MBA & Big Data y Data Analytics Presencial

Titulación: Al finalizar el programa formativo recibirás tu diploma de Máster en formato digital.
Carácter Internacional: Tramitamos el proceso de Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos en el Convenio de La Haya.
Certificación universitaria: Todos los graduados obtienen una certificación adicional expedida por la UDIT - Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología en formato digital al finalizar sus estudios.

PRESENTACIÓN

PLAN DE ESTUDIOS

METODOLOGÍA

ADMISIÓN

PRESENTACIÓN

El MBA & Big Data y Data Analytics de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección está diseñado para capacitar a profesionales en el uso estratégico de los datos empresariales. Este máster es especialmente adecuado para aquellos que deseen ampliar sus habilidades en tecnologías de la información y la comunicación, con una especialización en big data y análisis de datos.

El programa de estudios del MBA & Big Data y Data Analytics combina habilidades técnicas y de gestión empresarial para ofrecer una formación completa. Los estudiantes aprenderán a manejar grandes conjuntos de datos, a utilizar herramientas de análisis y visualización de datos, y a aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para obtener información valiosa para la empresa.

Este máster está dirigido a profesionales que deseen ampliar sus habilidades y conocimientos en el campo del análisis de datos y big data. El programa está diseñado para aquellos que trabajan en tecnologías de la información, finanzas, marketing, consultoría y cualquier otra área en la que el análisis de datos juegue un papel importante.

Además, IEAD ofrece una red de contactos de profesionales de diversas áreas y sectores y tendrás acceso a ponencias impartidas por profesionales de máximo prestigio y reconocimiento a nivel internacional, contando de primera mano experiencias empresariales donde podrás ver ejemplos de cómo aplicar toda la materia teórica de las asignaturas en el ámbito laboral.está

Objetivos:

Desarrollar habilidades técnicas avanzadas en el análisis de datos, incluyendo la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos, aplicar técnicas de análisis y visualización de datos, y utilizar herramientas de software de análisis de datos.
Formar a los estudiantes en la aplicación de técnicas de análisis de datos para obtener información valiosa para la empresa, tales como la detección de tendencias, la predicción de resultados y la identificación de oportunidades de negocio.
Proporcionar una formación completa en gestión empresarial, con una especialización en big data y análisis de datos, para que los estudiantes sean capaces de utilizar eficazmente los datos en la toma de decisiones empresariales.
Fomentar el pensamiento crítico y la capacidad de análisis de los estudiantes para que puedan evaluar de manera rigurosa los resultados obtenidos a través del análisis de datos y tomar decisiones informadas.
Promover el trabajo en equipo y la colaboración, capacitando a los estudiantes para trabajar con otros profesionales en la resolución de problemas complejos de análisis de datos y big data.

Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas

Hard skills

Manejo de grandes conjuntos de datos y herramientas de software de análisis de datos, como Hadoop, Spark y Python.
Desarrollo de modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático y minería de datos.
Implementación de soluciones de análisis de datos y big data utilizando herramientas de software.
Identificación y evaluación de técnicas de análisis de datos para resolver problemas empresariales complejos.
Conocimiento en técnicas de gestión de bases de datos y seguridad de datos, incluyendo el diseño de sistemas de almacenamiento de datos y la protección de los datos sensibles de la empresa.

Soft skills

Habilidades de comunicación efectiva para presentar análisis y resultados a los miembros del equipo y gerentes de la empresa.
Habilidades de pensamiento crítico y análisis para evaluar la calidad de los datos y la validez de las conclusiones.
Capacidad para trabajar en equipo y colaborar en proyectos de análisis de datos.
Habilidades de resolución de problemas para identificar y solucionar problemas complejos en proyectos de big data.
Habilidades de liderazgo y gestión de proyectos para dirigir equipos de análisis de datos y gestionar proyectos de big data.

PLAN DE ESTUDIOS

El MBA & Big Data y Data Analytics se compone del siguiente temario:

