
Global Máster en Business Analytics & Data Strategy
- Hybrid Learning
- 60 ECTS
- Professional
- Abr./Oct. 2023
- 12 meses
Presentación
Actualmente, empresas de todo el mundo utilizan los datos y su posterior gestión, para diseñar su estrategia y extraer información valiosa para obtener soluciones tangibles y transformadoras útiles para los negocios y la sociedad.
Debido a la gran facilidad que tiene el mercado para proporcionar datos, la demanda de profesionales que tengan capacidad analítica, conocimiento de negocio y habilidades técnicas para desarrollar estos procedimientos es constante.
El Global Máster en Business Analytics & Data Strategy de EAE Business School Madrid te da la posibilidad de adaptarte al desarrollo tecnológico de la actualidad, junto con una visión estratégica de la implementación analítica en las empresas a través de iniciativas de gran impacto.
Con este programa tendrás la gran ventaja de formarte a través de nuestra metodología híbrida, que fusiona la formación online con un periodo residencial en el campus de la escuela de negocios, donde pondrás en práctica lo aprendido con la colaboración de un claustro internacional y profesionales del sector.
TÍTULO MÁSTER
Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás una doble titulación: el Global Máster en Business Analytics & Data Strategy por EAE Business School y el Máster en Formación Permanente en Business Analytics & Data Strategy por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).
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
- Dos hemisferios de conocimiento: Con la ayuda de este programa te convertirás en un experto tanto de la parte tecnológica como de la de negocio. Serás capaz de aplicar tus conocimientos y aptitudes en ambas vertientes.
- Aplicación del Big Data: Con tus conocimientos, serás capaz de implementar la estrategia de datos en cualquier área de negocio. Aprenderás a extraer información relevante y de impacto gracias al análisis de datos.
- Herramientas que marcan la diferencia: Conocerás de primer mano, las herramientas primordiales de Data Analytics, junto con los lenguajes de programación diferenciales dentro del sector.
- Metodología ágil: Aprenderás a aplicar e implementar planificaciones flexibles que deban ser ejecutadas a corto plazo en cualquier organización.
- True Potential Experience: Disfruta de una experiencia que combina el Global Máster en Business Analytics & Data Strategy 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
- Ecosistema del Big Data - 6 ECTS
- Tecnología Big Data: conceptos básicos y fundamentos
- 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 informaciónstructurada y no estructurada
- Sistemas de almacenamiento para Big Data: Hadoop Distributed File System (HDFS) y NoSQL
- Soluciones tecnológicas Big Data
- Riesgos y medidas de Seguridad en el Big Data - 6 ECTS
- Data management
- Introducción al procesamiento masivo de datos
- 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
- Data Science e inteligencia artificial - 6 ECTS
- Data Science e Inteligencia Artificial. Herramientas: Python, R, SAS,...
- Machine Learning: Paradigmas de aprendizaje, proyectos de ML
- Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje supervisado
- Machine Learning: Algoritmos de aprendizaje no supervisado
- Deep Learning a través de casos de uso
- Visualización de datos - 6 ECTS
- Visualización: conceptos teóricos y fundamentos
- Herramientas de visualización de datos: Tableau, Power BI, y R.
- 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
- Transformación digital y gobierno del dato - 6 ECTS
- Transformación digital
- Tecnologías digitales actuales
- Innovación
- Entornos VUCA (volátiles, inciertos, complejos y ambiguos)
- Metodologías ágiles
- Introducción a los conceptos de Data‐Driven, Data Strategy y Data Governance
- Componentes del Data Governance: Herramientas
- Componentes del Data Governance: Roles, Personas y Procesos
- El ciclo de vida de la información dentro del Data Governance
- La calidad de la información como parte del Data Governance
- Seguridad y protección de la información: Normativa (GDPR)
- Cultura de privacidad y seguridad de la información
- DataOps; un modelo Basado en Datos/Data‐Driven
- DAMA DMBOK framework y otros frameworks de referencia del mercado
- Introducción Business Analytics & Data Driven - 6 ECTS
- Relación entre conocimiento técnico y de negocio, actores y retos
- Ejemplos concretos de empresas reales
- Cálculos estadísticos básicos
- Dashboards
- Casos de estudio
- Indicadores claves de gestión en la empresa (KPIs)
- Del reto a la solución. Como atender y entender los problemas de negocio y enfocar soluciones analíticas
- Business case en Data & Analytics
- Residencial - 6 ECTS
- 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. El dato como lenguaje común
Aprende a tomar decisiones de impacto basadas en datos, a comunicar con datos y a interactuar con las distintas áreas de negocio a través de la gestión eficiente de la información.
2. Digital business-knowledge
Desarrolla una visión de negocio global para dar respuesta a necesidades de negocio a través de un conocimiento profundo de la transformación digital que sucede a nuestro alrededor cada segundo que pasa.
3. Liderazgo de proyectos de datos
Diseña, ejecuta y lidera proyectos de transformación con conocimientos basados en Design Thinking, Agile y Change Management.
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.
- Business Process Owner
- Business Partner
- Project Manager
- Data Analytics Consultant
- Business Analyst
- Digital Transformation Leader
- Digital Transformation Consultant
- CDO
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.