Maestría en Business Intelligence

Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos

Aprovecha la oportunidad de un sector en alza y conviértete en Data analyst y Business analyst

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  • Inicio:

    25 Abril 2024

  • Horario:

    24/7

  • Duración:

    750 horas (10 meses)

  • Metodología:

    Online

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Nº1 Ranking Marketing Financial Magazine

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Eduniversal Selected School

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Acreditación Serious eLearning

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Emagister Cum Laude

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¿Por qué estudiar el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos?

Presentación del Maestría

En el pasado manejamos datos, información y conocimiento. Hoy en día manejamos datos masivos con los que no solo seremos capaces de anticipar el futuro, sino que nos permitirán crear el futuro que deseamos y automatizar procesos.

Los grandes retos a los que nos enfrentamos suponen una gran oportunidad para todos aquellos que se formen en estas disciplinas. Analistas de datos y de negocio de cualquier vertical dentro de una organización se posicionan como los perfiles más demandados para las empresas con el objetivo de convertirse en organizaciones Data Driven.

En el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos aprenderás, desde la práctica, a utilizar todas las herramientas que el Business Intelligence nos proporciona y serás capaz de obtener información de los datos sobre las que tomar decisiones críticas de negocio para el futuro de cualquier organización.

Analistas de datos y de negocio de cualquier vertical se posicionan dentro de una organización como los perfiles más demandados para las empresas con el objetivo de convertirse en organizaciones Data Driven.

Si quieres ser uno de ellos, te invitamos a sumarte al Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos en el que aprenderás, de forma práctica, a utilizar todas las herramientas que el Business Intelligence proporciona y serás capaz de obtener información de los datos sobre las que tomar decisiones críticas de negocio para el futuro de cualquier organización.

¿A quién va dirigido?

El Master en Business Intelligence y Análisis de Datos proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Científicos de datos y analistas de datos
  • Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data
  • Responsables de producto y experiencia de cliente
  • Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
  • Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.
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Estos son los trabajos a los que podrás acceder con este Maestría

Estas son las profesiones que podrás desempeñar después de estudiar el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos:

  • Analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Director de datos y analítica
  • Big Data y Data Intelligence Analyst
  • Customer Intelligence Analyst
  • Consultor Big Data
  • Consultor/Analista/Especialista de BI
  • Director Transformación Digital
  • Director Dpto. Data
  • Responsable/PM proyecto de BI & Big Data

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Competencias del Maestría en Business Intelligence

Al finalizar el Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos serás perfectamente capaz de:

  • Saber diseñar, desarrollar, analizar y comprender proyectos que contemplen la extracción, transformación y carga de datos en entornos reales.
  • Saber plantear, aplicar y evaluar técnicas/estrategias de Business Intelligence y analítica de datos para apoyar la toma de decisiones y crear valor añadido en cualquier tipo de organización.
  • Conocer el ciclo de vida del dato: desde la generación o captura del dato hasta la visualización final de los mismos.
  • Adquirir el conocimiento necesario en las herramientas planteadas en el Máster para poder implantar un sistema de Business Intelligence en una compañía sin ayuda externa.

Plan de estudios

La estructura y materias del Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos está estructurado en 17 módulos

  • 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
  • Empresas Data Driven
  • Data Strategy I
  • Data Strategy II
  • Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial
  • Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
  • 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 y Queries
  • Bases de Datos NOSQL
  • Sistemas de almacenamiento en la nube pública. Reporting Services
  • Proyecto: Creación de un dashboard de seguimiento de una campaña publicitaria
  • 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
  • Orígenes de datos internos y externos
  • Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
  • Conexiones a orígenes de datos
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
  • Introducción y relaciones entre datos
  • Obtención de datos en Power BI
  • Consultas en Power Query
  • Proyecto: Diseño de un modelo dimensional para un responsable de compras y su implementación con Power BI
  • Customer Analytics
  • Segmentación de clientes
  • Gestión de valor del cliente
  • Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
  • Introducción a DAX
  • Creación de columnas y medidas
  • Variables y tablas auxiliares en DAX
  • Proyecto: Generación de un Dashboard completo integrando DAX
  • Business Case en Operaciones y procesos
  • Business Case en Finanzas
  • Business Case en People Analytics
  • Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
  • Introducción a la automatización de flujos de datos
  • Automatización con PowerShell de Power BI
  • Automatización con Apache Airflow
  • Proyecto: Comparativa de Tecnologías de Automatización de Datos
  • Introducción a la visualización de datos en Qlik
  • Visualización avanzada
  • Reporting e informes
  • Proyecto: Desarrollo de una aplicación analíitica
  • Dashboards y reporting
  • Visualización de datos con mapas
  • Dashboards y reporting. Creación y moficación de visualizaciones. Integración con R
  • Proyecto: Visualización y análisis de datos

Descarga toda la información del programa en PDF

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Director

Román Martín Llera

Científico de Datos en LIS-Solutions

Claustro del Maestría en Business Intelligence

Estos son los profesores del Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos

FAQs del Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos

Modelo de aprendizaje innovador

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Aplicamos el Agile Learning con sprints semanales donde el alumno tiene unos objetivos y metas que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

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Resumen del Maestría en Business Intelligence

Duración, becas, financiación y precios del Maestría en Business Intelligence

  • Próxima convocatoria

    Abril

  • Duración

    750 horas en 10 meses

  • Créditos

    60 ECTs

  • Precio

    $ 130,000

  • Financiación

    En cuotas mensuales sin intereses

  • Becas disponibles

    Hasta el 40%, infórmate y calcúlalo online

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