
Máster en Big Data & Business Analytics
- Full Time
- 60 ECTS
- Young Professional
- Oct.2023
- 10 meses
Presentación
Independientemente del tamaño, sector, o área geográfica de la empresa que consideremos, Big Data es hoy un área de conocimiento imprescindible para todo proceso de toma de decisiones en las empresas que operan en el entorno actual: altamente competitivo, globalizado y muy sofisticado tecnológicamente. Por este motivo, los puestos de trabajo relacionados con análisis de datos, data science y big data son los más demandados y se sitúan en la horquilla salarial más elevada.
El Máster en Big Data & Business Analytics tiene la combinación adecuada de desarrollo de competencias técnicas y tecnológicas con las capacidades analíticas, de gestión y liderazgo que requiere un negocio para que pongas en marcha tu proyecto de transformación e innovación. Todo ello avalado por la trayectoria de una Business School como EAE Madrid.
El máster se ha diseñado estratégicamente para abordar cinco aspectos clave:
- Hard skills: Data Science, Big Data & Visualization
- Soft skills: Digital Leadership
- Business Intelligence: perspectiva industria - empresa
- Data structure and mining
- Technology Innovation
TÍTULO MÁSTER
Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás una doble titulación: el Máster en Big Data & Business Analytics por EAE Business School.
Matricúlate ya y empieza a disfrutar de tu plan de impulso profesional*
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
Razones por las que estudiar el Máster en Big Data & Business Analytics
- Perfil All in One: Tendrás una visión global de las tecnologías aplicadas al negocio, gracias a la adquisición de todos los conocimientos técnicos relacionados con big data, data science, cloud computing, visual analytics y business intelligence, sumado al desarrollo de habilidades directivas como la innovación, el liderazgo digital, los entornos ágiles y la sostenibilidad.
- Softwares especializados: Aprenderás a utilizar las herramientas y los lenguajes de programación asociados a Data Science más importantes y demandados por las empresas, como Python, R aplicado al análisis estadístico, Power BI, Tableau, AWS (entre otros).
- Metodologías ágiles: Los nuevos entornos digitales requieren abarcar la gestión de proyectos basados en datos de manera distinta. Esto implica utilizar metodologías ágiles como Design Thinking, Scrum o Kanban. El Máster en Big Data & Business Analytics de EAE Madrid te prepara para ello.
- Plan de estudios conectado con la realidad profesional: Un comité de directivos de grandes empresas ha colaborado en el desarrollo del plan de estudios de este programa. Estos profesionales forman parte de empresas como PepsiCo, Nike, DHL, Danone, Accenture, Fujitsu, Grupo Planeta o Mango.
- 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.
- True Potential Experience: Disfruta de una experiencia que combina el Máster en Big Data & Business Analytics 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.
Ranking QS MASTERS 2021/22
Ranking “El Economista” 2022
Ranking Eduniversal Best Masters 2021/22
Plan de estudios
- Fundamentos de la tecnología Big Data - 6 ECTS
- Intro a big data
- Estructuras de datos
- Sistemas de almacenamiento
- Soluciones tecnológicas
- Procesamiento de datos masivos - 6 ECTS
- Introducción a tecnologías y servicios cloud en big data: infraestructuras, tipos, desarrollo y despliegue de aplicaciones
- Desarrollo de aplicaciones escalables
- Tipos de procesamiento Big Data para modelar la lógica de negocio
- Cloud computing - 6 ECTS
- Virtualización de infraestructura: Infraestructura local vs Cloud, Cloud público vs Cloud privado, Clouds híbridos, Clouds federados
- Infraestructura como Servicio (IaaS)
- Plataforma como servicio (PaaS)
- Estadística y minería de datos - 6 ECTS
- Descripción y modelado de datos complejos
- Regresión
- Aprendizaje bayesiano
- Modelos gráficos probabilistas
