Global Máster en Business Analytics & Data Strategy
Tech & Data Management

Máster en Big Data & Analytics Part Time

  • Part Time
  • 60 ECTS
  • Professional
  • Abr./Oct. 2023
  • 12 meses
Hasta 23% de descuento Hasta el 27 de Marzo
  • ubicacion logo

    Presencial Madrid (España)

  • horario logo

    Lunes, martes y miércoles

  • logo plan de carreras

    Plan de Desarrollo Profesional Personalizado

Presentación

Las nuevas tecnologías y los dispositivos están transformando el mundo. Dicha transformación digital, genera un gran volumen de datos que, correctamente tratados, se convierten en valiosa información.

En la actualidad, este sector precisa tanto de perfiles que sepan implementar las tecnologías de visualización y almacenamiento de datos como de profesionales que sepan gestionar e interpretar dichos datos de la forma más eficiente posible.

El Máster en Big Data & Analytics de EAE Business School Madrid aúna tanto la tecnología como la gestión. Te permite conocer la aplicación de las nuevas tecnologías en la rutina de una empresa y cómo puede transformar cualquier sector actual. Con este programa podrás liderar proyectos tecnológicos, adelantar escenarios futuros y formar parte de la vanguardia dentro de un sector que ofrece una gran proyección profesional.

Tomarás parte de encuentros con directivos de grandes empresas que te formarán para potenciar tu carrera profesional junto con la escuela de negocios.

Además, dispondrás de licencias gratuitas y las últimas tecnologías y herramientas que aportan un valor añadido a tu formación.

TÍTULO MÁSTER

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 en Formación Permanente en Big Data & Analytics por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).

Partner académico-Unie Universidad

 

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 este máster

en EAE Business School
  1. Big data tools: Serás capaz de dominar las principales herramientas para analizar datos utilizadas actualmente.
  2. Employment partner executive: Con la escuela de negocios de tu mano, incrementarás tu proyección profesional y potenciarás al máximo tu empleabilidad.
  3. Networking de nivel: Tu red de contactos se incrementará notablemente. Crecerás profesionalmente junto con tus compañeros y conocerás profesionales de alta dirección de grandes compañías como Nielsen, Cepsa, Cabify, Volvo o Schneider Electric, entre otros
  4. Herramientas de apoyo: Dispondrás de licencias gratuitas, tecnologías asociadas al análisis de datos y también tendrás al alcance de tu mano herramientas y lenguajes como SQL y Phyton. Con estas herramientas de apoyo complementarás tu formación y tu aprendizaje.
  5. Plan de estudios: Un comité de directivos de grandes empresas ha facilitado su ayuda para el desarrollo del plan de estudios del programa. Estos profesionales forman parte de empresas como PepsiCo, Nike, DHL, Danone, Accenture, Fujitsu, Grupo Planeta o Mango. Este hecho asegura la máxima coherencia entre los contenidos del programa y el ámbito profesional.
  6. True Potential Experience: Disfruta de una experiencia que combina el Máster en Big Data & Analytics (Part 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.
Máster de Big Data & Analytics en España

Ranking QS MASTERS 2021/22

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

Perfil del alumno
89%
Icono mundo
Participantes nacionales
6 años
Icono RRII
Experiencia media
66%
Icono hombre
Hombres
34%
Icono mujer
Mujeres

Plan de estudios

MÓDULO 1

  • Fundamentos de la tecnología Big Data - 6 ECTS
    • Tecnología Big Data
    • Introducción al Big Data: procesado, análisis y visualización
    • 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
    • Sistemas de almacenamiento para Big Data
    • Soluciones tecnológicas Big Data
    • Riesgos y medidas de Seguridad en el Big Data. Legislación y Big Data
    • Propiedad intelectual sobre el desarrollo de proyectos de Big Data
    • Privacidad y Big Data
       
  • Procesamiento de datos masivos - 6 ECTS
    • Data management: conceptos básicos y fundamentos
    • Introducción al procesamiento masivo de datos: infraestructuras, tipos, desarrollo y aplicaciones
    • Despliegue de aplicaciones. Desarrollo de aplicaciones escalables
    • Tipos de procesamiento Big Data para modelar la lógica de negocio
    • Modelos, arquitecturas, herramientas y lenguajes de alto nivel para el procesamiento masivo de datos
       
  • Cloud computing - 6 ECTS
    • Cloud computing: conceptos básicos y fundamentos
    • Introducción a tecnologías y servicios cloud en el análisis masivo de datos
    • Virtualización de infraestructura: Infraestructura local vs Cloud, Cloud público vs Cloud privado, Clouds híbridos, Clouds federados
    • Servicios cloud: Infraestructura como Servicio (IaaS)
    • Contenedores: Contenedores vs Máquinas virtuales, Contenedores estandarizados, Docker Containers
    • Desarrollo y despliegue de aplicaciones para la nube
    • Herramientas de automatización de despliegues
MÓDULO 2

