionales que poco a poco se están acercando a este apasionante mundo. Para todos ellos, y para los que desconozcan el tema, proponemos un breve e intenso viaje a nuestro futuro más cercano.

Este curso trata todos los aspectos del Big Data y sus múltiples aplicaciones para que cualquier profesional del sector hotelero y del alojamiento comprenda plenamente de qué estamos hablando cuando hablamos de Big Data aplicado al sector hotelero. Tras completar este curso,  podrás dominar los conceptos básicos y descubrirás nuevas maneras de aplicar lo que has aprendido a tu negocio o a tu trabajo diario.

ÁREA DEL PROGRAMA: Big data, BI, Analytics.

MODALIDAD: Online, clases síncronas, aprendizaje individual y material para profundizar los temas tratados.

FECHAS: ¡apúntate y accede a las clases cuando quieras! 

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    ¿POR QUÉ Este programa?

    Descubrirás qué aplicaciones tiene el Big Data en el sector hotelero con ejemplos realistas y muy prácticos.

    OBJETIVOs PRINCIPALes DEL PROGRAMA

    La importancia del Big Data en el sector hotelero es innegable: permite anticiparnos a las necesidades de nuestros huéspedes, enriquecer su experiencia a través de la personalización, optimizar nuestra inversión en marketing y mejorar nuestras previsiones.

    A  lo largo de este curso comprenderás en profundidad el concepto de Big Data y cómo aprovechar al máximo el poder de la información y de los datos.

    PROGRAMA DEL curso

    SESIÓN 1 – INTRO BIG DATA:

    • Business Intelligence
    • Big Data
    • BI vs Big Data
    • Equipo departamental
    • Cloud
    • Ejemplificación
    • Juegos en grupo

    SESIÓN 2 – CASOS DE USO – HOTELES:

    • Proyecto tipo
    • Riesgos comunes
    • Data driven
    • Casos de uso hoteleros
      • Benchmark
      • Cotizaciones grupos
      • Reservas globales
      • CRM
      • Dashboard Real Time
      • Eficiencia energética (IoT)

    SESIÓN 3 3 – DATA SCIENCE (ML-IA):

    • ¿En qué consiste?
    • Perfil teórico de un Data Scientist
    • Proyecto Tipo
    • Problemas que nos encontramos
    • Modelos
    • Ejemplo red neuronal
    • Juego en grupo

    SESIÓN 4 – CASOS DE USO DSCIENCE (HOTELES):

    • Casos y activaciones reales que se pueden hacer en cada caso
      • Propensión a cancelar
      • Propensión a repetir
      • Cliente de valor
      • Correlaciones Coste – Tipo Cliente
      • Correlaciones Trading Hotel (escenarios de costes pandemias)
      • Recomendador de Productos en tiempo real
      • Sentimiento encuestas huésped

     

    Modalidad: clases síncronas online, aprendizaje individual y material para profundizar los temas tratados.

    Dirigido a

    • Profesionales con actitud analítica del sector hotelero y turístico en general.

    Lugar y duración

    • ¡Apúntate y accede a las clases cuando quieras!
    • Todas las clases serán grabadas.
    • Repaso y práctica en campus 24 horas.
    • Duración total: 34 h.

    Precios y becas

    •  249,00 € + IVA (21%).
    • 100% Bonificable por FUNDAE.
    • Forma de Pago: transferencia bancaria o con tarjeta de crédito.

    Títulos

    Diploma acreditativo en «Big data para sector hotelero» al finalizar el respectivo curso.

    Curso impartido por Rubén Canosa:

    • Trabaja actualmente en Grupo Iberostar como director de Data Analytics & Transformation Officer, previa experiencia como Business Intelligence Manager y Responsable del performance de ventas B2C.
    • Profesor colaborador para la Universidad de las Islas Baleares y IEBS Business School.
    • De las últimas incorporaciones en la plantilla de Hotel-lo.

    Metodología y evaluación

    Evaluación continua mediante tutorías síncronas con el tutor y, en caso de no poder asistir a las mismas o ver el curso en diferido, se contactará con el tutor mediante plataforma online o e-mail.

    Salidas profesionales

    Directores de hotel y otros establecimientos hoteleros, Revenue managers, personal de reservas y recepción, entre otros.

    Contacto

    Déjanos tus datos y nos pondremos en contacto contigo

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