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE MARKETING

Tema 1. De consumidor a usuario

Tema 2. Branding

Tema 3. Buyer persona

Tema 4. Customer journey

Tema 5. Marketing directo e indirecto

MÓDULO 2. PLAN DE MARKETING

Tema 1. Marketing strategy

Tema 2. Marketing mix

Tema 3. Market research

Tema 4. Marketing strategy II

Tema 5. Plan de acción

Tema 6. Tradicional vs. Digital

Tema 7. Estrategias de precios

MÓDULO 3. MANAGERIAL SKILLS

Tema 1. Leadership

Tema 2. Comunicación y persuasión

Tema 3. Coaching

Tema 4. Empowerment

Tema 5. Change management

MÓDULO 4. ORGANIZACIÓN Y TRANSFORMACIÓN

Tema 1. Organización y personas

Tema 2. Comportamiento organizacional

Tema 3. Los equipos de personas

Tema 4. Gestión internacional de personas

Tema 5. The future of the work

MÓDULO 5. OPERATIONS MANAGEMENT

Tema 1. Strategy

Tema 2. Visión estratégica de la dirección de operaciones

Tema 3. Supply management

Tema 4. Product management

Tema 5. Operations management

Tema 6. Organización de procesos

Tema 7. Planificación y control de operaciones

Tema 8. El factor humano en la dirección de operaciones

MÓDULO 6. VALUE CHAIN INNOVATION

Tema 1. Cadena de valor vs. Cadena de suministro

Tema 2. Compras y aprovisionamiento

Tema 3. Gestión de stocks y gestión de almacenes

Tema 4. Logística

Tema 5. Logística inversa

Tema 6. FBA – fulfillment by amazon

MÓDULO 7. BUSINESS PLAN

Tema 1. Cultura corporativa

Tema 2. Plan estratégico

Tema 3. Business model

Tema 4. Análisis estratégico

Tema 5. Plan de aplicación y medición

MÓDULO 8. PROJECT MANAGEMENT

Tema 1. Fundamento del project management

Tema 2. Gestión del equipo

Tema 3. Gestión de los recursos

Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

MÓDULO 9. FINANCIAL ACCOUNTING

Tema 1. Balance sheet

Tema 2. P&L

Tema 3. Cash flow

Tema 4. Asientos contables

Tema 5. Contabilidad avanzada

Tema 6. Impuestos

MÓDULO 10. MANAGERIAL ACCOUNTING

Tema 1. Managerial accounting

Tema 2. Management accounts

Tema 3. Working capital

Tema 4. Net debt

MÓDULO 11. WELLBEING

Tema 1. Qué es el wellbeing

Tema 2. Embodiment

Tema 3. Flowtime

Tema 4. Metodologías

MÓDULO 12. BIG DATA & ANALYTICS

Tema 1. La relevancia del big data

Tema 2. Organización de proyectos de big data

Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM

Tema 4. IA y machine learning

Tema 5. Casos de uso en la industria

MÓDULO 13. BUSINESS INTELLIGENCE

Tema 1. Business intelligence

Tema 2. BI solutions

Tema 3. KPI

Tema 4. Fuentes de datos

Tema 5. Calidad del dato

MÓDULO 14. DATA FOR DECISION-MAKING

Tema 1. Open Data

Tema 2. El gobierno del dato

Tema 3. Protección de datos

Tema 4. Diseño de almacenes de datos

Tema 5. Marketing data

MÓDULO 15. DATA VISUALIZATION

Tema 1. Interpretación de datos

Tema 2. Python

Tema 3. Carto

Tema 4. Power BI

Tema 5. Google Data Studio

MÓDULO 16. DATA BASE

Tema 1. Fundamentos de bases de datos

Tema 2. Tecnología de bases de datos

Tema 3. Práctica de SQL (MYSQL)

Tema 4. Práctica de NOSQL. MongoDB

Tema 5. Práctica de NOSQL (Hbase)

Tema 6. Bases de datos para grafos

Tema 7. Cloud

MÓDULO 17. DATA ANALYSIS

Tema 1. Estadística

Tema 2. Medidas

Tema 3. Regresión y correlación

Tema 4. Probabilidad

Tema 5. Distribuciones

Tema 6. Intervalos de confianza

Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis

Tema 8. Estadística con R

MÓDULO 18. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python

Tema 2. Introducción al machine learning

Tema 3. Machine learning supervisado

Tema 4. Machine learning no supervisado

Tema 5. Reinforcement learning

Tema 6. Fundamentos de deep learning

MÓDULO 19. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA

Tema 1. Apache Hadoop

Tema 2. El ecosistema Hadoop

Tema 3. Apache Spark

Tema 4. Tecnologías para streaming

Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud

METODOLOGÍA

La metodología de estudios del Instituto Europeo de Alta Dirección está diseñada para que el alumno pueda compaginar su vida personal y profesional mediante una metodología híbrida que combina formación presencial, formación online en directo y aprendizaje autónomo a través del Campus Virtual.

Las sesiones presenciales están orientadas al aprendizaje práctico, el análisis de casos reales, el trabajo colaborativo y el desarrollo de competencias directivas. Para la superación del programa, el alumno deberá acreditar una asistencia presencial mínima del 50% de las sesiones programadas.

Una vez matriculado, el alumno tendrá acceso al Campus Virtual, donde dispondrá de todos los recursos académicos necesarios para su formación: materiales de estudio, actividades, foros, clases grabadas, masterclass y otros recursos complementarios. Asimismo, las clases online en directo permitirán complementar la formación presencial e interactuar con el profesorado desde cualquier lugar.

Para la evaluación, el alumno podrá elegir uno de los siguientes tres métodos:

Trabajo Final: Presentación de un trabajo o tesis al finalizar todas las asignaturas.
Trabajos de Evaluación Continua: Presentación de un trabajo al finalizar cada una de las asignaturas.
Examen Final: Realización de un examen tipo test al finalizar todas las asignaturas.

A través de cualquiera de estos métodos se evaluará la adquisición de las competencias y conocimientos correspondientes a los diferentes bloques de estudio. Todas las actividades y pruebas de evaluación se gestionarán a través del Campus Virtual.

ADMISIÓN

Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos:

Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.
Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.
Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.