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Titulación Universitaria reconocida a nivel internacional.
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60 créditos ECTS.

331.500 horas de trabajo y estudio práctico a través del campus virtual Consulta International Business School.

Sin título-410 meses de duración.

55Coste de matrículas competitivas en el mercado.

66Plan de BECAS orientadas a diferentes colectivos.

77Metodología formativa 100% práctica.

88Claustro de profesores laboralmente activos en el sector de la temática del máster.

9Modelo pedagógico único PROMIND y experiencia formativa personalizada.

financiacion

Consulta International Business School ha puesto en marcha para este periodo 2018/19 el Máster Big Data & Business Analytics, avalado y certificado por la Universidad Isabel I, con la visión de formar profesionales capaces de detectar, generar y obtener ventajas competitivas sustanciales en cualquier ámbito funcional de la empresa, mediante el uso de los datos en cualquier ámbito de la organización. Teniendo en cuenta los entornos empresariales en constante cambio, es esencial poder medir que está ocurriendo y adaptarse antes que los demás desarrollando competencias de análisis de datos para conseguir ventajas generadoras de valor.

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En la actualidad existe gran cantidad de datos en las organizaciones. Hacer que estos datos se conviertan en información útil que sirva para dar soporte tanto al control de la organización como a la toma de decisiones se va complicando exponencialmente ya que cada vez hay más datos y de fuentes más diversas.

Por eso cada día existe una mayor demanda de perfiles expertos en la materia y la previsión es que la demanda aumente de una manera vertiginosa en los próximos años ya que sabemos la gran ayuda que supone para cualquier organización a la hora de tomar mejores decisiones disponer de unos sistemas de información adecuados.

Perfil del Alumno:

  • Ingenieros de datos
  • Expertos en Business Intelligence
  • Expertos en Datos, BIG DATA, Analytics
  • Expertos de Negocio con capacidades analíticas
  • Business Partners, enlaces entre negocio y tecnología
  • Mandos intermedios que necesitan manejar y gestionar grandes volúmenes de datos dentro de sus empresas.
  • Profesionales y universitarios en todas las áreas que quieran adquirir capacidades analíticas o desarrollar su actividad profesional en el ámbito de los datos.
  • Comprensión, manejo y gestión del alcance del mundo BI/Big Data
  • Aprender a sacarle partido a los datos, tanto con la definición de KPIs como a través de técnicas analíticas como el Machine Learning.
  • Saber valorar cómo de óptima es la comunicación digital con el cliente
  • Gestión técnica de proyectos y de equipos de trabajo de BI/Big Data
  • Conocer diferentes opciones para transmitir la información según el receptor
  • Tener una visión global de lo que las empresas están haciendo a día de hoy
  • Adquirir habilidades de discurso en temas de BI/Big Data
  • Gestionar de manera correcta los temas legales relacionados con el uso de los datos

Módulo 1. Contexto de los datos a las decisiones estratégicas

A modo introductorio, se aportará una visión de porqué son tan importantes los datos para la toma de decisiones, la omnicanalidad de los mismos y las oportunidades que se pueden generar al gestionar y analizar la información correctamente.

Módulo 2. Data Management

Se aportarán claves para una gestión eficaz de los datos dentro de la organización, utilizando la metodología más oficial que hay en esta área, DAMA. Esta metodología establece y desarrolla las distintas disciplinas involucradas: Data Governance, Data Quality, Master Data, etc.

Módulo 3. Business Intelligence

Se proporcionará información sobre qué es un sistema de Business Intelligence, su situación actual y la metodología de implementación.

Para ello se aprenderá el lenguaje de programación SQL.

Módulo 4. Lenguajes de programación

Se capacitará al alumno del conocimiento suficiente para manejarse con dos lenguajes muy utilizados a día de hoy en el mundo Big Data: R y Python.

Módulo 5. Big Data

Se dotará del conocimiento necesario para entender qué es el Big Data, sus implicaciones y su situación actual.

Se identificarán cuáles son las principales áreas a trabajar en la transformación de la empresa.

