Máster en Big Data y Business Analytics

El Máster en Big Data y Business Analytics, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, proporciona una visión global de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics), es decir, en la aplicación de las técnicas de Data Science a problemas de negocio.

 

ÁREA DEL PROGRAMA: Ingeniería y Tecnología

MODALIDAD: Online, Semipresencial, Presencial.

¿Te interesa nuestro máster?







Información básica de Protección de Datos:

Responsable: IMF International Business School S.L. +info

Finalidad:
La finalidad es el tratamiento de sus datos personales para gestionar nuestra relación comercial y aquellas peticiones que nos haga llegar a través de la página web.

Enviarle, incluso tras la finalización del contrato, comunicaciones comerciales, sobre nuestros productos o servicios, gestionando perfiles comerciales.

Recepción de perfiles profesionales (CV) y otros usos habituales de una web corporativa. +info

Legitimación:
En base a la gestión, desarrollo y cumplimiento de la relación comercial.

Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

Destinatarios:
Organismos oficiales cuando exista una obligación legal.

Empresas del grupo IMF. +info

Derechos:
Acceder, rectificar y suprimir los datos, así́ como otros derechos, como se explica en la información adicional. +info

Información Adicional:
Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en nuestra página web: +info

Acepto la comunicación de datos a las entidades del grupo IMF, con los mismos fines indicados anteriormente.

¿POR QUÉ ESTUDIAR NUESTRO MÁSTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS?

La comprensión del uso técnico complementa la visión de negocio, de manera que los egresados del programa serán capaces de razonar en profundidad sobre la aplicabilidad de las tecnologías, así como de aplicar técnicas y herramientas analíticas en situaciones concretas. En particular:

  1. Facilita adquirir un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  2. Ayuda a comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  3. Enseña a reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
  4. Proporciona el conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido con el conocimiento de los casos y la aplicabilidad de las tecnologías.
  5. Enseña mediante el uso de la tecnología, utilizando directamente las herramientas software que se aplican en entornos profesionales.
  6. Ayuda a aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.

Los alumnos adquirirán competencias para trabajar, entre otras, con las siguientes tecnologías: VirtualBox, Ubuntu, Python, Jupyter Notebook, JSON, XML, Google Drive, Tableau, AWS, EC2, S3, IaaS, Scrum…

OBJETIVOS PRINCIPALES DEL MÁSTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

El objetivo principal de este master en bigdata es que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales (autores del programa formativo de IMF) que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible.

  • Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
  • Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
  • Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.
  • Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
  • Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.
  • Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  • Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  • Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
  • Aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.

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PROGRAMA DEL MÁSTER EN BIG DATA Y BUSINESS ANALYTICS

MÓDULO I

Fundamentos de tratamiento de datos para data science

  1. Uso de máquinas virtuales y shell de comandos.
  2. Fundamentos de programación en Python.
  3. Fundamentos de bases de datos relacionales.
  4. Fundamentos de tecnologías de Internet.
  5. Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python..

Importante: este módulo es introductorio o de nivelación, destinado a la adquisición de las competencias esenciales para la programación estadística, el manejo de bases de datos y el uso de la virtualización, además de otras competencias generales que son necesarias en el resto de los módulos.

 

MÓDULO II

Modelos y Aprendizaje Estadístico

  1. Lenguaje R y tratamiento de datos.
  2. Análisis exploratorio de datos.
  3. Probabilidad e Inferencia estadística.
  4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
  5. Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
  6. GLMS y series temporales.

 

MÓDULO III

Aprendizaje Automático Aplicado

  1. Introducción al aprendizaje automático.
  2. Modelos supervisados.
  3. Modelos no supervisados.
  4. Ingeniería de características y selección de modelos.
  5. Modelos conexionistas.
  6. Reglas de asociación y market basket analysis.

