Máster Big Data y Analytics
Tech & Data Management

Máster en Big Data & Analytics

  • Young Professional
  • Full Time
  • 60 ECTS
  • Oct. 2024
Obtén hasta un 27% de descuento Hasta el 4 de marzo

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).

Partner académico-Unie Universidad

*Título oficial reconocible por el Ministerio de Educación de Colombia y por SUNEDU.

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.

Razones por las que estudiar este Máster en Big Data

en EAE Madrid Business School
  1. 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.  
  2. 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.  
  3. 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.  
  4. 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. 
  5. 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. 
  6. 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.
Mejor Máster en Big Data de España

Ranking QS 2023

Top 14
Escuela de Negocios a nivel Global/Europa

Ranking “El Economista” 2022 

20º
Máster de Big Data & Analytics en Europa

Ranking Eduniversal Best Masters 2021/22 

Top 4
Máster de Big Data & Analytics en España

Ranking "El Mundo" 2023/2024

Perfil de los alumnos del máster
59%
Icono mundo
Participantes internacionales
3 años
Icono RRII
Experiencia media
70%
Icono hombre
Hombres
30%
Icono mujer
Mujeres

Plan de estudios

MÓDULO 1

  • 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
       
MÓDULO 2

  • 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
MÓDULO 3

  • 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)
MÓDULO 4

  • Prácticas Externas - 6 ECTS
MÓDULO 5

  • Elige las asignaturas que quieras cursar y que amplían tu abanico de futuras opciones profesionales – 10 ECTS 
MÓDULO 6

  • 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.

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

Claustro

José Luis Martínez

José Luis Martínez

Cofounder, Business Developer and Business Consultant en Ensaco Eficiencia Energética S.L. Ingeniero por Arts et Métiers ParisTech, Máster en Logítica y Máste en Ingeniería de Organización Industrial.

Default

César del Olmo Arribas

Responsable Nacional de Desarrollo de Negocio de Smartcities y Externalización de Telefónica empresa en la que lleva vinculado veintisiete años asumiendo diversos roles de responsabilidad. Doctor en Marketing por la Universidad Complutense. Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid.

Default

Paola Cortés Díaz

Abogada. Máster en Derecho por IE. Asesora en Relaciones Internacionales y Gobierno en Industria y Comunicacion S.A.

Default

Carlos Enrique Viveros Pineda

Ha trabajado como Analista de sistema en Savia Salud Eps. Máster en big data y analytics por EAE Business School. Gerente en Sistemas de Información en Salud, Programación informática, aplicaciones específicas por la Universidad de Antioquia.

Default

Pilar Lacasa

Catedrática Emérita en Comunicación Audiovisual. Universidad de Alcalá.

Default

Eduardo Vicente Menéndez

Sales Engineer y Customer Success Manager en Lang.ai y Cofundador de Negociacar. Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad Autónoma de Madrid.

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.

SOLICITA INFORMACIÓN
EAE MADRID CENTRO EDUCACIÓN SUPERIOR, S.L.U., tratará sus datos personales para contactarle e informarle del programa seleccionado de cara a las dos próximas convocatorias del mismo, siendo eliminados una vez facilitada dicha información y/o transcurridas las citadas convocatorias.

Ud. podrá ejercer los derechos de acceso, supresión, rectificación, oposición, limitación y portabilidad, mediante carta EAE MADRID CENTRO EDUCACIÓN SUPERIOR, S.L.U. - Apartado de Correos 221 de Barcelona, o remitiendo un email a [email protected]. Asimismo, cuando lo considere oportuno podrá presentar una reclamación ante la Agencia Española de protección de datos.

Podrá ponerse en contacto con nuestro Delegado de Protección de Datos mediante escrito dirigido a [email protected] o a Grupo Planeta, At.: Delegado de Protección de Datos, AVENIDA DIAGONAL, 662-664.