Máster de Big Data & Analytics

executive MBA
Asignaturas ECTS
MÓDULO 1 - Business Transformation -
Big Data & Analytics from Business and industry prospective 4 ECTS
Business Performance Analysis 4 ECTS
Digital Transformation 4 ECTS
Customer analytics 4 ECTS
MÓDULO 2 - Data Analytics & Visualization -
Data management 6 ECTS
Data visualization 6 ECTS
MÓDULO 3 - Big Data & Data Science -
Big Data Technologies & Architecture 6 ECTS
Data Science & Advanced Analytics 6 ECTS
MÓDULO 4 - Personal skills -
Leadership in a Digital environment 3 ECTS
Ciclo de conferencias de expertos 2 ECTS
MÓDULO 5 - Trabajo de fin de máster -
Trabajo de fin de máster 15 ECTS
TOTAL CRÉDITOS 60 ECTS

Plan de estudios

En el Máster de Big Data & Analytics estudiarás: 

  • Business Transformation: En esta materia el estudiante logra una visión holística de todos los aspectos de la operación y los procesos de una empresa a través de un enfoque industrial, entornos posibles de negocio, fuentes de datos y respuestas a preguntas inéditas. Igualmente, se trabajarán las estrategias, metodologías y herramientas necesarias para desarrollar programas de adquisición y retención de consumidores maximizando el potencial oculto de las bases de datos.
     
  • Data Analytics & Visualization. El objetivo principal de la materia es que el estudiante aprenda los conceptos básicos para el desarrollo de aplicaciones focalizándose en el desarrollo de dashboards y entornos analíticos de tipo self-service para el usuario final para el análisis de la información de forma visual e intuitiva ha facilitado y mejorado en gran medida esta toma de decisiones por parte de las empresas.
     
  • Big Data & Data Science. La materia ofrece a los participantes una visión global sobre los principales fundamentos de los principales sistemas de Big Data existentes en el mercado y que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes para identificar qué algoritmos son los que se deben utilizar en cada caso de uso real, así como la capacidad de implementar y ajustar dichos algoritmos de manera óptima, consiguiendo con ello generar desde segmentaciones de grupos dentro de un conjunto de datos hasta complejos sistemas predictivos.
     
  • Personal Skills. En esta materia se mostrará al estudiante cómo ser un líder en el entorno digital, que será corroborado por las experiencias de líderes del sector.
     
  • Trabajo de fin de máster. El objetivo del trabajo de fin de máster es que el estudiante sea capaz de implementar un proyecto a partir de la implementación de los conocimientos adquiridos en el programa.