MÓDULO IV

Minería de Texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

  1. Introducción histórica y tecnológica.
  2. Herramientas pln I: NLTK
  3. Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
  4. Text mining I: clustering.
  5. Text mining II: sentimiento y temas.
  6. Otras aplicaciones y técnicas de PLN.

 

MÓDULO V

Inteligencia de Negocio y Visualización

  1. Introducción a la inteligencia de negocio.
  2. Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
  3. Herramientas de extracción, transformación y carga.
  4. Aplicaciones de inteligencia de negocio.
  5. Fundamentos de visualización de datos.
  6. Herramientas de visualización.

 

MÓDULO VI

Infraestructura Big Data

  1. Procesamiento de datos con Hadoop.
  2. Herramientas Hadoop.
  3. Procesamiento de datos con Spark.
  4. Arquitecturas de streaming.
  5. Componentes de arquitecturas de streaming.
  6. Plataformas y Apis en la nube

MÓDULO VII

Almacenamiento e Integración de Datos

  1. Bases de datos no convencionales.
  2. Modelos de base de datos basados en documentos.
  3. Modelos de base de datos basados en columnas.
  4. Modelos de base de datos basados en grafos.
  5. Modelos de base de datos basados en clave-valor.
  6. Adquisición de datos.

 

MÓDULO VIII

Valor y Contexto de la Analítica Big Data

  1. El business case de Big Data.
  2. Proyectos de Big Data.
  3. Aplicaciones analíticas por sectores.
  4. Tecnologías emergentes en analítica.
  5. Gestión de equipos y métodos ágiles.
  6. Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.

 

MÓDULO IX

Aplicaciones Analíticas

  1. Caso de estudio de analítica escalable.
  2. Caso de estudio de analítica en redes sociales.
  3. Caso de estudio en Internet Of Things.
  4. Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
  5. Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
  6. Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.

MÓDULO X

Trabajo Fin de Máster

Dirigido a

  • Este programa está dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos. Los perfiles pueden ser de tres tipos:
    • Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.
    • Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
    • Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica. Cabe señalar, por tanto, que este máster tiene un enfoque fundamentalmente técnico.

    Para estudiar el master big data se necesita:

    • Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
    • Nivel de inglés B2 o superior.
    • Conocimientos de bases de datos y lenguaje SQL.
    • Conocimientos de programación R y/o Python.

    Es recomendable, aunque no imprescindible, un conocimiento básico de bases de datos NoSQL y Hadoop

Requisitos de acceso

Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)

Lugar y duración

DURACIÓN

  • 60 ECTS

Precios y becas

FACILIDADES DE PAGO:

  • Financiación hasta en 12 meses sin intereses ni intervención bancaria (consulta condiciones)
  • Forma de pago Online: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
  • Forma de pago Semipresencial: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
  • Forma de pago Semipresencial: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
  • Forma de pago Presencial: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
  • Forma de pago Presencial: Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses

Metodología y evaluación

El Master en Big Data de IMF ofrece una metodología online flexible adaptada a tus necesidades, sea cual sea tu ubicación geográfica o disponibilidad de tiempo. Además también te ofrecemos cursar este máster de manera presencial en Madrid o semipresencial en Sevilla, para que puedas combinar la flexibilidad de la metodología online con las ventajas del networking.

Todos los contenidos se encuentran totalmente actualizados y poseen un gran rigor técnico, fácilmente comprensibles y con una clara vocación práctica.

IMF pone a tu disposición en su plataforma virtual:

  • Tutorías personal e-presencial (vía foros, chat, teléfono, email).
  • Webinars (en masters seleccionados).
  • Debates y grupos de discusión a través de foros y chats.
  • Test de autoevaluación.
  • Lecturas, estudio de casos y documentación.

