Máster en Big Data y Analítica de Negocio

Proporciona habilidades y herramientas necesarias para convertir grandes volúmenes de datos en información valiosa.

Te permite tomar decisiones estratégicas fundamentadas en el análisis predictivo y prescriptivo.

La demanda de profesionales con habilidades en Big Data y Analítica de Negocio está en constante aumento en el mercado laboral actual.

Adquieres competencias avanzadas en la manipulación y análisis de datos complejos para destacar en roles de liderazgo y consultoría.

Contribuye al éxito empresarial mediante la identificación de tendencias, optimización de procesos y la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.

Te podrás convertir en un Data Scientist y Data Analyst, perfiles con una alta demanda en el mercado laboral actual, y con gran proyección de futuro.

Obtendrás una visión integradora de la analítica de datos y su aplicabilidad a diferentes objetivos y proyectos.

Recabarás todo tipo de datos, de diversas fuentes y diferentes formatos, e implementarlas para ser procesadas con un gran número de herramientas estadísticas y de análisis.

Analizarás e interpretarás grandes cantidades de datos, para poder anticiparse en la toma de decisiones estratégicas de la empresa.

Conocerás las tecnologías más innovadoras entorno al Big Data, como la Industria 4.0, Machine Learning, Cloud Computing o Iot (Internet of things).

1. Analytics Tools
Herramientas analíticas en AWS.
Herramientas de acceso a datos on premise: MySQL.
Lenguajes de análisis de la información: Python 3.x.
Lenguajes de análisis de la información: R.
Plataformas de analítica avanzada: Knime.
Visualización analítica de datos: ggplot2.
Visualización analítica de datos: Leaflet.
Examen: Analytic tools.

2. Big Data Analysis
Machine learning: predicción.
Machine learning: NLP.
Machine learning: Modelos Box Jenkins + Modelos híbridos (BJ + GLM).
Fundamentos estadísticos para el análisis de datos.
Análisis exploratorio de datos.
Machine learning: clustering.
Examen: Big data analysis.

3. Big Data Management
Lenguajes de consulta de información: SQL.
Big data & cloud computing.
Data governance.
Diseño y modelización de un data warehouse estructurado.
Examen: Big data management.

4. Business Analytics
Interpretación de modelos de machine learning.
Visualización analítica de datos: Power BI.
Internet of things (IoT).
Industria 4.0.
Chat GPT.
Big data & business analytics.
Aplicaciones prácticas de ML: modelos de recomendación.
Aplicación de data analytics a ventas.
Analítica Web.
Analítica aplicada en inteligencia de clientes.
Machines learning: redes neuronales aplicadas.

5. Soft Skills
Autoconocimiento.
Inteligencia emocional y Empatía.
Comunicación efectiva.
Gestión de conflictos.
Técnicas de negociación.
Liderazgo.
Resiliencia y Gestión del estrés.
Creatividad e iniciativa.

6. Proyecto Fin de Máster
El PFM es un trabajo grupal que supone la puesta en valor de los diferentes conocimientos adquiridos a lo largo del máster, a través de su aplicación en un proyecto real. Este trabajo contará con una presentación pública frente a un Tribunal de expertos al finalizar el programa.