Convocatoria 
2017-2018
Periodo 
30 May 2017-17 Jun 2018. 2ª edición: Oct 2017 a Oct 2018
Duración 

650 horas

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Blended
Precio 

9.200 €

Folleto

PRESENTACIÓN

El entorno globalizado y la proliferación de datos procedentes de múltiples fuentes necesitan de profesionales capaces de enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como con conocimientos de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube. Según las estimaciones de McKinsey Global Institute para 2018, se necesitarán hasta 190.000 profesionales con un nivel alto en habilidades analíticas simplemente en Estados Unidos, así como 1,5 millones de managers y analistas con know-how en tecnologías big data.

El Master en Business Intelligence y Big Data tiene como misión responder a este reto de formación cualificada en las diferentes áreas de la empresa. A través de este programa conocerás en profundidad los elementos de medición de negocio, tecnología y analítica de datos y desarrollarás las habilidades necesarias para adquirir una combinación de habilidades única en las áreas de data science, business analytics y big data management.

El objetivo es que te conviertas en un profesional capaz de sacar todo el partido a las tecnologías de inteligencia de negocio, de manera que reviertan en la mejora de procesos y toma de decisiones de las empresas. 

El Master se desarrolla en tres ediciones:

  • Edición febrero: de febrero 2017 a febrero 2018 (fase presencial en Madrid en octubre 2017) 
  • Edición mayo: del 30 de mayo de 2017 al 17 de junio de 2018 - fase presencial en Madrid en febrero 2018 (abierto el plazo de inscripción)
  • Edición octubre: de octubre 2017 a octubre 2018 (fase presencial en Madrid mayo/junio 2018)

 

"El Master me ha ayudado a encontrar un trabajo en el sector de big data y business intelligence, que era precisamente mi objetivo. Encontré el programa muy completo y me ofreció una perspectiva más amplia de la que hubiera adquirido simplemente a base de experiencia laboral, de una forma más enriquecedora de lo que hubiera pensado”.
Pablo Urruchi Mohíno, antiguo alumno y consultor en Analytics en Everis UK (Londres)

  • Contenidos

    MÓDULO DE NIVELACIÓN Y HERRAMIENTAS
    • Uso de máquinas virtuales
    • Manejo de la línea de comandos
    • Introducción a la programación estadística con R y Python
    • Formatos de datos para la web
    • Bases de datos relacionales y SQL
    FUNDAMENTOS DE BI, BA y BIG DATA
    • 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
    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)
    • El business case de una iniciativa de inteligencia de negocio
    DATA WAREHOUSING
    • Utilidad y conceptos. Arquitectura: data marts y data warehousing
    • Herramientas de extracción, transformación y carga - ETL
    • Diseño de data warehouses. Elementos hardware y software
    • Metodologías de implementación
    • Motores analíticos integrados. Minería de datos
    • Soluciones de Data Discovery
    BASES DE DATOS ANALÍTICAS
    • Multidimensionalidad y su tipología. OLAP/MOLAP/ROLAP
    • Esquema de bases de datos: desnormalización y multidimensionalidad
    • Lenguaje de consulta analítico: MDX vs. SQL
    • Manipulación, análisis y visualización de datos: Visor OLAP y funciones básicas
    • Base de datos analíticas: BBDD columnar, BBDD en memoria
    LA WEB DE LOS DATOS
    • Conceptos de web semántica y web de los datos
    • La nube de los datos enlazados
    • El lenguaje de consultas SPARQL
    • Enlazado y enriquecimiento de información
    INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y MINERÍA DE DATOS
    • 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
    TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO ESCALABLE
    • Introducción a las bases de datos NoSQL: origen, evolución y contexto histórico
    • Persistencia políglota: escoger el modelo de datos más adecuado para cada problema
    • Modelos de agregación: características, tipos, consideraciones de diseño y casos de uso
    • Modelos en grafo: características, consideraciones de diseño y casos de uso
    • Sistemas distribuidos: definición, tipos, estrategias de distribución y consistencia de datos
    • Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J
    MINERÍA DE TEXTO Y ENLACES EN LA WEB
    • 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)
    PARALELIZACIÓN DE DATOS
    • Procesamiento paralelo y ecosistema hadoop
    • Procesamiento paralelo bajo arquitectura hadoop. MapReduce
    • Mecanismos de explotación de la información en entornos distribuidos hadoop
    METODOLOGÍA DE PROYECTOS
    • Ideas modelos de negocio
    • Formación de grupos de trabajo
    • Asignación tutores
    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 DE ANALÍTICA FINANCIERA
    • Conceptos financieros y de riesgos
    • Aplicación práctica de BI y big data 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
    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 DE DATOS ABIERTOS
    • Datos abiertos en el sector público. Reutilización
    • Apertura de datos empresariales. APIs y concursos
    • Estrategias basadas en datos abiertos
    • Casos de uso
    CASO ANALÍTICA DE OPERACIONES
    • Caso de business intelligence - big data en el ámbito de procesos y operaciones. Gestión del rendimiento y efectividad del capital humano de las empresas.
    FASE PRESENCIAL

    El Master se complementa con una fase presencial en Madrid. La estructura de esta etapa es la siguiente:

    • Talleres
    • Visitas a empresas
    • Conferencias
    • Trabajo en proyecto

    Teoría y práctica se dan la mano mediante el estudio, análisis y desarrollo de multitud de supuestos y casos prácticos que te permitirán consolidar tus conocimientos, orientarlos a la acción y vivir experiencias similares a las que experimentarías en tu desempeño profesional.

    Durante las visitas técnicas a distintas empresas e instalaciones conocerás sobre el terreno las tecnologías y los proyectos más relevantes relacionados con su tu formación.

    Proyecto fin de master

    Como parte de tu formación, realizarás un Proyecto Fin de Master en grupo, liderado por un tutor, que te permitirá poner en práctica todos los conocimientos adquiridos.

    A lo largo del Master, y de manera especial con el proyecto final, fomentarás tu capacidad para tomar decisiones y exponer tus argumentos de manera clara y estructurada. También aprenderás a trabajar en equipo y a cumplir diferentes hitos en los plazos establecidos.

  • 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 Business Intelligence y Big Data se desarrolla con metodología online y cuenta con una sesión presencial de dos semanas en Madrid.

    Metodología online: 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.

    Sesión residencial en Madrid: estas semanas están dedicadas al trabajo en equipo y a la aplicación práctica de los conocimientos, con visitas a empresas y sesiones con directivos relevantes de distintos sectores, para acercarte a la realidad empresarial.

     

  • TU FUTURO

    El Master en Business Intelligence y Big Data te prepara para:

    • Trabajar como analista de datos, responsable de proyectos de big data o inteligencia de negocio y data scientist
    • Aprender a medir y evaluar indicadores clave del negocio en todas sus áreas, aplicando métodos de data science
    • Saber gestionar y 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 y los usos de las bases de datos multidimensionales 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: 9.200 € (incluye alojamiento y manutención completa en Madrid durante la fase presencial)

Claustro

Gonzalo

Casajús

Director de Innovación y Transformación Digital – Carrefour

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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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Mario

de Felipe

Director Área Analytics – SISTEL

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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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Carlos

García

Socio fundador - Strategy Big Data

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Néstor Guerra Escohotado

Néstor

Guerra

CoFounder & CEO - IEC

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Víctor

López

Business Analytics specialist – IBM

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Manuel

Lucania

CTO en Semantycs

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Caio

Fernandes

EMEA and APAC consultant - Pentaho, A Hitachi Group Company
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Santiago

Mota

Consultor de Estrategia y Operaciones
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Alberto

Oikawa

CTO and co-founder – Cubenube

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Javier

Pastor

Director de Desarrollo – Carriots
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Antonio

Pita

Leader en Business Analytics – Everis
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Salvador

Sánchez

Profesor - Universidad de Alcalá

Antonio

Sarasa

Profesor y tutor - UNED

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Miguel Ángel

Sicilia

Catedrático en Ciencias de la Computación - Universidad de Alcalá

Perfil en Linkedin

Hugo

Semiano

BI-Soporte Informacional, Risk Intelligence - BBVA

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¿CÓMO SOLICITAR ADMISIÓN?

1. SOLICITUD DE ADMISIÓN

Si estás interesado en formar parte de la próxima convocatoria de este programa, rellena el formulario de la solicitud de admisión y envíanoslo acompañado de una fotocopia de tu DNI, tu CV actualizado, tu certificado de estudios universitarios, otros certificados o títulos de idiomas y una carta de motivación.

2. ENTREVISTA PERSONAL

Una vez recibida tu documentación, el Departamento de Admisiones se pondrá en contacto contigo para concertar una entrevista personal con la Dirección del Programa. De este modo podremos conocerte personalmente y contrastar la información aportada. Los candidatos que no acrediten experiencia profesional deberán además realizar una prueba de admisión online.

3. FORMALIZAR RESERVA

Cuando hayas superado el proceso de admisión, podrás abonar la tasa de reserva para garantizar tu plaza en el programa. Después, deberás enviarnos un email con los siguientes documentos adjuntos: el resguardo del ingreso, el impreso de elección de modalidad de pago y la aceptación del Reglamento General del Alumnado.

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 >