Pascual Parada Torralba
Director de Innovación y Data
Master en Data Science y Business Intelligence
Master en Data Science y Business Intelligence
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. Desde desarrolladores de asistentes virtuales (chatbots), a creadores de modelos y sistemas basados en datos e incluso entrenadores de algoritmos son actividades clave de las organizaciones que pretenden una gestión automatizada con modelos Data Driven.
En el Master en Data Science y Business Intelligence aprenderás, desde la práctica, a utilizar todas las herramientas que la Ciencia de Datos, el Big Data y el Business Intelligence nos proporcionan y serás capaz de utilizar algoritmos de IA, a través de Machine Learning para anticipar y predecir el futuro. Además podrás obtener un certificado de profesionalidad avalado por Computerworld University.
Los grandes retos a los que nos enfrentamos suponen una gran oportunidad para todos aquellos que se formen en Big DATA e Inteligenica Artificial. Desde desarrolladores de asistentes virtuales (chatbots), a creadores de modelos y sistemas basados en datos e incluso entrenadores de algoritmos son actividades clave de las organizaciones que pretenden una gestión automatizada con modelos Data Driven.
En el Master en Data Science y Business Intelligence aprenderás, desde la práctica, a utilizar todas las herramientas que la Ciencia de Datos, el Big Data y el Business Intelligence nos proporcionan y serás capaz de utilizar algoritmos de IA, a través de Machine Learning para anticipar y predecir el futuro. Además podrás obtener un certificado de profesionalidad avalado por Computerworld University.
Master en Data Science y Business Intelligence
¿Qué voy a aprender sobre Data Science y Business Intelligence?
Al finalizar el Master en Data Science y Business Intelligence 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 este Master?
El Master en Data Science y Business Intelligence 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.
¿No era esto lo que buscabas?
Plan de Estudios: Master en Data Science y Business Intelligence
La estructura y materias del Master en Data Science y Business Intelligence 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
- Masterclass: Caso real de Big Data: ¿Quién se esconde trás la pantalla?
- Masterclass: Dentro de un sistema Big Data
Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
- Procesos ETL
- Fase de Extracción
- Fases de Transformación y Carga
- Masterclass: Taller de Alteryx
- Masterclass: Knime
Módulo 3. Customer Analytics
- Estrategia customer centric
- Segmentación de clientes
- Gestión del valor del cliente
- Masterclass: Clustering: Segmentación de clientes
- Masterclass: Analítica básica sobre Rapid Miner
Módulo 4. Big Data Marketing
- Marketing Digital & Big Data
- Del Big Data al Digital Customer Journey
- Los expertos te cuentan las claves de negocio
- Masterclass: Big Data Marketing: nuevas respuestas a los retos tradicionales
- Masterclass: Las 7 inteligencias de un ecommerce
Módulo 5. Business Intelligence
- Introducción a la gestión de proyectos BI
- Implementación de proyectos BI
- Power BI
- Masterclass: Análisis de ventas para tiendas 24H Parte 1
- Masterclass: Análisis de ventas para tiendas 24H Parte 2
Módulo 6. Analítica financiera
- Conceptos financieros y gestión de riesgos
- BI: Diagnóstico financiero
- BI: Prevención del fraude
- Masterclass: Detección de fraude usando analítica de datos
- Masterclass: Análisis de sentimiento: casos prácticos
Módulo 7. Data Strategy
- Empresas Data Driven
- Data Strategy I
- Data Strategy II
- Masterclass: Desarrollo de dashboards con Tableau I
- Masterclass: People Analytics
Módulo 8. Visualización de datos
- Introducción a la visualización de datos
- Seleccionar la mejor visualización
- Conceptos avanzados de visualización de datos
- Masterclass: Comunicación Data Driven
- Masterclass: Desarrollo de dashboards con Tableau I
Módulo 9. Conceptos básicos de matemáticas y estadística
- Matemática analítica
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Masterclass: Modelo estadístico para medir y mejorar el NPS en una compañía.
- Masterclass: Modelos estadísticos aplicados en diversos ámbitos de la industria
Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación
- Configuración de ambientes de desarrollo
- Introducción a Python
- Introducción a R
- Masterclass: De messy a tidy data: formateando datos para analítica.
- Masterclass: Análisis de un dataset real con Python
Módulo 11. Big Data: Captura del dato
- El dato y cómo capturarlo
- Del data like al data wharehouse
- Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.
