Dominio integral del ciclo del dato: Formación completa en analítica, Python, R, ETL, Big Data, Business Intelligence, Power BI y estrategia de negocio orientada a datos.
Manejo de herramientas demandadas por el mercado: Trabajo práctico con Python, R, Hadoop, Spark, Tableau, SQL y plataformas cloud en proyectos reales de diversas áreas de negocio.
Metodología práctica con alta empleabilidad: 100% online con enfoque learning by doing, evaluación continua y un 95% de inserción laboral o emprendimiento tras la formación.
· Salidas laborales ·
Data Analyst / Business Analyst
Analiza datos de negocio para identificar oportunidades y riesgos
Salario medio
≈ 30.000 € - 50.000 €/AÑO
Responsable de Business Intelligence
Coordina la estrategia de datos y reporting de la organización
Salario medio
≈ 35.000 € - 58.000 €/AÑO
Data Scientist Junior
Aplica técnicas estadísticas y de machine learning a problemas de negocio
Salario medio
≈ 32.000 € - 52.000 €/AÑO
Consultor/a de Datos
Asesora a empresas en la explotación estratégica de sus datos
Salario medio
≈ 32.000 € - 54.000 €/AÑO
· Certificaciones ·
Sal preparado para las certificaciones que importan
El máster te alinea con los estándares reconocidos internacionalmente. Al terminar, tendrás el conocimiento para presentarte a las certificaciones más valoradas por las empresas.
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
Asignatura 02
Lenguajes de programación potenciados con IA
Clases de esta asignatura
Fundamentos de Python
Python avanzado e Inteligencia Artificial
Fundamentos de R con aplicaciones de IA
Proyecto: Radiografía estadística de la Pandemia
Asignatura 03
Data Strategy
Clases de esta asignatura
Empresas Data Driven
Data Strategy I
Data Strategy II
Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Asignatura 04
Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
Clases de esta asignatura
Matemática analítica
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
Asignatura 05
Proceso de ETL. Del Dato a la Información
Clases de esta asignatura
Integración de datos
Fase de Extracción
Fases de Transformación y Carga
Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Asignatura 06
Sistemas y servicios de Almacenamiento
Clases de esta asignatura
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.
Asignatura 07
Business Intelligence
Clases de esta asignatura
Gestión e implementación de proyectos BI
Modelos de datos BI
Introducción herramienta Power BI
Proyecto: Diseño de un proyecto de Business Intelligence y uso básico de Power BI
Asignatura 08
Entornos Datawarehouse
Clases de esta asignatura
Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
MongoDB Atlas
Fundamentos de Azure y AWS
Proyecto: Creación de un Data Lake con servicios en la nube
Asignatura 09
Orígenes de datos
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 10
Arquitecturas distribuidas Big Data
Clases de esta asignatura
Introducción a las Arquitecturas Distribuidas: Paralelización y Map Reduce
Arquitecturas Lambda y Kappa. Batch vs Streaming.
Gestión de recursos en Arquitecturas Distribuidas
Proyecto: Diseño y Desarrollo de una Arquitectura Distribuida para Análisis de Datos Espaciales
Asignatura 11
Customer Analytics
Clases de esta asignatura
Customer Analytics
Segmentación de clientes
Gestión de valor del cliente
Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
Asignatura 12
Procesamiento de datos a gran escala I: Hadoop
Clases de esta asignatura
Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
Gestión de datos Streaming
Extracción, Transformación y Carga de datos
Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
Asignatura 13
Analítica descriptiva y predictiva
Clases de esta asignatura
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
Asignatura 14
Procesamiento de datos a gran escala II: Spark
Clases de esta asignatura
Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
Spark SQL, Dataframes y GraphX
Spark Streaming y MLlib
Proyecto: Monitoreo de Calidad del Aire en Ciudades Inteligentes
Asignatura 15
Visualización, análisis de datos y reporting en Power BI
Clases de esta asignatura
Visualización de datos con Power BI. Dashboards y reporting
Análisis en Power BI para la toma de decisiones e integración con R / Python
Inteligencia Artificial en Power BI y Presentación de Reportes
Proyecto: Desarrollo de informes desde Power BI Desktop y Service utilizando las tecnologías de Maps y R
Asignatura 16
Procesos ETL avanzados , Web Scraping y uso de APIs con Python
Clases de esta asignatura
Procesos ETL con Python
Web Scraping
Servicios Web y APIs
Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
Asignatura 17
Global Project
Clases de esta asignatura
· Herramientas reales ·
Sales manejando las herramientas que piden las ofertas
No es teoría: trabajarás desde el primer sprint con el mismo stack que usan los equipos ágiles hoy. Llegas a tu próxima entrevista sabiendo usarlas.
