Metodología del Máster en Data Analytics & Big Data

Conviértete en líder Data-Driven analizando grandes volúmenes de datos para decisiones estratégicas.
Inicio: 30 Octubre
750 horas (8 meses)

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Metodología del Máster en Data Analytics & Big Data

El Máster en Big Data y Análisis de Datos se imparte completamente online a través del Campus Virtual de IEBS, lo que proporciona una formación flexible y adaptada a las necesidades individuales de cada estudiante. A lo largo de las asignaturas del master, con fechas y objetivos claros, vivirás una experiencia educativa práctica, trabajando con casos reales y proyectos. Esta metodología te permitirá aplicar los conocimientos adquiridos desde el primer día y enfrentarte a desafíos concretos del análisis de datos.

Durante todo el máster, contarás con la orientación de profesores expertos en Big Data y análisis de datos, quienes te guiarán de forma personalizada en el desarrollo de tus proyectos y la adquisición de conocimientos esenciales.

El Campus de IEBS será el epicentro de tu aprendizaje, donde tendrás acceso a recursos educativos, participarás en debates, talleres y foros, y podrás conectar con otros profesionales del sector. Al ser parte de la Comunidad IEBS, tendrás acceso a contenidos exclusivos, una bolsa de empleo activa, eventos y oportunidades de networking con empresas del sector de los datos y la tecnología.

Campus online

La metodología de estudio se realizará a través de nuestro Campus online, que utiliza las más novedosas técnicas de e-learning y las nuevas herramientas informáticas, cada vez más presentes en la vida cotidiana y empresarial.

Campus online: Es el centro neurálgico de IEBS. Además de contener todo el material de estudio, los alumnos podrán utilizar el campus para comunicarse con sus profesores y con otros alumnos, mediante la utilización de un sistema de correo interno, chats y foros. Este contacto les permitirá tejer una red de conocimiento que va más allá del simple estudio de las materias teóricas. El campus fomentará el aprendizaje colaborativo mediante la puesta en marcha de foros de debate, trabajos de investigación, etc. en aras de fomentar un hábito de trabajo organizado y de estudio innovador que potencie la actitud emprendedora del alumno y las habilidades necesarias para triunfar.

Comunidad IEBS

Desde el momento de su matriculación, el alumno pasará a formar parte de la Comunidad de IEBS, un punto de encuentro entre alumnos que fomentará la interactividad y la comunicación entre profesionales. Esta comunidad estará formada por varios organismos que potenciarán la emprendeduría de nuestros alumnos:

  • Club de Alumnos.
  • Alumni.
  • Blogs.
  • Bolsa de empleo.
  • Club del emprendedor.
  • Club de ética empresarial.

IEBS News:

El alumno tendrá a su alcance las noticias más relevantes y actuales, para mantenerle al día de las últimas tendencias y noticias del mundo empresarial. Además como comunidad de usuarios constituiremos diferentes grupos de compra para conseguir servicios empresariales y descuentos en condiciones preferentes.

Evaluación del Máster en Data Analytics & Big Data

La evaluación del Máster en Big Data y Análisis de Datos se basa en un sistema continuo y personalizado, que permite un seguimiento constante por parte de los profesores. El objetivo es garantizar que cada estudiante se sienta acompañado a lo largo de su proceso de aprendizaje, asegurando la finalización exitosa de las actividades y proyectos en los plazos establecidos.

Durante el máster, se evaluarán las contribuciones semanales, los ejercicios prácticos, y el avance de tu proyecto final. Al concluir el programa, deberás presentar y defender un Trabajo Final de Máster, en el que deberás abordar un desafío real relacionado con el análisis de datos, utilizando las herramientas y metodologías adquiridas en el curso, como la visualización de datos o el uso de algoritmos de análisis avanzados.

Para aprobar el máster, es necesario cumplir con los siguientes requisitos:

  • Aprobar al menos el 75% de los módulos (incluyendo recuperaciones, si fuera necesario).

  • Entregar y aprobar el Trabajo Final de Máster.

  • Obtener una calificación media mínima de 5 sobre 10. La evaluación final se distribuye en un 60% de la calificación de los módulos y un 40% correspondiente al proyecto final.

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