 

Requisitos del ordenador del alumno:

  • Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
  • RAM: Mínimo 8 GB, recomendable 12 GB (o superior)
  • Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
    • Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
    • Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
  • Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, se necesitará el entorno Tableau. Los alumnos podrán solicitar en su página web una licencia anual gratuita de Tableau for Students aportando la documentación de matrícula proporcionada por IMF.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, es necesario hacer uso de la herramienta Qlik View (versión 12 Desktop Personal Edition). Los alumnos podrán solicitar una licencia gratuita, previo registro en su página web.

Admisiones

El proceso de admisión es un proceso continuo y no contempla fecha límite para solicitar una convocatoria en particular, para comenzar el mismo, debes indicarnos tus datos de contacto rellenando el formulario de la Solicitud de Información que aparece al final de esta página. Un gestor se pondrá en contacto contigo para informarte más en profundidad y resolver cualquier duda o pregunta que tengas, sin ningún compromiso.

El Proceso de Admisión puede resumirse en el siguiente proceso:

  1. CUMPLIMIENTO DE REQUISITOS
    • Durante la primera fase deberás cumplimentar la Solicitud de Información. A continuación, se pondrá en contacto contigo el gestor del programa para resolverte cualquier duda o pregunta que tengas y deberás enviarle tu Curriculum Vitae.
    • Mediante este documento el Comité de Admisión pretende realizar una primera aproximación a tu perfil académico para poder certificar si el programa sobre el que solicitas información es el adecuado y puede generarte suficiente valor desde el punto de vista profesional.
  2. ENVÍO DOCUMENTACIÓN / PRUEBA OBJETIVA / ENTREVISTA PERSONAL
    • Tras una primera validación y continuando con el proceso de admisión, para poder continuar con la valoración de tu perfil y certificando que puedes ser matriculado en el programa solicitado, nos deberás facilitar la siguiente documentación:
      • Carta de motivación explicando porque quieres realizar el estudio.
      • Copia del Título Universitario (escaneado .jpg).
      • Copia del Expediente Académico Universitario (escaneado .jpg).
      • Copia DNI o Pasaporte (escaneado .jpg).
    • Como último paso durante la fase de validación en el proceso de admisión, se valorará desde el punto de vista académico y técnico tu perfil. Si el Comité Académico así lo considera, se te convocará a una entrevista personal, que podrá desarrollarse de forma presencial en nuestras oficinas en Madrid, o bien a través de video conferencia en el caso de que no puedas desplazarte.
  3. EVALUACIÓN DEL EXPEDIENTE
    • Una vez concluido el proceso de validación, se te elaborará un informe personalizado que será estudiado por el Comité Académico que conjuntamente con el Departamento de Admisiones valorarán si puedes convertirte en alumno del máster.
    • Dicho comité valorará también las posibles ayudas al estudio que se te otorgarán en función de los méritos académicos y profesionales demostrados.
  4. CARTA DE ACEPTACIÓN
    • Una vez que el Comité Académico valore de forma positiva tu perfil de candidato, se enviará una carta a través de correo electrónico informándote sobre tu situación de ACEPTADO en el programa máster acordado.
  5. RESERVA DE PLAZA
    • La reserva de plaza equivale al 20% del valor del programa y viene detallada en la Carta de Aceptación que se te enviará. Una vez recibida la carta de aceptación tienes un plazo máximo de 14 días naturales para realizar el pago de la reserva. En el caso de que el depósito no se confirmase en el tiempo establecido, se considera que declinas la posibilidad de realizar el estudio y por tanto la Universidad Virtual ALACAT no se hace responsable de la confirmación de tu reserva en el mismo.
    • La reserva de plaza supone el compromiso del candidato de cursar el programa de formación elegido y será detraída del importe de la matrícula. Cualquier devolución debe de ser solicitada y debidamente argumentada 4 meses antes del inicio del programa, para poder ser considerada. SÓLAMENTE en casos de enfermedad extrema del alumno o de la denegación reiterada de su visado, se considerará su devolución.
    • La Universidad Virtual ALACATse reserva el derecho a retrasar y/o cancelar el inicio de un máster, si el número de alumnos matriculados en el mismo no garantiza la calidad mínima exigida. Esta decisión será comunicada a los afectados con un plazo mínimo de diez días de antelación, procediéndose a la devolución del importe abonado, si así lo requiere el alumno.
  6. ADMISIÓN OFICIAL Y TRÁMITES ADMINISTRATIVOS
    • Una vez depositada la reserva y confirmada por el Departamento de Contabilidad, el Departamento de Admisiones te enviará las cartas firmadas de admisión, para poder realizar los trámites legales que necesites.