Se mostrará o qué es el IoT, en qué consiste y lo que abarca.

Módulo 6. Visualización de los datos

Se identificarán las distintas maneras de presentar los datos para que el receptor de dicha información obtenga el máximo conocimiento posible en el mínimo tiempo, de este modo, se ebitarán errores de interpretación.

 

Módulo 7. Analytics

Se aprenderán los conceptos y las técnicas básicas en analítica, incluyendo técnicas de data mining así como las distintas maneras de validar la calidad de los modelos.

Se analizará cómo y con qué herramientas somos capaces de conocer a nuestros clientes y sus comportamientos, incluso depredecirlos.

Se aportará una visión realista de las aplicaciones reales de big data y smart data que existen en el mercado, casos de éxito y también de fracaso, que presenten la situación real del estado del arte y su aplicación en empresas reales y en distintos sectores de negocio.

Módulo 8. Advanced Analytics

Se aprenderán los conceptos y las técnicas más avanzadas en analítica, incluyendo técnicas de machine learning (aprendizaje automático supervisado y no-supervisado) y análisis de texto, así como las métricas para validar su bondad.

Módulo 9.  Gestión de proyectos

Se aportará una visión completa sobre como afrontar la incertidumbre en un proyecto de Big Data, prácticas de planificación y ejecución ágil del proyecto, enfocadas a descubrir y entregar el mayor valor de negocio con la máxima flexibilidad y capacidad de adaptación a posibles cambios.

 

Módulo 10. Skills Big Data

Se dotarán de conocimiento suficiente para gestionar las implicaciones legales del uso de los datos.

Se aportará una visión de cómo integrar las soluciones de Big Data en las líneas de negocio actuales de su compañía, su enfoque, su compatibilidad y expansión de las soluciones existentes de BI, situación actual del mercado y una visión de futuro realista.

Trabajo Fin De Máster

El Proyecto Fin de Máster supone la realización, por parte del estudiante, de un proyecto, memoria o estudio, en el que se aplique y desarrolle los conocimientos adquiridos en el Máster, y estará orientado al desarrollo de las competencias generales asociadas a la titulación.

Las clases se impartirán de manera virtual de acuerdo a la disponibilidad de los estudiantes y profesores de forma que sean compatibles con  otras ocupaciones como otros cursos o trabajos.

Posteriormente a la finalización del Master será necesaria la presentación de un Proyecto Final.

Distribución General del Plan de Estudios en Créditos ECTS y Horas de Trabajo – Modalidad Online

Horas de claseHoras de trabajoCréditos ECTS
Contexto de los datos a las decisiones estratégicas2994
Data Management21235
Business Intelligence21235
Lenguajes de programación2994
Big Data  21235
Visualización de los datos21235
Analytics21235
Advanced Analytics21235
Gestión de proyectos21235
Skills Big Data21235
Proyecto fin de Master229612
1 crédito ects= 25 horasTotal 22147860

En Consulta queremos ayudarte a que logres tus retos profesionales con la mejor formación del mercado. Para ello, te ofrecemos una serie de becas y ayudas económicas que facilitarán tu acceso a los programas de tu interés. Estamos orgullosos de formar parte de tu carrera.

Existen 2 formas de pago:

  • Al contado
  • Cinco (5) % de descuento sobre el precio final
  • Financiado
  • Pago inicial del 25% del precio final
  • Pago del resto del importe en 7 meses sin intereses

Métodos

  • Transferencia Bancaria
  • Domiciliación Bancaria
  • Paypal
  • Tarjeta de Débito/Crédito
  • Arquitecto de soluciones Big Data
  • Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data
  • Analista de datos (Data Analyst)
  • Científico de datos
  • Analista de negocio 2.0.
  • Data Scientist
  • Data Expert
  • Gestor de Infraestructuras para Big Data
  • Responsable de Seguridad en proyectos Big Data
  • Responsable de Privacidad en soluciones Big Data
  • Auditor de sistemas Big Data

Herramientas que utilizarías a lo largo del máster: