Master en Big Data Analytics (Online)

Convocatoria 
2020
Periodo 
Inicio Octubre 2020
Duración 

660 horas

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Online
Precio 

PRECIO: 10.200 €
PRECIO BONIFICADO: 7.140 € (Descuento 30% #eoiteayuda COVID-19)

Folleto

PRESENTACIÓN

Vivimos un mundo globalizado donde la disrupción digital está provocando la generación de datos procedentes de múltiples fuentes (dispositivos móviles, sensores IoT, logs, RR.SS, sistemas transaccionales, Open Data, etc.) que necesitan de profesionales capaces de extraer el valor que éstos ocultan para generar beneficios (económicos, sociales y/o ambientales).

El Máster en Big Data Analytics tiene como misión responder a esta creciente demanda de formación cualificada en las diferentes áreas de una organización. A través de este programa, conocerás en profundidad la gestión de la estrategia basada en datos, las tecnologías Business Intelligence y Big Data, las herramientas de visualización líderes en el mercado y la analítica de datos avanzada y desarrollarás las habilidades necesarias para adquirir una combinación de capacidades única en las áreas de Data Science, Business Analytics y Big Data management.

La próxima edición del Máster de Big Data online es la número 16. El Máster en Big Data Analytics cuenta con dos convocatorias al año:

  • Inicio en octubre
  • Inicio en abril

Logo QS Ranking

El Master en Big Data de EOI destaca en el Ranking QS entre los 75 mejores programas del mundo por su retorno de inversión: un 25% superior a la media internacional.

• En 10 años, el Big Data de EOI tiene una estimación de retorno de la inversión en más de 240.000 dólares USA respecto a la media global de 192.366 dólares USA.

• Además, según el Ranking QS el coste del programa se recupera 22 meses antes que en el resto de escuelas de negocio.

 

“Gracias a este Master he adquirido las habilidades necesarias, tanto tecnológicas como estratégicas, para hacer de la exploración y la explotación de los datos un valor clave para empresas de cualquier sector. El conocimiento en nuevas tecnologías nos habilita para la creación de nuevos modelos de negocio, para mejorar la toma de decisiones de las empresas y, en el ámbito público, para alcanzar la eficiencia en los servicios al ciudadano”.

Fabiola Solino Díaz. Técnico Superior de Proyectos Informáticos en la Secretaría General de Administración Digital

 

"Ha sido un placer realizar el Master en Business Intelligence y Big Data en EOI. Lo mejor de todo ha sido el gran nivel de los profesores, que aportan gran experiencia profesional y gracias a ello el enfoque es muy práctico y realista. Mis expectativas se han cumplido con creces".

Patricia Benito. Técnico de Desarrollos Digitales en Banca March

  • Contenidos

    BLOQUE 1. INTRODUCCIÓN Y ESTRATEGIA

    FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    • Definición, Componentes y Tipología de Sistemas de Inteligencia de Negocio.
    • Contextualización y Diseño de Sistemas de Inteligencia de Negocio.
    • Diseño de Informes, Cuadros de Mando e Indicadores.
    • Fuentes y Calidad de los Datos.
    • El business case de una iniciativa de inteligencia de negocio

    HERRAMIENTAS AUXILIARES – Parte 1

    • Herramientas auxiliares: Instalación y gestión de máquinas virtuales con VirtualBox, Amazon Workspaces y uso de la línea de comandos en un entorno Linux.
    • Introducción a las bases de datos relacionales:
    • Nociones básicas del modelo relacional: Modelo conceptual, modelo lógico y modelo físico.
    • Introducción a SQL:
    • DDL
    • DML
    • DCL

    ANALÍTICA EN LA NUBE: MODERN BI

    • Cloud computing y el impacto que ha tenido en la revolución del Big Data
    • Poner los almacenes de datos en el panorama actual y el porqué de su importancia
    • Opciones cloud en los entornos profesionales
    • Taller de modelización, integración y explotación de datos en la nube

    ESTRATEGIA Y GESTIÓN BASADA EN DATOS

    • Fundamentos de la dirección estratégica. La información como base del análisis estratégico
    • Análisis del entorno competitivo, sectorial y particular para toma de decisiones. La inteligencia competitiva.
    • Definición de la estrategia: Diseño y simulación de estrategias alternativas
    • Implantación y seguimiento de la estrategia. Definición de indicadores clave (KPI’s).
    BLOQUE 2. INTEGRACIÓN DE DATOS

    HERRAMIENTAS AUXILIARES – Parte 2

    • El lenguaje de programación Python.
    • El entorno Jupyter Notebook.
    • Librerías para el análisis de datos: Numpy, Pandas, y Matplotlib.
    • Introducción a XML y JSON como formatos de datos usando Python.

    TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    • Introducción a las bases de datos NoSQL: origen, evolución y contexto histórico
    • Persistencia poliglota: escoger el modelo de datos más adecuado para cada problema.
    • Modelos de Agregación: características, tipos (clave-valor, documental y orientado a columnas) consideraciones de diseño y casos de uso.
    • Modelos en grafo: características, consideraciones de diseño y casos de uso.
    • Sistemas distribuidos: definición, tipos (cliente/servidor, peer-to-peer…), estrategias de distribución (fragmentación y replicación) y consistencia de datos (ACID vs BASE).
    • Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J.

    PARALELIZACIÓN DE DATOS. HADOOP

    • Procesamiento paralelo y ecosistema hadoop.
    • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce.
    • Mecanismos de explotación de la información en entornos distribuidos hadoop.

    PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO CON APACHE SPARK

    • Framework de computación en cluster Apache Spark
    • Spark SQL
    • Spark Streaming
    • Spark MLib

    VACACIONES DEL 27/07/2020 AL 30/08/2020

    BLOQUE 3. EXPLOTACIÓN DE DATOS. ANALÍTICA AVANZADA

    ESTADÍSTICA CON R

    • Introducción a la estadística: Análisis y descripción de datos
    • Contrastes de hipótesis
    • Estimación de intervalos de confianza
    • Entrenamiento con R

    INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
    • Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad.
    • Herramientas de aprendizaje automático, visualización.
    • El ciclo de la minería de datos.

    SISTEMAS RECOMENDADORES DE PRODUCTOS

    • Introducción a los sistemas de recomendación
    • Sistemas de recomendación clásicos: “El carrito de la compra”
    • Sistema de recomendación personalizados
    • Caso de uso real.

    PLN. MINERÍA DE TEXTO

    • Comprender los fundamentos teóricos, las técnicas y las aplicaciones prácticas del PLN
    • Manejar de forma práctica distintas librerías y herramientas de NLP (NLTK, Brad, Gate)
    • Implementar de forma básica distintas soluciones NLP (Análisis de Sentimiento, Text Mining de datos web, Asistente Virtual)

    CHATBOTS Y ASISTENTES VIRTUALES

    • Estado del arte en chatbots y altavoces inteligentes
    • Posibilidades actuales y plataformas disponibles
    • Creando un chatbot con DialogFlow

    TEORÍA DE REDES NEURONALES. DEEP LEARNING

    • Entendimiento del modelo matemático de una red neuronal
    • Conocer las diversas arquitecturas de redes neuronales
    • Poder implementar modelos de regresión y clasificación de manera práctica
    • Entender el algoritmo de backpropagation para entrenar redes neuronales
    • Comprender las diferencias entre machine learning y deep learning
    • Uso de los lenguajes de programación R y Python para implementar modelos de redes neuronales

    METODOLOGÍA DE PROYECTOS

    • Ideas modelos de negocio
    • Formación de grupos de trabajo
    • Asignación tutores
    BLOQUE 4. EXPLOTACIÓN DE DATOS. VISUALIZACIÓN

    VISUALIZACIÓN DE DATOS

    • Fundamentos de la visualización de datos
    • Visualizando datos con PowerBI

    TEORÍA DE GRAFOS: ANÁLISIS DE REDES

    • Fundamentos para el estudio, medida e investigación de redes sociales
    • Tratamiento, visualización y análisis de grandes redes
    • Herramientas de visualización de redes sociales

    GEOVISUALIZACIÓN DE DATOS Y STORYTELLING

    • Introducción a los SIG (Sistemas de información Geográfica)
    • Herramientas de tratamiento de datos: QGis, PostgreSQL
    • Capas cartográficas y principales operaciones geométricas
    • Creación de un proyecto GIS, como base de una Visualización de datos
    BLOQUE 5. CASOS DE USO

    ADQUISICIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL

    • Introducción y conceptos básicos
    • Arquitectura general de un proyecto IoT
    • Plataformas IoT y Big Data
    • Ejemplos y casos de uso

    CASO ANALÍTICA DE CLIENTES

    • Location Analytics: Concepto y aplicaciones
    • El valor de la ubicación
    • Aplicación en el análisis de resolución de un problema de negocio
    • Casos prácticos y trabajo individual de aplicación de Location analytics en un caso práctico

    CASO ANALÍTICA DE MARKETING

    • Aplicación al Marketing Digital
    • Campañas con públicos seleccionados
    • Selección de Clientes mediante Modelos de Propensión

    CASO ANALÍTICA EN EL SECTOR AGROALIMENTARIO

    • Introducción de la tecnología aplicada en el sector
    • Aplicación del IoT, gamificación, etc. en la operativización
    • Análisis de datos predictivos para la toma de las decisiones

    CASO ANALÍTICA FINANCIERA

    • Conceptos financieros y de riesgos
    • Aplicación práctica de BI y BIGDATA a la visión financiera/riesgos
    • Obtención y preparación de datos financieros y de riesgos              
    • Modelos estadísticos para maximizar el RAR (Rentabilidad ajustada al Riesgo) y para inferir el riesgo de operaciones financieras.

    MÓDULO EMPLEABILIDAD

    • Análisis y situación del mercado laboral
    • Herramientas para la búsqueda de empleo en entorno nacional e internacional
    • Autoanálisis y gestión de habilidades y competencias
    • Desarrollo del CV y carta de motivación
    • LinkedIn: perfil, networking, búsqueda de ofertas y marca personal
    • Entrevistas de trabajo y otras pruebas de selección

    PROYECTO FIN DE MÁSTER

    • Semana Presencia Virtual
    • Desarrollo del Proyecto Fin de Máster
  • EOI +

    El Master se complementa con el programa EOI+, que te aportará aptitudes diferenciales y valores propios de nuestro tiempo. Consta de cuatro ámbitos de trabajo:

    EOI Launchpad [+ info]

    EOI Venture Launchpad te permitirá desarrollar competencias emprendedoras fundamentales en cualquier organización, como son la iniciativa, la creatividad o la pasión. Está basado en la metodología ‘Lean Startup’, que está revolucionando el emprendimiento y permite incrementar la tasa de éxito de los proyectos.

    EOI Líder+ [+ info]

    Bajo la metodología ‘Learning by Doing’, con este programa entrenarás habilidades directivas imprescindibles: liderazgo, toma de decisiones, comunicación, negociación...

    EOI Social.es [+ info]

    A través de EOI Social.es, los alumnos seleccionaréis voluntariamente una iniciativa social en la que colaborar en grupo durante la realización del Master. Una forma de aprender con vocación de servicio y ayudando a otros.

    EOI Digit-all [+ info]

    Vivimos en un mundo digital que está cambiando la sociedad y la forma en que las empresas desarrollan sus actividades. Con este módulo profundizarás en los fundamentos básicos de este nuevo entorno que debe conocer cualquier profesional.

  • Metodología

    La metodología EOI te aportará todos los elementos necesarios para reproducir en un entorno real tu paso por la escuela.

    El Master en Big Data Analytics se desarrolla con metodología online, que garantiza la misma calidad docente que el formato presencial, con un enfoque flexible e innovador que rompe con las barreras geográficas y la incompatibilidad de horarios.

     

  • TU FUTURO

    El Máster en Big Data Analytics te prepara para:

    • Trabajar como responsable de proyectos de Analytics: Data Analyst, Data Scientist o Business Analyst
    • Aprender a medir y evaluar indicadores clave del negocio en todas sus áreas, aplicando métodos analíticos
    • Saber diseñar arquitecturas y soluciones para problemas de big data que aporten valor a la organización
    • Saber aplicar modelos analíticos y predictivos a situaciones de negocio que requieren un tratamiento avanzado
    • Entender el papel de los diferentes modelos de bases de datos on-premise y Cloud y los usos de éstas para analizar y visualizar patrones y tendencias

    En EOI te ayudamos a tu desarrollo profesional a través del Área de Carreras Profesionales, que pone a tu disposición servicios orientados a la inserción en el mercado laboral y a la mejora y desarrollo de tu carrera profesional.