- Densidad de probabilidad
- Series temporales
- Optimización para grandes volúmenes de datos
- Minería de datos: conceptos teóricos y fundamentos
- Visualización de datos - 6 ECTS
- Visualización: Conceptos teóricos y fundamentos
- Herramientas de visualización de datos
- Tipos de visualización según necesidades del análisis
- Diseño de cuadros de mandos mediante herramientas de visualización
- Layouts y exportación del resultado de visualización a un archivo PDF, Bitmaps y SVG
- Inteligencia de negocio y transformación digital - 6 ECTS
- Análisis de nuevos entornos de negocio
- Inteligencia de Negocio: conceptualización, alcance, diseño, indicadores, metodología, sistemas, arquitectura y componentes
- Herramientas y técnicas de ETL
- Almacenes de datos
- Reporting con Inteligencia de Negocio
- Executive Information Systems (EIS) y Decision Support Systems (DSS)
- Enterprise Project Management
- Ciencia de datos y toma de decisiones - 6 ECTS
- Entorno competitivo e inteligencia competitiva
- Indicadores, informes y cuadros de mando
- Cuadro de mando integral
- Mapas estratégicos
- Análisis financieros con big data
- Estrategia centrada en el cliente: Customer Relationship Management (CRM)
- Sistemas medición rendimiento del negocio: BPM
- Innovación, liderazgo digital, entornos ágiles y sostenibilidad - 6 ECTS
- Introducción a la innovación: qué es, cómo se genera (learning organizations), cómo se gestiona
- Metodologías ágiles
- Scrum
- Design thinking
- Equipos de alto rendimiento
- Liderazgo digital y ágil
- Nuevos modelos de negocio ágiles, digitales y sostenibles
- Elige las asignaturas que quieras cursar y que amplían tu abanico de futuras opciones profesionales – 10 ECTS
- Trabajo de Fin de Máster - 12 ECTS
3 Territorios que conquistar
1. Aplicación tecnológica en el negocio
Obtendrás un perfil multidisciplinar, que te permitirá desarrollar capacidades analíticas y tomar decisiones de negocio basadas en datos.
2. El dato como eje
Desarrollarás las competencias tecnológicas y de gestión en base a big data, data science, cloud computing, visual analytics y business intelligence.
3. Big Data Tools
Dominarás las principales herramientas de análisis y visualización de datos que las empresas utilizan en la actualidad.
Director del Área Tech & Supply Chain

Francisco Astudillo Pacheco
Director del Área Tech & Supply Chain en EAE Business School Madrid | Doctor e Ingeniero en Informática, Experto en Análisis de Inteligencia, Programa Superior en Dirección Estratégica de Proyectos del Instituto de Empresa, Máster en Gestión de Proyectos y especialista en Administración de Empresas.
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:
- Chief Data Officer (CDO)
- Chief Technology Officer (CTO)
- IT Business Partner
- Big Data Consultant
- Business Intelligence & Data Analytics
- Analytics Consultant
- Business Analyst
- Project Management for BI Projects
- Data Architect
- Data Scientist
- Digital Transformation Manager
Para poder acceder al máster tendrás que estar en posesión de un título de grado o bien de una ingeniería, licenciatura, arquitectura, diplomatura en:
- Ciencias Económicas
- Ciencias Empresariales
- Administración y Dirección de Empresas
- Economía
- Matemáticas
- Física
- Ingeniería
- Ciencia de Datos
- Marketing
- Comercio
Para cursar este máster se recomienda tener una base sólida en matemáticas (álgebra y cálculo) y estadística (probabilidad, inferencia, regresión), y conocimientos básicos de sistemas de archivos y bases de datos, así como aptitudes en el manejo de herramientas informáticas. El alumno deberá tener capacidades para el tratamiento de datos, esto es, la identificación de problemas, el análisis y la interpretación de los mismos a partir de resultados computacionales y en entornos reales. Además, el alumno debe mostrar interés por los aspectos relacionados con la gestión de empresas, así como aptitudes de creatividad, innovación y motivación por el aprendizaje continuo.