Máster en Business Data Science y Visual Analytics

Con nuestro Máster en Business Data Science y Visual Analytics te formarás en analítica avanzada de datos en el entorno empresarial, destacando en un mercado en constante evolución. Todo ello a través del modelo educativo EDUex, que integra tecnologías avanzadas y pedagogías de vanguardia que te permitirán adquirir conocimientos cruciales, además de habilidades críticas aplicables al ámbito empresarial digital.

Desde el desarrollo de competencias significativas hasta la aplicación avanzada de estrategias innovadoras basadas en datos, el plan de estudios de este máster online abarca áreas críticas como Business Intelligence, Big Data, análisis y visualización de datos, aprendizaje automático, bases de datos y minería de datos. Los estudiantes se familiarizarán con herramientas y técnicas avanzadas como Power BI, Tableau, Apache Spark, entre otras.

Recién graduados en disciplinas relacionadas con la informática, estadística, matemáticas, economía o administración de empresas que desean especializarse en la analítica de datos.

Profesionales del sector que ya cuentan con experiencia en áreas como la analítica de datos, tecnología de la información o gestión de proyectos, y que desean actualizar y ampliar sus conocimientos.

Estudiantes de programas relacionados, como el Máster en Business Intelligence, que buscan complementar su formación con habilidades avanzadas en análisis de datos, visualización y técnicas de Big Data.

PROessentials: Certificación en Analítica de Negocios y Big Data

El núcleo PROessentials se centra en desarrollar habilidades fundamentales que son la base de la preparación de los estudiantes. Destaca el dominio de habilidades clave que pueden aplicarse en diferentes programas, fomentando la interacción entre estudiantes de diversas disciplinas y enriqueciendo sus perfiles y redes de contacto.

Business Intelligence y Big Data
Fundamentos del Business Intelligence
El valor de los datos
Fundamentos del Big Data
Desarrollo de una Estrategia de Datos
Elementos clave para el Gobierno y Gestión de los datos
Organización Data-Driven. Retos y oportunidades

Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato
Almacenamiento y procesamiento de la información
Información estructurada
Tecnologías Big Data
Análisis y visualización de la información
Herramienta SAS Visual Analytics
Gobierno del Dato

Reporting y Seguimiento del Negocio
Reporting y Seguimiento del Negocio
Metodología para Diseñar e Implementar un Reporte de Negocios
Toma de Decisiones Estratégicas a través del Análisis de Datos: Casos de Fraude, Avería
Introducción a la Matriz ABC-XYZ de Clientes
Segmentación de Clientes con Cuartiles: Creando Mapas de Audiencia
Evaluación de Acciones Comerciales e Interacciones con el Cliente

PROadvance: Certificación en Data Science Avanzado y Herramientas de Visualización
Las asignaturas PROadvance se centran en el desarrollo de competencias específicas en el área de especialización, así como en la adquisición de habilidades instrumentales necesarias para el trabajo en el campo de estudio.

Bases de datos Relacionales y no Relacionales
Modelo Entidad Relación
Formas Normales Y Entornos Datawarehouse/Big Data
Modelos No Relacionales. Contexto
Modelos no Relacionales. Detalles
Implementaciones BBDD Relacionales
Implementaciones BBDD No Relacionales

Tecnologías Avanzadas para Análisis de Datos y Aprendizaje Automático
Arquitecturas y Soluciones de Big Data: Análisis, Procesamiento y Escalabilidad en la Era Digital
Entornos de Trabajo para Arquitecturas Deep Learning
Aprendizaje Automático
Regresiones y Series Temporales Autorregresivas
Árboles de Decisión y Algoritmos
Redes Neuronales Artificiales

Técnicas de Data Mining para el Negocio
Introducción a la Minería de Datos
Fases de un Proyecto de Data Mining
Árboles de Decisión
Regresión Lineal Multivariante
Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Detección de Abandono con Redes Neuronales

Bases de datos para el Big Data: NoSQL y Cloud Computing
Introducción a NoSQL y Modelos de Datos
MongoDB: Conceptos y Práctica
Cassandra: Modelado y Gestión de Datos
Riak: Eficiencia y Escalabilidad en Almacenamiento Clave-Valor
Neo4j: Modelado y Consultas en Bases de Datos de Grafos
Cloud Computing y Almacenamiento en la Nube

Ingeniería para el proceso masivo de datos
Introducción al proceso masivo de datos
Introducción a HDFS y MapReduce
Introducción a Apache Spark
DataFrames en Apache Spark
Spark MLlib y Spark Structured Streaming
Introducción a Apache Kafka

Herramientas de visualización
Power BI
Tableau

Visualización de Datos Geoespaciales
Introducción a la Visualización de Datos Geoespaciales
Fundamentos de Cartografía
Análisis Espacial y Estadística
Visualización de Datos Raster y Vectoriales
Integración de Datos Geoespaciales y Temporales
Aplicaciones Avanzadas y Proyectos

Storytelling del Dato: Comunicación Visual de Insights
Optimización en la petición de la información: estados, fechas, clientes
Introducción a Power BI
Conexión con fuentes de datos
Objetos visuales Power BI, posibilidades y mejores combinaciones para la narrativa.
Fuentes en Tableau
Visualización en Tableau

Visualización de redes, grafos y temporales
Introducción a la Visualización de Redes y Grafos
Fundamentos de Teoría de Grafos
Técnicas de Visualización de Redes y Grafos
Visualización de Datos Temporales
Análisis de Redes Dinámicas y Temporales
Integración y Proyectos Avanzados

Proyecto Fin de Programa

Científico de Datos (Data Scientist)
Analista de Datos (Data Analyst)
Ingeniero de Datos (Data Engineer)
Analista de Business Intelligence (BI Analyst)
Consultor de Big Data
Especialista en Visualización de Datos (Data Visualization Specialist)