Máster en Big Data & Analytics
Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos e Inteligencia Empresarial
- Young Professional
- Full Time
- 60 ECTS
- OCT. 2024 - 10 meses
Presentación del Máster en Big Data de EAE Madrid
En la actualidad, la información tiene un valor incalculable. Las compañías quieren sacar partido de ese hecho y es por eso que están implementando herramientas relacionadas con el big data.
Estas implementaciones necesitan profesionales cualificados que extraigan datos y los analicen de manera correcta para recabar información relevante para la empresa. Actualmente y teniendo en cuenta esa necesidad que se plantea, los puestos de trabajo relacionados con el análisis de datos, data science y el big data son los más demandados por las compañías.
El Máster en Big Data & Analytics de EAE Business School Madrid es un programa desarrollado desde una perspectiva técnica. Te sumergirás de lleno en las herramientas y elementos tecnológicos relacionados con el big data (Python, Tableu o el entorno de Anaconda) y destacarás obteniendo la máxima rentabilidad y eficiencia mediante el tratamiento de datos.
Con este máster obtendrás paralelamente una amplia perspectiva del mundo empresarial, complementaria a la parte técnica.
De esa manera, y por medio de la simbiosis entre tecnología y gestión, conseguirás abrirte camino profesionalmente y desarrollarás proyectos con la ayuda de la tecnología. De la misma forma, serás capaz de tomar decisiones eficientes en cualquier compañía, en un ámbito muy actualizado e innovador, además de contar con una gran proyección profesional.
TÍTULO MÁSTER OFICIAL
Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás una doble titulación: el Máster en Big Data & Analytics por EAE Business School y el Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos e Inteligencia Empresarial /Master in Big Data and Business Intelligence por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).
*Título oficial reconocible por el Ministerio de Educación de Colombia y por SUNEDU.
True Potential Experience
Matricúlate ya y empieza a disfrutar de este Máster en Big Data & Analytics
Desde el momento de tu matriculación empezaremos a trabajar juntos en la materialización de tu proyecto profesional a través de un plan de desarrollo personalizado. ¿Te lo vas a perder? Solicita información y te lo explicamos.
*Este servicio aplica sólo a programas presenciales.
Ranking QS 2023
Ranking “El Economista” 2022
Eduniversal Ranking Best Masters 2024
Ranking "El Mundo" 2023/2024
Razones por las que estudiar este Máster en Big Data
- Incubadora de negocios propia: Contarás con la ayuda de EAE Lab, una incubadora de negocios propia, que te proporcionará recursos de formación, financiación y asesoramiento necesarios para convertir ideas de proyecto prometedoras en una realidad empresarial.
- Software especializado: Tendrás acceso a licencias gratuitas, herramientas y tecnologías de data warehousing, analytics y machine learning. Además, tendrás la oportunidad de utilizar componentes de Microsoft y Qlik, y lenguajes, como, por ejemplo, SQL y Python.
- Business networking: Dispondrás de opciones para ampliar tu red de contactos profesionales. Tejerás relaciones con el resto de compañeros y tendrás encuentros con directivos de grandes compañías del sector como Cepsa, Cabify, Everis, Volvo o SAP, entre otras muchas.
- Claustro experto: Nuestros profesores son directivos y profesionales que conocen bien la realidad empresarial e investigadores que aportan conocimiento relevante a través de sus estudios y publicaciones.
- Teoría puesta a la práctica: Te enfrentarás a situaciones y casos reales donde tendrás que tomar decisiones que te prepararán para tu desempeño en los contextos profesionales y directivos actuales, desarrollando tu pensamiento crítico y tu capacidad de resolver problemas.
- True Potential Experience: Disfruta de una experiencia que combina el Máster en Big Data & Analytics (Full Time) con un plan de desarrollo profesional personalizado, guiado por un True Potential Advisor, que te ayudará a encontrar tu verdadero potencial, a enfocarlo y desarrollarlo.
