▷ MBA & Máster en Big Data

El MBA & Máster en Big Data de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es un programa de estudios 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 & Máster en Big Data 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.

Inicio de clases: A elegir
Duración: 12 meses
Idioma: Español
Precio: 5.200€
Titulación: Al finalizar el programa formativo recibirás tu diploma de Máster de forma gratuita.
Carácter Internacional: Tramitamos el proceso de Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos en el Convenio de La Haya.

PRESENTACIÓN

METODOLOGÍA

PLAN DE ESTUDIOS

ADMISIÓN

PRESENTACIÓN

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.

METODOLOGÍA

En IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección tenemos la firme idea de que la formación debe enriquecer tu recorrido profesional sin necesidad de detener tu crecimiento laboral. Por esta razón, todos los programas formativos de Máster, Máster de Doble Titulación, Posgrados y Programa de Desarrollo Directivo (PDD) de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección, están diseñados para seguir una metodología progresiva y ágil.

El Campus Virtual de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección es una plataforma moderna en la que te podrás conectar desde cualquier dispositivo móvil (ordenador, tableta o móvil). Gracias a la App de Moodle, podrás continuar con tu formación en cualquier punto del mundo en el que te encuentres.

Todos los programas formativos de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección están conformados por tres unidades formativas:

Contenido formativo dinámico
Vídeos tutoriales y clases magistrales de expertos
Test de evaluación final

En el Campus Virtual de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección podrás conectar con otros profesionales y poder hacer networking para crear sinergias y oportunidades de crecimiento.

PLAN DE ESTUDIOS

El MBA & Máster en Big Data se compone del siguiente temario:

TEMA 1. FUNDAMENTOS DE MARKETING

De consumidor a usuario

Branding

Buyer persona

Customer journey

Marketing directo e indirecto

TEMA 2. PLAN DE MARKETING

Marketing strategy

Marketing mix

Market research

Marketing strategy II

Plan de acción

Tradicional vs. Digital

Estrategias de precios

TEMA 3. MANAGERIAL SKILLS

Leadership

Comunicación y persuasión

Coaching

Empowerment

Change management

TEMA 4. ORGANIZACIÓN Y TRANSFORMACIÓN

Organización y personas

Comportamiento organizacional

Los equipos de personas

Gestión internacional de personas

The future of the work

TEMA 5. OPERATIONS MANAGEMENT

Strategy

Visión estratégica de la dirección de operaciones

Supply management

Product management

Operations management

Organización de procesos

Planificación y control de operaciones

El factor humano en la dirección de operaciones

TEMA 6. VALUE CHAIN INNOVATION

Cadena de valor vs. Cadena de suministro

Compras y aprovisionamiento

Gestión de stocks y gestión de almacenes

Logística

Logística inversa

FBA – fulfillment by amazon

TEMA 7. BUSINESS PLAN

Cultura corporativa

Plan estratégico

Business model

Análisis estratégico

Plan de aplicación y medición

TEMA 8. PROJECT MANAGEMENT

Fundamento del project management

Gestión del equipo

Gestión de los recursos

Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

TEMA 9. FINANCIAL ACCOUNTING

Balance sheet

P&L

Cash flow

Asientos contables

Contabilidad avanzada

Impuestos

TEMA 10. MANAGERIAL ACCOUNTING

Managerial accounting

Management accounts

Working capital

Net debt

TEMA 11. WELLBEING

Qué es el wellbeing

Embodiment

Flowtime

Metodologías

TEMA 12. BIG DATA & ANALYTICS

La relevancia del big data

Organización de proyectos de big data

Metodologías Agile + SCRUM

IA y machine learning

Casos de uso en la industria

TEMA 13. BUSINESS INTELLIGENCE

Business intelligence

BI solutions

KPI

Fuentes de datos

Calidad del dato

TEMA 14. DATA FOR DECISION-MAKING

Open Data

El gobierno del dato

Protección de datos

Diseño de almacenes de datos

Marketing data

TEMA 15. DATA VISUALIZATION

Interpretación de datos

Python

Carto

Power BI

Google Data Studio

TEMA 16. DATA BASE

Fundamentos de bases de datos

Tecnología de bases de datos

Práctica de SQP (MYSQL)

Práctica de NOSQL. MongoDB

Práctica de NOSQL (Hbase)

Bases de datos para grafos

Cloud

TEMA 17. DATA ANALYSIS

Estadística

Medidas

Regresión y correlación

Probabilidad

Distribuciones

Intervalos de confianza

Introducción a los contrastes de hipótesis

Estadística con R

TEMA 18. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Introducción al análisis de datos con Python

Introducción al machine learning

Machine learning supervisado

Machine learning no supervisado

Reinforcement learning

Fundamentos de deep learning

TEMA 19. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA

Apache Hadoop

El ecosistema Hadoop

Apache Spark

Tecnologías para streaming

Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud

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.