  • CONDICIONES ECONÓMICAS

    PRECIO: 10.200 €
    PRECIO BONIFICADO: 7.140 € (Descuento 30% #eoiteayuda COVID-19)

  • SEMANA PRESENCIAL EN ESPAÑA (OPCIONAL)

    La semana presencial en Madrid o Sevilla constituye un programa intensivo de aprendizaje en España, basado en talleres prácticos, foros de debate, visitas a empresas, conferencias y mesas redondas, donde se intercambiarán buenas prácticas empresariales con los mejores expertos en la materia.

    TEMÁTICAS (elegir una de las siguientes):

    • Liderazgo Digital (en Madrid)
    • Gestión Empresarial (en Madrid)
    • Medio Ambiente, Sostenibilidad y Energía (en Madrid)
    • Educación (en Sevilla)

     CONDICIONES ECONÓMICAS:

    • Realización de la formación con alojamiento y manutención incluida (habitación individual en un hotel de 4*): 1.650€
    • Realización de la formación con manutención (sin alojamiento): 995€

     HORARIOS:

    • Los alumnos con alojamiento llegarán al hotel el domingo y lo dejarán el sábado siguiente.
    • Las mesas redondas, foros de debate, etc. se realizarán en las instalaciones de EOI de lunes a viernes de 09:30 a 18:30 h.

    FECHA:

    • Cada especialidad se realizará en una semana diferente del mes de Junio.
Claustro

Ramón Alberto

Carrasco

Senior Data scientist in Marketing - Banco Mare Nostrum

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Valvanera

Castro

Partner - Ongkat

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Jordi

Conesa

Profesor - Universitat Oberta de Catalunya

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Jaime

Del Pozo

Director - The Business Advisory Group

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David

Díaz

Data scientist - Instituto de Ingeniería del Conocimiento

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Néstor Guerra Escohotado

Néstor

Guerra

CEO y cofundador - IEC

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Noa Cruz

Noa

Cruz

Investigadora aplicada en Procesamiento del Lenguaje Natural - Centro de Excelencia de Inteligencia Artificial de Bankia

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foto_ana_salgado

Ana

Salgado

Gerente del DataLAB de Ferrovial en el Digital HUB

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Alberto Oikawa

Alberto

Oikawa

Director Técnico del Máster en Big Data & Business Analytics - CTO Hispatec Analytics  

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Javier

Pastor

Software Development Director IoT - Altair

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Antonio

Pita

Director en Coordinación de Transformación Digital - Liberbank

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Antonio

Sarasa

Profesor - UCM

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Iván Pastor Sanz

Iván

Pastor

Quantitative Credit Risk Analyst Modeler - Banco Santander

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Ion Carmona Martínez

Ion

Carmona

Analista de datos - Logesta

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Ver más profesorado

¿CÓMO SOLICITAR ADMISIÓN?

1. SOLICITUD DE ADMISIÓN

Si estás interesado en formar parte de la próxima convocatoria de este programa, completa el formulario de solicitud de admisión online y envíalo junto con tu CV o tu perfil de LinkedIN.

2. ENTREVISTA PERSONAL

Una vez recibida tu solicitud, el Departamento de Admisiones se pondrá en contacto contigo para concertar una entrevista personal con el Director/a del Programa. De este modo podremos conocerte personalmente y contrastar la información aportada.

Si no puedes desplazarte a nuestras sedes, solicita realizar la entrevista telefónica.

3. FORMALIZAR RESERVA

Cuando hayas superado el proceso de admisión, podrás abonar la tasa de reserva para garantizar tu plaza en el programa.

En función de tu perfil tu consultor de admisiones te asesorá sobre las distintas convocatorias de becas o ayudas al estudio de las que te puedes beneficiar.

Una vez formalizada la reserva, Secretaria de Alumnos te remitirá las indicaciones para completar tu matricula definitiva en el programa.

BECAS Y AYUDAS

En EOI queremos ayudarte a que logres tus retos profesionales con la mejor formación del mercado. Para ello, te ofrecemos una serie de becas y ayudas económicas que facilitarán tu acceso a los programas de tu interés. Estamos orgullosos de formar parte de tu carrera MÁS INFORMACIÓN >