Plan de estudios
- Fundamentos de la tecnología Big Data - 6 ECTS
- Introducción al Big Data. Fuentes de datos en entornos Big data
- Estructuras de datos y tecnologías para selección de datos útiles. Criterios de calidad de datos en Big Data
- Técnicas de rastreo, procesamiento, indexación y recuperación de información estructurada y no estructurada. Principales estrategias de scraping y crawling
- Diseño y explotación de Sistemas de almacenamiento y gestión Big Data
- Sistemas de almacenamiento para Big Data. Sistemas distribuidos. Teorema CAP
- Paradigmas de modelado de datos mas utilizados en entorno Big Data: SQL y NoSQL
- Soluciones tecnológicas Big Data disponibles
- Riesgos y medidas de Seguridad en el Big Data. Legislación y Big Data
- Propiedad intelectual sobre el desarrollo de proyectos de Big Data. Anonimización, privacy by design y análisis de riesgos (Privacy Impact Assessment).
- Privacidad y Big Data. Protección de datos personales en España
- Aseguramiento de la seguridad de la información en entornos Big Data. Fugas de información
- Procesamiento de datos masivos - 6 ECTS
- Introducción a tecnologías y servicios cloud en el análisis masivo de datos
- Desarrollo de aplicaciones escalables
- Tipos de procesamiento Big Data para modelar la lógica de negocio: batch, streaming, arquitectura Lambda, y Kappa
- Modelo de procesamiento MapReduce
- Herramientas y lenguajes de alto nivel para el procesamiento masivo de datos
- Aplicación de soluciones en la nube para procesamiento masivo de datos
- Diseño de una solución Big Data
- Cloud Computing - 6 ECTS
- Virtualización de infraestructura: Infraestructura local vs Cloud, Infraestructura como Servicio (IaaS), Cloud público vs Cloud privado, Plataforma como servicio (PaaS)
- Clouds híbridos. Clouds federados. Estándares Cloud
- Contenedores: Contenedores vs Maquinas virtuales, Contenedores estandarizados, Docker Containers.
- Diseño de aplicaciones en contenedores
- Desarrollo y despliegue de aplicaciones para la nube: metodologías
- Herramientas de automatización de despliegues
- Estadística avanzada y minería de datos - 6 ECTS
- Técnicas de descripción y modelado de datos complejos
- Modelos de Regresión. Regularización: ridge y lasso
- Métodos núcleo y splines. Función de pérdida
- Aprendizaje Bayesiano: análisis bayesiano, inferencia bayesiana, métodos MCMC, modelado bayesiano e inferencia, modelos jerárquicos Bayes.
- Modelos gráficos probabilistas. Bayesianos, cadenas de Markov, Filtros de Kalman, redes de creencia
- Modelado de funciones de densidad de probabilidad
- Series temporales: introducción, descomposición, medias móviles, ARIMA, estacionariedad, predicción
- Optimización para grandes volúmenes de datos: Programación lineal. Programación cuadrática
- Programación no lineal. Heurísticas. Metaheurísticas
- Proyectos de minería de datos
- Proceso de KDD
- Técnicas de preprocesamiento de datos
- Métodos de clasificación
- Sistemas de recomendación
- Análisis de datos con cubos y modelos de minería
- Evaluación y selección de modelos: matriz de confusión, métricas, costes. Curvas ROC
- Visualización de datos - 6 ECTS
- Visualización
- Herramientas para la visualización de datos procesados
- Visualización dinámica de datos
- Tipos de visualización de datos según las necesidades del análisis.
- La detección de outliers. Ordenación y caracterización de distribuciones. Localización de anomalías.
- Detección de agrupaciones y correlaciones.
