Impulsa tu carrera con nuestra Maestría en Big Data
Nuestra Maestría en Business Analytics and Data Strategy te prepara para extraer, analizar y transformar grandes volúmenes de datos en estrategias que impulsen el éxito organizacional.
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- Curso 2026
- 60 ECTS
- Varios Programas
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Por qué Madrid
- Prestigio y proyección internacional. Impulsa tu carrera en uno de los destinos académicos más valorados de Europa.
- Innovación y emprendimiento. Madrid es un hub de innovación con incubadoras, aceleradoras y eventos que fomentan el emprendimiento y el desarrollo de proyectos.
- Calidad de vida y experiencia. Disfruta de una ciudad con excelente transporte, amplia oferta cultural, gastronómica y de ocio.
- Networking. Establece relaciones profesionales con tus compañeros y conoce a miembros de la dirección de grandes compañías.
Por qué estudiar el Máster en Business Analytics & Data Strategy
- Máster práctico. Maneja herramientas punteras que demandan las empresas: Python, Tableau y AWS.
- Decisiones basadas en datos. Aprende a tomar decisiones basada en datos, comunicar con datos e interactuar con distintas áreas de negocios.
- Plan de estudios actualizado. Está diseado para preparar profesionales capaces de enfrentar los desafíos en un entonro empresarial moder mediante el uso estratégico de datos.
- Habilidades. Esta formación combina habilidades técnicas, analíticas y de liderazgo para transformar datos en decisiones inteligentes que generen valor.
Elige el horario que se adapte a tus necesidades
10 meses | L-J
12 meses | L-X
10 meses | L-V
EAE Madrid marca la diferencia
*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.
Acceso y salidas profesionales
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:
- Big Data Consultant
- Business Intelligence & Data Analytics Consultant
- Business Analyst
- Project Management for BI Projects
- Data Architect
- Data Scientist
- Digital Transformation Manager
- IT Consultant
- CDO Chief data officer
- Advanced Analytics consultant
- Market research analyst
- Pre-sales analyst
- Senior commercial consultan
Para el acceso al Máster de Formación Permanente en Business Analytics and Data Strategy, los candidatos deberán encontrarse, al menos, en una de las siguientes circunstancias:
- Estar en posesión de una Titulación de Licenciatura, Diplomatura o Grado del área de ingeniería, arquitectura, técnicas de la anterior ordenación de estudios.
- Contar con una Titulación de Licenciado, Diplomado o Graduado en carreras afines con Business Analytics & Data Strategy.
- Acreditación de una dilatada experiencia o la disposición de desarrollar una carrera profesional en el ámbito del título. Demostrar con documentación pertinente y garantizando la veracidad de la información proporcionada, una experiencia laboral mínima de 12 meses. Esta experiencia laboral deberá estar vinculada con el ámbito de conocimiento del título, abarcando áreas como el análisis de datos, estrategia empresarial, inteligencia de negocios, funciones relacionadas con la toma de decisiones basadas en datos y otros campos afines al mencionado título.
Plan de estudios
Módulo 1: Entendiendo e integrando la información
Business Analytics: El camino hacia la Data-Driven Company - 6 ECTS
- Business Analytics: concepto básicos y fundamentos
- Las fuentes de datos en los proyectos analíticos
- Sistemas de almacenamiento de datos
- Soluciones tecnológicas analíticas: Gartner
- El Dato como activo clave en la toma de decisiones empresariales
- La aplicación de Business Analytics en los diferentes sectores y el futuro con la IA
Integración de datos, Calidad y Tratamiento avanzado de datos - 6 ECTS
- El proceso de la integración y el tratamiento de datos
- El trabajo con las Bases de Datos: el lenguaje SQL
- Las ETLs y ELTs: primeros pasos
- Introducción a los lenguajes de programación en ciencia de datos
- El lenguaje Python aplicado a la Ciencia de Datos
- Aplicación prácticas de lenguaje Python a un caso de uso
Entender la información: Minería de Datos e Inteligencia Artificial - 6 ECTS
- Minería de datos: conceptos teóricos y fundamentos
- Modelos de minería de datos: evaluación y selección
- Aplicación práctica de minería de datos a un caso de uso
- Data Science e Inteligencia Artificial: Introducción al Data Science e IA
- Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aplicación práctica de IA a un caso de uso
Módulo 2: Preparando infraestructura y analizando
Cloud Computing como apoyo a Analytics - 6 ECTS
- Cloud Computing: conceptos básicos y fundamentos. Introducción a ejemplo de cloud pública AWS
- Servicios cloud. Ejemplos en AWS
- Introducción a tecnologías y servicios cloud en el análisis masivo de datos
- Seguridad en Cloud Computing
- Contenedores: Contenedores vs Máquinas virtuales, Contenedores estandarizados, Docker containers. Diseño de aplicaciones en contenedores
- Aplicación práctica de los contenedores a un caso de uso
Análisis de Datos y Tome de Decisiones - 6 ECTS
- Introducción a la visualización de datos
- Gráficos: tipos y aspectos a tener en cuenta
- Primeros pasos con PBI
- Power Query
- Cuadros de mando con PBI
- Aplicación práctica de PBI a un caso de uso
Módulo 3: Gestión de los datos, aplicación a la estrategia y comunicación
Gestión y Gobierno del Dato (Gobierno, Legislación y Seguridad) - 6 ECTS
- El gobierno del dato en la empresa: garantía de éxito
- Cómo implantar un Gobierno del Dato en una organización
- Roles y funciones en la gestión de los datos
- La gestión de datos en organizaciones: RGPD
- Aplicando seguridad al dato: técnicas más habituales
- Aplicación práctica de Gobierno y Seguridad a un caso de uso
Estrategias con los datos y aplicación al negocio - 6 ECTS
- El enfoque estratégico: Data - Driven companies
- El dato como motor de la transformación digital
- El valor del dato en los sectores: profundización en el primer sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el segundo sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el tercer sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el cuarto sector de referencia
Comunicación y Venta de proyectos del dato: Metodologías ágiles y Storytelling - 6 ECTS
- Introducción a la gestión de proyectos de datos y la agilidad
- Planificación y ejecución de proyectos de datos con metodologías ágiles
- Aplicación práctica de metodologías ágiles a un caso de uso
- Introducción al storytelling y a la narrativa: principios básicos y técnicas
- El viaje del dato al relato y cómo conectar con la audiencia
- Aplicación de las técnicas trabajadas a un caso de uso: Presentación
Módulo 4: Trabajo fin de Máster - 12 ECTS
Este módulo consiste en elaborar y defender públicamente un trabajo final de máster. El trabajo será consecuencia de los conocimientos adquiridos y de la propia investigación realizada por los alumnos.