Salidas profesionales

Según la prestigiosa consultora Forrester, el mercado de BDA (big data and business analytics) habría alcanzado el pasado año un volumen de negocio de 150.800 millones de dólares. Los sectores del Big Data y del Business Analytics están, por tanto, en auge y se espera que esta tendencia siga al alza; es más, según IDC, las compras comerciales de hardware, software y servicios relacionadas con este mercado mantendrán una tasa de crecimiento anual compuesta del 11,9 % hasta 2020, año en el que sus ingresos superarán los 210.000 millones de dólares. La última actualización del informe de la Comisión Europea sobre el mercado de Data estima que se generará hasta 2025 un total de 6,7 millones de empleos para profesionales de datos en Europa.

El programa proporciona la formación base para orientarse a diferentes profesiones dentro del área del análisis y la gestión de los datos; concretamente:

  • Analista de datos (Big Data Analyst).
  • Data Scientist (Científico de Datos).
  • Profesionales de Business Intelligence.

En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en los aspectos técnicos para puestos como:

  • Chief Data Officer (CDO).

A los profesionales que posean perfiles informáticos les proporcionará las bases analíticas para salidas profesionales tales como:

  • Arquitecto en Big Data.
  • Data Engineer.

 

Garantizamos oportunidad de prácticas

IMF Business School, a través de su portal de Empleo y Prácticas, garantiza a los alumnos de este Master Online en Big Data la oportunidad de realizar prácticas en empresas. Consulta condiciones.

Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posiblidad de realizar prácticas y entrar en la bolsa de empleo de Indra.

Los sectores que demandan más fuertemente a los profesionales con formación en bigdata son los siguientes: banca y finanzas, seguros, telecomunicaciones, retail, distribución, industria, seguridad, sanidad, utilities, publicidad y marketing y transporte. El analisis de datos es demandado por empresas de todos los perfiles, desde startups a grandes empresas.

Ranking y avales

AVALES

Máster big data codesarrollado con Indra

Máster codesarrollado con Indra

 

IMF es socio de la Asociación de Técnicos de Informática de España.

IMF es socio de la Asociación de Técnicos de Informática

 

IMF mantiene un acuerdo de colaboración con la Federación Colombiana de la Industria de Software y TI (FEDESOFT).

Fedesoft

 

IMF es miembro la Asociación Multisectorial de Empresas de Tecnologías de la Información, Comunicaciones y Electrónica (AMETIC).

AMETIC

 

El Máster en Big data de IMF en el TOP 5 del ‘Ranking de Masters en Big Data, Business Analytics e Intelligence más valorados’ por los usuarios de Mundo Posgrado

Mundoposgrado

RANKINGS

  • IMF Business School ha sido reconocida por la Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB International). Institución internacional sin ánimo de lucro, encargada de certificar la calidad académica de las Escuelas de Negocios alrededor del mundo. Este reconocimiento ha sido otorgada a menos del 5% de las 13.000 que existen en el mundo.
  • Según Wanabis en el IV Ranking Iberoamericano de formación en español, IMF Business School se encuentra entre las 5 mejores escuelas online.
  • IMF Business School es la primera Escuela de Negocios en el Ranking de los MBA más demandados en España, según el observatorio Portal MBA.

Contacto

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Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

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Acepto la comunicación de datos a las entidades del grupo IMF, con los mismos fines indicados anteriormente.