Convocatoria 
2017-2018
Periodo 
Del 28 de Febrero de 2017 hasta 18 de Febrero de 2018
Duración 

650 horas

Horario 

Edición febrero: de febrero a febrero (fase presencial en octubre)

Edición octubre: de octubre a octubre (fase presencial en mayo/junio)

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Blended
Precio 

9.200 €*

*Incluye alojamiento y manutención completa en Madrid durante la fase presencial

Folleto

Objetivos

El entorno globalizado y crecientemente competitivo, unido a la disponibilidad cada vez mayor de datos procedentes de múltiples fuentes, necesitan de profesionales con un nuevo conjunto de competencias y conocimientos para enfrentar problemas de análisis de datos en contextos de negocio concretos, así como un conocimiento de los costes y necesidades asociadas al procesamiento de datos masivos en la nube. Éste es un nicho de empleo en expansión: 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 principal responder a este reto de formación cualificada de los profesionales 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 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)

  • PROGRAMA ACADÉMICO

    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 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.

    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 Propension

    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, en este caso centrado en ‘Gamificacion’. Gestión del rendimiento y efectividad del capital humano de las empresas.
    • Caso práctico sobre el que los alumnos aplicarán sus conocimientos y deberán realizar sus aportaciones, sugerencias y mejoras al modelo propuesto.
    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.

  • 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.

     

    NUESTRO ESTILO

    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.

  • Claustro

    Gonzalo Casajús Rey

    Director de Innovación y Transformación Digital – Carrefour

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    Ramón Alberto Carrasco González

    Senior Data scientist in Marketing - Banco Mare Nostrum

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    Valvanera Castro Fernández

    Socia – OnGKAT

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    Jordi Conesa Caralat

    Profesor - Universitat Oberta de Catalunya

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    Mario de Felipe Pérez

    Director Área Analytics – SISTEL

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    Jaime del Pozo Hernando

    Director - The Business Advisory Group

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    David Díaz Vico

    Data scientist - Instituto de Ingeniería del Conocimiento

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    Carlos García Fernández

    Socio fundador - Strategy Big Data

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    Néstor Guerra Escohotado

    CEO y cofundador - Intelligent Experience Consulting

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    Víctor López Fandiño

    Business Analytics specialist – IBM

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    Manuel Lucania Fesser

    CTO en Semantycs

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    Caio Moreno

    EMEA and APAC consultant - Pentaho, A Hitachi Group Company

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    Santiago Mota Herce

    Consultor de Estrategia y Operaciones

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    Alberto Oikawa Lucas

    CTO y cofundador – Cubenube

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    Javier Pastor Botella

    Director de Desarrollo – Carriots

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    Antonio Pita Lozano

    Leader en Business Analytics – Everis

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    Salvador Sánchez Alonso

    Profesor - Universidad de Alcalá

    Antonio Sarasa Cabezuelo

    Profesor y tutor - UNED

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    Miguel Ángel Sicilia Urban

    Catedrático en Ciencias de la Computación - Universidad de Alcalá

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    Hugo Semiano Viana

    BI-Soporte Informacional, Risk Intelligence - BBVA

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  • Futuro Profesional

    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.

  • ¿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 solicitud, contactaremos contigo para concertar una entrevista y valorar así tu implicación con el área de interés y otras aptitudes necesarias para superar el programa.

    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.

  • REQUISITOS

    Este programa está orientado a tres perfiles de estudiantes: técnico (ingenierías de cualquier rama de las TIC), estadístico (matemáticos o profesionales de diferentes campos científicos) y negocio (profesionales de cualquier área que quieran formarse como analista de datos y analistas de negocio).

  • 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.

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