Módulo 1: Entendiendo e integrando la información
Business Analytics: El camino hacia la Data-Driven Company - 6 ECTS
- Business Anlytics: concepto básicos y fundamentos
- Las fuentes de datos en los proyectos analíticos
- Sistemas de almacenamiento de datos
- Soluciones tecnológicas analíticas: Gartner
- El Dato como activo clave en la toma de decisiones empresariales.
- La aplicación de Business Analytics en los diferentes sectores y el futuro con la IA
Integración de datos, Calidad y Tratamiento avanzado de datos - 6 ECTS
- El proceso de la integración y el tratamiento de datos
- El trabajo con las Bases de Datos: el lenguaje SQL
- Las ETLs y ELTs: primeros pasos
- Introducción a los lenguajes de programación en ciencia de datos
- El lenguaje Python aplicado a la Ciencia de Datos
- Aplicación prácticas de lenguaje Python a un caso de uso
Entender la información: Minería de Datos e Inteligencia Artificial - 6 ECTS
- Minería e datos: conceptos teóricos y fundamentos
- Modelos de minería de datos: evaluación y selección
- Aplicación práctica de minería de datos a un caso de uso
- Data Science e Inteligencia Artificial: Introducción al Data Science e IA
- Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aplicación práctica de IA a un caso de uso
Módulo 2: Preparando infraestructura y analizando
Cloud Computing como apoyo a Analytics - 6 ECTS
- Cloud Computing: conceptos básicos y fundamentos. Introducción a ejemplo de cloud pública AWS
- Servicios cloud. Ejemplos en AWS
- Introducción a tecnologías y servicios cloud en el análisis masivo de datos
- Seguridad en Cloud Computing
- Contenedores: Contenedores vs Máquinas virtuales, Contenedores estandarizados, Docker containers. Diseño de aplicaciones en contenedores
- Aplicación práctica de los contenedores a un caso de uso
Gobierno y Análisis del Dato: Clave de las decisiones acertadas - 6 ECTS
- Introducción a la visualización de datos
- Primeros pasos con PBI y Power Query
- Cuadros de mando con PBI
- Aplicación práctica de PBI a un caso de uso
- El gobierno del dato en la empresa: garantía de éxito
- Cómo implantar un Gobierno del Dato en una organización
Módulo 3: Aplicación a la estrategia y comunicación
Comunicación y Venta de proyectos del dato: Metodologías ágiles y Storytelling - 6 ECTS
- Introducción a la gestión de proyectos de datos y la agilidad
- Planificación y ejecución de proyectos de datos con metodologías ágiles
- Aplicación práctica de metodologías ágiles a un caso de uso
- Introducción al storytelling y a la narrativa: principios básicos y técnicas
- El viaje del dato al relato y cómo conectar emocionalmente con la audiencia
- Aplicación de las técnicas trabajadas a un caso de uso: Presentación
Estrategias con los datos y aplicación al negocio - 6 ECTS
- El enfoque estratégico: Data - Driven companies
- El dato como motor de la transformación digital
- El valor del dato en los sectores: profundización en el primer sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el segundo sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el tercer sector de referencia
- El valor del dato en los sectores: profundización en el cuarto sector de referencia
Residencial - 6 ECTS
El Residencial son dos semanas en Madrid donde podrás conocer en persona a tus compañeros de clases y disfrutar de:
- Masterclass
- Talleres de skills
- Sesiones de TFM
- Visitas a empresas - organismos de interés
Módulo 4: Trabajo fin de Máster - 12 ECTS
Este módulo consiste en elaborar y defender públicamente un trabajo final de máster. El trabajo será consecuencia de los conocimientos adquiridos y de la propia investigación realizada por los alumnos.
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