Otras herramientas
Conoce las herramientas clave del sector que presentamos durante el programa para que estés al día con las tendencias y mejores prácticas de la industria. Aunque no se emplearán directamente en las actividades, podrás descubrir su potencial.
¿Encaja contigo? Da el siguiente paso.
Becas de hasta el 40% · plazas limitadas para Octubre 2026
"Esperaba teoría y me encontré una formación 100% aplicable. Empecé a usar lo aprendido en mi empresa antes de terminar el máster — y a los tres meses ascendí a Scrum Master."
Sonia Fábregat · Scrum Master · antes Analista de Proyectos
Juan Cruz López Vara
Director Asociado de Operaciones de Inversión en Zurich Insurance
Contenidos claros; clases ágiles; profesores amables y la página web, completa. Es una grata experiencia poder aprender desde casa, gestionando tiempos y dedicación a la medida de las necesidades propias. Muy recomendable.
José Angel Casado García
Advisor en Macco
Este programa me enseñó a transformar los datos en información procesable, comprender el comportamiento de los clientes y mejorar la toma de decisiones a través del análisis predictivo.
· Financiación ·
Una formación accesible, sin renunciar a nada
Creemos en una educación de calidad al alcance de quien quiere crecer. Por eso ofrecemos financiación flexible y becas según tu perfil.
40%
Becas Impulsa
Hasta el 40% del coste cubierto, en colaboración con Grupo Edutech.
25%
Ayudas Smart
Hasta un 25% de descuento para los perfiles que mejor encajan con el programa.
Fundae
Pago por empresa
Emitimos factura y gestionamos la bonificación.
El importe y las condiciones de financiación pueden variar según convocatoria y país. Consulta con tu asesor las opciones de beca aplicables a tu caso
Programa completo
6.700€
Campus + sesiones en directo + Global Project
Titulación propia IEBS y bolsa de empleo
Acceso a la comunidad y eventos de alumni
¿Quieres saber si puedes acceder a una de nuestras becas o ayudas?
Este máster está diseñado para profesionales y directivos que deseen tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Es ideal para perfiles de negocio, analítica, tecnología o consultoría que quieran especializarse en Business Intelligence, Big Data y análisis predictivo para mejorar el rendimiento empresarial.
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¿Qué herramientas y lenguajes se aprenden durante el máster?
A lo largo del programa trabajarás con herramientas y lenguajes clave en el sector como Python, R, SQL, Power BI, Tableau, Hadoop y Spark. Aprenderás a integrar, modelar y visualizar datos para generar insights accionables y apoyar decisiones de negocio.
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¿Necesito conocimientos técnicos previos para seguir el máster?
No se requiere un perfil altamente técnico, pero es recomendable tener conocimientos básicos de datos, lógica o análisis cuantitativo. El programa está estructurado para que profesionales de distintas áreas puedan avanzar desde los fundamentos hasta un nivel avanzado de aplicación práctica.
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¿Qué salidas profesionales ofrece este máster?
Al finalizar estarás preparado para ocupar roles como Business Analyst, Data Analyst, Data Strategist, BI Consultant o Chief Data Officer. Estos perfiles son altamente valorados en sectores como banca, retail, consultoría, tecnología, salud y cualquier empresa orientada a la transformación digital.