Modalidad: A Distancia
750
10 meses
60 ECTS
Modalidad Abierta
La administración de datos masivos, también conocida como Big Data, se ha vuelto un procedimiento esencial para cualquier compañía contemporánea. En la actualidad, dado que toda la información circula a través de medios digitales, las empresas requieren más que nunca contar con especialistas capaces de recolectar todos esos datos, clasificarlos, analizarlos y comprenderlos para asistirles en la elaboración de estrategias y la toma de decisiones más acertadas. Precisan profesionales como el que podrías ser si te formas en el Máster en Big Data y Análisis de Datos de IEBS Digital School.
Este centro, líder en el ranking online de CSIC, te brinda la oportunidad de cursar en línea todo lo necesario para convertirte en un analista de datos experto. A lo largo de 10 meses, con el respaldo y la instrucción de un extenso equipo de docentes provenientes de empresas de renombre como Openbank, Telefónica o ALTEN, adquirirás los principios, los procedimientos, las técnicas y las herramientas esenciales para diseñar y evaluar estrategias de Business Intelligence, ejecutar proyectos de Big Data, implementar sistemas de datos y mucho más.
Desarrollarás un perfil realmente indispensable en el escenario digital actual y futuro. Y todo esto, con una formación adaptable, disponible las 24 horas del día y que se enfoca en prepararte para las necesidades reales de las empresas a través de la realización de prácticas basadas en casos reales, talleres con destacados referentes del sector, oportunidades de interacción y el acceso a las mejores herramientas del mercado.
Todo esto te aguarda y, además, lo hace con la opción de financiar el 100% del máster sin intereses, o beneficiarte de descuentos gracias a su amplio programa de becas. ¿Te animas?
Fundamentos de Análisis de Datos: Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional, Big Data vs Business Intelligence, El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos, Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data, Fundamentos de Python, Python avanzado, Fundamentos R, Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol, Matemática analítica, Estadística descriptiva, Estadística inferencial y Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas.
Estrategia y Gestión de Datos: Empresas Data Driven, Data Strategy I, Data Strategy II, Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy, Procesos ETL, Fase de Extracción, Fases de Transformación y Carga, Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos, Bases de Datos Relacionales, Fundamentos de SQL, Bases de datos NOSQL, Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante, Orígenes de datos internos y externos, Como los datos externos aportan valor analítico a la organización, Conexiones a orígenes de datos y Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI.
Business Intelligence y Data Warehousing: Gestión e implementación de proyectos BI, Modelos de datos BI, Introducción herramienta Power BI, Proyecto: Diseño de un proceso de BI, Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake, MongoDB Atlas, Fundamentos de Azure y AWS, Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS, Arquitectura Batch y Streaming. Arquitectura Lambda, Herramientas del ecosistema Hadoop: Hive, Gestión de recursos: YARN y Proyecto: Arquitectura distribuidora en funcionamiento.
Procesamiento de Datos a Gran Escala: Extracción, Transformación y Carga de datos, Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop, Gestión de datos Streaming, Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos, Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs, Spark SQL, Dataframes y GraphX, Spark Streaming y MLlib, Proyecto: Procesamiento en Streaming de un Modelo de ML con Spark Streaming y MLlib, Procesos ETL con Python, Web Scraping, Servicios Web y APIs y Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping.
Análisis de Clientes y Predicción: Customer Analytics, Segmentación de clientes, Gestión de valor del cliente, Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones, Business Case en Operaciones y procesos, Business Case en Finanzas, Business Case en People Analytics y Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid.
Visualización de Datos con Google Data Studio: Visualización de datos con G
oogle Data Studio, Gráficos y controles. Campos, parámetros, funciones y fórmulas, Personalización de GDS. Ejemplos y Proyecto: Creación de reporte de marketing digital multi-canal en Google Data Studio.
Global Project
Masterclass: Serie Masterclass: Tecnologías disruptivas, Taller de Python, Workshop: Recomendaciones para aumentar tu empleabilidad como especialista técnico y Masterclass: Web3 y Metaverso.
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GRUPO ATRIUM
El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos...
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% de las ofertas publicadas en portales de empleo están relacionadas con trabajos de Big Data y/o Ciencia de Datos...
Este máster está diseñado para profesionales que desean mejorar sus habilidades en análisis de datos y estrategias de datos a nivel de negocios, combinando teoría y práctica en un formato flexible.
¿Por qué estudiar el Máster en Business Analytics & Data Strategy en EAE Madrid?
1. Transformación profesional
Consigue una visión global de la arquitectura y el ciclo de vida de los datos, así como las características de las distintas herramientas y tendencias del sector...
En nuestro mundo digital en constate evolución, los datos se han convertido en el activo más valioso para cualquier organización, independientemente de su sector. La capacidad de recopilar, procesar y analizar información de manera efectiva es clave para la competitividad empresarial, la innovación científica y la mejora de los servicios públicos...
La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.