  • Estadística avanzada y minería de datos - 6 ECTS
    • Minería de datos: conceptos teóricos y fundamentos
    • Técnicas de descripción y modelado de datos complejos
    • Modelos de minería de datos: Evaluación y selección
    • Optimización para grandes volúmenes de datos
    • Técnicas de pre-procesamiento de datos
    • Métodos de clasificación
    • Sistemas de recomendación
       
  • Visualización de datos - 6 ECTS
    • Visualización: conceptos teóricos y fundamentos
    • Herramientas de visualización de datos
    • Tipos de visualización de datos según las necesidades del análisis
    • Visualización dinámica de datos
    • Filtrar, resumir y sintetizar información
    • Ordenación y caracterización de distribuciones
    • Herramientas de visualización: selección de un dataset, publicación, uso de librerías estándar
    • Diseño de cuadros de mandos mediante herramientas de visualización
    • Layouts y exportación del resultado de visualización a un archivo PDF, Bitmaps y SVG
Módulo 3

  • Soluciones de inteligencia de negocio - 6 ECTS
    • Inteligencia de negocio
    • Análisis del nuevo entorno de negocio
    • Soportes de información para decisiones estratégicas y tácticas
    • Sistemas de Inteligencia de Negocio
    • Indicadores para el modelado del negocio
    • Conceptualización y diseño de sistemas de Inteligencia de Negocio
    • Metodología de desarrollo y administración del ciclo de vida de soluciones de inteligencia de negocio
    • Inteligencia de negocio
    • Reporting con Inteligencia de Negocio
       
  • Ciencia de datos para la toma de decisiones estratégica - 6 ECTS
    • Entorno competitivo, inteligencia competitiva y Business Intelligence
    • La información como base para la toma de decisiones estratégicas
    • Diseño y simulación de estrategias
    • Indicadores, informes y cuadros de mando
    • Estrategia centrada en el cliente y Customer Relationship Management (CRM)
    • Análisis financiero con Big Data
MÓDULO 4

  • Innovación, liderazgo digital, entornos ágiles y sostenibilidad - 6 ECTS
    • Introducción a la Innovación: conceptos básicos y fundamentos
    • Diferentes modelos de innovación
    • Ecosistemas de innovación
    • Organización, Liderazgo y Cultura: conceptos básicos y fundamentos
    • Introducción a Agilidad: conceptos básicos y fundamentos
    • Agile, Scrum y Kanban
    • Introducción a la Sostenibilidad: conceptos básicos y fundamentos
    • Big Data y digitalización
    • Desafíos y oportunidades del big data como apoyo a la innovación y a la sostenibilidad
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

3 Territorios que conquistar

1. Innovación tecnológica y de negocio

Comprenderás las claves tecnológicas y de negocio en el Big Data, al completo.

2. Desarrollo de competencias tecnológicas

Desarrollarás las competencias tecnológicas, directivas y de gestión para liderar equipos y proyectos en el ámbito del análisis del dato.

3. Herramientas Big Data

Dominarás las herramientas necesarias y más utilizadas en el análisis de datos en la actualidad.

Claustro

Teresa Ramos

Teresa Ramos

Colaboradara con el IoC de la Universidad de Harvard .

Fernando Hernández

Fernando Hernández

Experiencia de más de 17 años en dirección de proyectos de tecnología y desarrollo de negocio.

Juan Fernández

Juan Fernández

Abogado en el Servicio Jurídico del Grupo Telefónica España.

Alberto Martín

Alberto Martín

Head of Digital Marketing en BS Social Media y CEO & Founder de GODATPRO.

Serge Chavez

Serge Chavez

Catedrático de Empresa, Ciencias Actuariales y Minería de Datos.

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)
    • Big Data Consultant
    • Business Intelligence & Data Analytics
    • Project Management for BI Projects
    • 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, ingeniería técnica o arquitectura técnica de la anterior ordenación de estudios.

    El máster se dirige, preferentemente, a licenciados, graduados y diplomados en:

    • Ciencias Económicas y Empresariales
    • Ciencias Empresariales
    • Administración y Dirección de Empresas
    • Economía
    • Matemáticas
    • Ingeniería
    • Marketing
    • Comercio

    Si deseas acceder al máster con una titulación previa diferente a las indicadas o si no has cursado programas oficiales de máster que incluyan los fundamentos de estas titulaciones, deberás cursar complementos formativos con el fin de alcanzar el nivel exigido en sus conocimientos en materias básicas y propias del máster. Estos complementos formativos tendrán carácter obligatorio, y se realizarán antes del inicio lectivo del máster.

    Para obtener el máximo rendimiento del Master, es muy recomendable estar familiarizado con la instalación y manejo a nivel de usuario de paquetes de software de uso habitual en Ciencia de datos.

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.