- Masterclass: Implementación básica de analítica sobre Watson Studio
- Masterclass: Herramientas del entorno de Big Data
Módulo 12. Big Data: Almacenamiento
- Sistemas SQL
- Sistemas No SQL y mixtos
- Sistemas de almacenamiento Cloud
- Masterclass: MongoDB: aplicaciones de datos en tiempo real y detección de impago
- Masterclass:Gestión de datos con Azure
Módulo 13. Ciberseguridad en BI y Data Science
- Introducción y conceptos de seguridad
- Arquitectura de la seguridad, seguridad en las redes, sistemas, aplicaciones y datos
- Respuesta a incidentes y escenario actual de las amenazas
- Masterclass: Azure
- Masterclass: GDPR, Ética y Privacidad en Data Science, Machine Learning
Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning
- Introducción al Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Masterclass: Computación Cuántica
- Masterclass: Casos de éxito
Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning
- Introducción al Deep Learning
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Redes convolucionales y otros tipos de redes
- Masterclass: Redes GAN
- Masterclass: El funcionamiento interno de una red convulaciona
Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato
- Sistemas de recomendación
- Procesamiento del lenguaje natural
- Análisis de sentimiento
- Masterclass: Introducción a los Sistemas de Recomendación para personalización guiada por datos
- Masterclass: Aplicaciones, retos y aspectos avanzados en los Sistemas de Recomendación
Proyecto de Fin de Master
*El temario y las masterclass podrán sufrir modificaciones motivadas por la actualización y mejora de los mismos.
Partner Académico
IEBS tiene un acuerdo de colaboración con IBM mediante el cuál aporta al programa y al resto de programas del área, profesores, expertos y herramientas de trabajo.
Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización
Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
Módulo 3. Customer Analytics
Módulo 4.Big Data Marketing
Módulo 5. Business Intelligence
Módulo 6. Analítica financiera
Módulo 7. Data Strategy
Módulo 8. Visualización de datos
Módulo 9. Conceptos básicos de matemáticas y estadística
Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación
Módulo 11. Big Data: Captura del dato
Módulo 12. Big Data: Almacenamiento
Módulo 13. Ciberseguridad en BI y Data Science
Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning
Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning
Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato
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Claustro del Master en Data Science & BI
Dirección
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Profesorado
Pascual Parada Torralba
Director de Innovación y Data
Rubén Calvo
Director de Desarrollo Corporativo a nivel mundial de Antevenio
Alejandro Guasch Granell
Project Manager en SEAT
Aitor Moreno
Responsable de Inteligencia Artificial en Ibermática
Adrián Suárez Armas
Big Data Industry Lead en LUCA (Telefónica Data Unit)
Jacinto Arias Martínez
CEO at Taidy Cloud
Rafael Zambrano López
Data Scientist en LaLiga
Alberto Morales López
Director de Datuary y Biuwer
Paloma Romera
Consultora Senior y Arquitecto de Infraestructuras en IBM
Javier Cózar del Olmo
Co-Fundador Taidy
Joseph Gallart
Manager Data Scientist en Caixabank Business Intelligence
Juan Jose Silva Torres
Data & Analitycs Manager en Ymedia
Jesús Fernández Bés
Especialista en Procesado de Lenguaje Natural y Machine Learning en Everis
Diego Calvo
Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent
Daniel González Medina
Co-Founder Taidy Cloud
Ferran Garcia
Principal Solution Architect en Qlik
Eduardo Matallanas
Data Engineer & Innovation developer en Plain Concepts
Zaira Vicente
Emprendedora y promotora empresarial
Franco Ubber Scapin
Data Scientist en Naranja
Antonio Pabón Álvarez
Business Analytics Specialist
Bruno Magnano Marinelli
Freelance Data Scientist
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Escuela
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Opiniones sobre el Master en Data Science y Business Intelligence
IEBS está posicionada en Rankings como la mejor Escuela Online en España e Iberoamérica para el Master en Data Science & BI .
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#pasionporaprender @iebschool y gracias al campus virtual no he tenido que forrar ni un libro!!
Software & Product Manager at HMY GROUP
Ver opiniónModelo de aprendizaje innovador
Aplicamos las mejores metodologías en Formación Online para el Master en Data Science y Business Intelligence .
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
Duración, becas, financiación y precios del Master en Data Science y Business Intelligence .
¿Cuánto dura?
Tiene una duración de 750 horas.
Precio del Master en Data Science y Business Intelligence
Tiene una inversión total de: U$S 6.250
Becas disponibles
Beca Smart: cubre el 25% del precio
Beca Impulsa: cubre el 40% del precio
¿Cuándo empieza?
Empieza el 29/04/2021.
¡Fináncialo!
Con IEBS en cuotas mensuales sin intereses.
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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