- Diseño de cuadros de mandos mediante herramientas de visualización
- Herramientas de visualización
- Ejemplos de visualizaciones con mapas
- Layouts y exportación del resultado de visualización a un archivo PDF, Bitmaps y SVG
- Soluciones de Inteligencia de negocio - 6 ECTS
- Análisis del nuevo entorno de negocio
- Soportes de información para decisiones estratégicas y tácticas
- Los sistemas de Inteligencia de Negocio
- Alcance de la Inteligencia de Negocio
- Herramientas y técnicas de ETL
- Indicadores para el modelado del negocio y la elección de indicadores
- Conceptualización y diseño de sistemas de Inteligencia de Negocio
- Metodología de desarrollo y administración del ciclo de vida de soluciones de inteligencia de negocio
- Arquitectura y componentes de soluciones de inteligencia de negocio
- Diseño de almacenes de datos. Data Marts y Datawarehousing
- Procesos de extracción y explotación de datos
- Reporting con Inteligencia de Negocio. Informes predefinidos, informes a medida, consultas (Query Tools), cubos OLAP (On-line Analytic Processing) y alertas
- Executive Information Systems (EIS)
- Decision Support Systems (DSS)
- Gestión de proyectos de empresa (Enterprise Project Management)
- Ciencia de datos para la toma de decisiones estratégica - 6 ECTS
- Estadística de negocio y Business Intelligence
- La información como base para la toma de decisiones estratégicas
- Análisis del entorno competitivo. La inteligencia competitiva
- Diseño y simulación de estrategias alternativas
- Diseño de indicadores, informes y cuadros de mando
- Indicadores estratégicos de control de gestión. Generación de KPIs (Key Performance Indicators)
- El concepto Dashboard Corporativo (Cuadro de Mando)
- Diseño e Implantación de un Cuadro de Mando Integral. Mapas estratégicos
- Análisis financiero con Big Data
- Customer Relationship Management (CRM)
- Business Process Management (BPM)
- Prácticas Externas - 6 ECTS
- Trabajo de Fin de Máster - 12 ECTS
*Seguridad y rigor de los exámenes online y presenciales gracias a un sistema de monitorización de la actividad de la pantalla, que te permitirá conseguir tu título con total protección y garantía de calidad.
Completa tu formación con conocimientos altamente demandados
En EAE Business School Madrid apostamos por la innovación y la transformación, te ofrecemos junto al máster una especialización optativa. Especialízate en temáticas como:
- Aplicación de IA en la empresa
- Strategy and Data Analytics
- Fintech: Tecnología para las finanzas
- Marketing automation and marketing intelligence
- Sales management innovation
- Sostenibilidad: Estrategias y Oportunidades
- Scale Up: Estrategias de gestión del crecimiento empresarial
- Técnicas de gestión de proyectos
- Business Agility
- Liderazgo: Técnicas de desarrollo de equipos
Se trata de que elijas entre las nuevas competencias aquella en la que deseas especializarte y junto a tu máster de EAE Madrid potencies tu perfil profesional.
3 Territorios que conquistar
1. Innovación tecnológica y de negocio
Conocerás la aplicación tecnológica y empresarial del Big Data en profundidad.
2. Business Intelligence apoyado en Data Analytics
Desarrollarás aptitudes en tecnología, dirección y de gestión para liderar equipos y proyectos del ámbito de Data Analytics.
3. Big Data Tools
Dominarás las herramientas clave utilizadas para el análisis de datos de la actualidad
Acceso y salidas profesionales del máster
Lo que estudias aquí y ahora, tiene mañana un impacto en tu vida laboral. Comienza a imaginar tu futuro, echa un vistazo a las salidas profesionales que te están esperando.
- IT Business Partner
- Big Data Consultant
- Business Intelligence & Data
- Analytics Consultant
- Business Analyst
- Project Management for BI Projects
- Data Architect
- Data Scientist
- Digital Transformation Manager
El perfil de los estudiantes que inicien el Máster en Big Data & Analytics será heterogéneo, si bien su procedencia desde determinadas titulaciones, preferentemente de la rama de las ingenierías o de las ciencias, como las que se detallan a continuación, aportarán determinados conocimientos, actitudes y capacidades iniciales que marcarán su afinidad con el master:
- Grado en Ciencia de Datos o equivalente.
- Grado en Ingeniería Informática y titulaciones equivalentes de la ordenación de enseñanzas previa.
- Grado en Ingeniería en Telecomunicaciones y titulaciones equivalentes de la ordenación de enseñanzas previa.
Se valorará la admisión de estudiantes de otras titulaciones, como Grado, Licenciatura o Diplomatura del área de Matemáticas o Física (o equivalente), y Grado o Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las Tecnologías de la Información y Comunicación. Con el objeto de compensar posibles deficiencias formativas que pudieran existir en cada caso, en función de la titulación de origen de los estudiantes y de su experiencia profesional, se requerirá́ a los estudiantes la realización de complementos formativos de forma previa al Máster.