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Master en Business Intelligence y Data Science

Master en Business Intelligence y Data Science

¿Qué voy a aprender?

Al finalizar el Master en Business Intelligence y Data Science serás perfectamente capaz de:

  • Saber diseñar y ejecutar proyectos que tengan como objetivo capturar, almacenar y procesar datos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas de una organización.
  • Diseñar y ejecutar proyectos de Big Data.
  • Diseñar y ejecutar proyectos de Business Intelligence.
  • Diseñar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo bajo técnicas de machine learning y deep learning.
  • Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial.

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¿A quién va dirigido?

El Master en Business Intelligence y Data Science 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.

Sesión informativa

Dónde: Online

Cuándo: 23-01-2019

Hora Local: 20:00 h

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Plan de Estudios

La estructura y materias del Master en Business Intelligence y Data Science está organizada de la siguiente manera:

Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización

  • Fundamentos de business intelligence
  • Big data vs business intelligence
  • Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data

Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información

  • Captura y almacenamiento del dato
  • Análisis clave y aplicación de algoritmos
  • Introducción a la visualización de datos

Módulo 3. Customer Analytics

  • Estrategia customer centric
  • Segmentación de clientes
  • Gestión del valor del cliente

Módulo 4. Efectividad de campañas de marketing

  • Programas de fidelización
  • Email, SMS, postal marketing
  • Web & mobile analytics

Módulo 5. Business Intelligence

  • Introducción a la gestión de proyectos BI
  • Implementación de proyectos BI
  • Power BI

Módulo 6. Analítica financiera

  • Conceptos financieros y gestión de riesgos
  • BI: Diagnóstico financiero
  • BI: Prevención del fraude

Módulo 7. Visualización de datos

  • Modelos de visualización e importancia de los indicadores
  • Metodología de diseño con el foco del cliente
  • Implementación de Dashboard

Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato

  • Fundamentos y Proceso de Dirección estratégica
  • De la ventaja competitiva a la ventaja analítica
  • Gestión de proyectos de Transformación Digital

Módulo 9. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 11. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 12. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 13. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
  • Redes convolucionales y recurrentes

Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato

  • Sistemas de recomendación
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de sentimiento

Proyecto de Fin de Master

*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.

La estructura y materias del Master en Business Intelligence y Data Science está organizada de la siguiente manera:

Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización

  • Fundamentos de business intelligence
  • Big data vs business intelligence
  • Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data

Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información

  • Captura y almacenamiento del dato
  • Análisis clave y aplicación de algoritmos
  • Introducción a la visualización de datos

Módulo 3. Customer Analytics

  • Estrategia customer centric
  • Segmentación de clientes
  • Gestión del valor del cliente

Módulo 4. Efectividad de campañas de marketing

  • Programas de fidelización
  • Email, SMS, postal marketing
  • Web & mobile analytics

Módulo 5. Business Intelligence

  • Introducción a la gestión de proyectos BI
  • Implementación de proyectos BI
  • Power BI

Módulo 6. Analítica financiera

  • Conceptos financieros y gestión de riesgos
  • BI: Diagnóstico financiero
  • BI: Prevención del fraude

Módulo 7. Visualización de datos

  • Modelos de visualización e importancia de los indicadores
  • Metodología de diseño con el foco del cliente
  • Implementación de Dashboard

Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato

  • Fundamentos y Proceso de Dirección estratégica
  • De la ventaja competitiva a la ventaja analítica
  • Gestión de proyectos de Transformación Digital

Módulo 9. Conceptos básico de matemáticas y estadística

  • Matemática analítica
  • Estadística descriptiva
  • Estadística inferencial

Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación

  • Introducción a Python
  • Introducción a R
  • Configuración de ambientes de desarrollo

Módulo 11. Big Data: Captura del dato

  • El dato y cómo capturarlo
  • Del data like al data wharehouse
  • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.

Módulo 12. Big Data: Almacenamiento

  • Sistemas SQL
  • Sistemas No SQL y mixtos
  • Sistemas de almacenamiento Cloud

Módulo 13. Protección del dato

  • Privacidad del dato
  • Protección del dato
  • La disociación y anonimización de datos

Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning

  • Introducción al Machine Learning.
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning

  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Herramientas Open Source
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Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato

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Dirección

Pascual Parada Torralba

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Consultor y formador en innovación digital y crecimiento empresarial

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Silvia Margarita Baldiris Navarro

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Doctora en Tecnología

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Profesorado

Pascual Parada Torralba

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Consultor y formador en innovación digital y crecimiento empresarial

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Silvia Margarita Baldiris Navarro

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Doctora en Tecnología

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Aitor Moreno

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Responsable de Inteligencia Artificial en Ibermática

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José Luis Sánchez

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Big Data Platform Manager

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Me está ayudando muchísimo no sólo en mi carrera sino también como persona. Lo principal es refrescar [...]

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José Manuel Pujol Hernández

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Agradezco y recomiendo la formación impartida por IEBS Business School ha sido intenso y apasionante. [...]

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Gracias! Una gran escuela que recomiendo a todo el que me lo pregunta. Además un gran equipo técnico [...]

Verónica Rosselló Bazzoni

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Modelo de aprendizaje innovador

En IEBS aplicamos las más modernas metodologías y técnicas de aprendizaje. Los programas se desarrollan siguiendo esquemas de las metodologías ágiles y se estructuran en clases semanales donde el alumno tiene una serie de metas e hitos que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

¿En qué consiste?

  • Clase Invertida: empezamos por el proyecto que tienes que resolver
  • Aprendizaje por proyectos: aprendemos haciendo no escuchando
  • Trabajo en equipo: trabajamos y aprendemos en grupo
  • Aprendizaje formal, informal y social: utilizamos todos los recursos útiles disponibles

¿Cómo funciona?

  • El principio de cada clase o módulo siempre es el proyecto a desarrollar
  • El alumno accede a los recursos didácticos formales e informales que propone el profesor
  • Participa en debates para reforzar conceptos e ideas clave
  • Dispone de un mentor, experto del sector que ha diseñado la clase, para resolver sus problemas y tener un feedback del mundo real

Resumen del programa

¿Cuánto dura?

Tiene una duración de 750 horas.

¿Cuánto cuesta?

Tiene una inversión total de: Consultar

Becas disponibles

Beca Smart: cubre el 25% del precio
Beca Impulsa: cubre el 40% del precio

¿Cuándo empieza?

Empieza el 02/05/2019.

¡Fináncialo!

Con IEBS en cuotas mensuales sin intereses.

LATAM: Financia este programa con un 5% de recargo en las cuotas mensuales.

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Proceso de admisión

1

Rellenar y enviar la Solicitud de Admisión online

2

Realizar una entrevista personal y el test de aptitud

3

Formalización de la matricula

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