650 horas
9.650 €
* Consulta las becas y ayudas
Folleto
DESCARGAR FOLLETO (6.44 MB)PRESENTACIÓN
El entorno globalizado y crecientemente competitivo, unido a la disponibilidad cada vez mayor de datos procedentes de múltiples fuentes, necesitan de profesionales con nuevas 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 completo programa del Master, impartido por profesionales especialistas en las diferentes materias, me ha provisto de conocimientos en big data y ciencias de los datos desde un enfoque práctico, lo que me ha permitido la inmediata aplicación de estas potentísimas herramientas en mi trabajo”.
Miguel Pintor Sepúlveda, jefe del Servicio Técnico de Movilidad y Desarrollo de Proyectos Estratégicos - Cabildo Insular de Tenerife
El Master en Business Intelligence y Big Data está dirigido a jóvenes titulados universitarios o profesionales, preferentemente nacidos o residentes en Tenerife y en situación de desempleo, con tres perfiles:
Ingenieros de cualquier rama de las TIC
Estadístico (matemáticos o profesionales de diferentes campos científicos)
Dirección y gestión empresarial
Contenidos
BLOQUE I. FUNDAMENTOS
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 BUSINESS INTELLIGENCE, BUSINESS ANALYTICS 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
BLOQUE II – CIENTÍFICO DE DATOS
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
REDES NEURONALES
- La neurona artificial, el perceptrón
- Clasificación y regresión con redes neuronales
- Perceptrones multicapa, retropropagación
- Representation Learning y Deep Learning
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
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)
BLOQUE III – TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS BIG DATA
PARALELIZACIÓN DE DATOS
- Procesamiento paralelo y ecosistema Hadoop
- Procesamiento paralelo bajo arquitectura Hadoop. MapReduce
- Mecanismos de explotación de la información en entornos distribuidos Hadoop
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 (ACID vs BASE)
- Ejercicios y ejemplos usando bases de datos NoSQL: MongoDB y Neo4J
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
SUPERCOMPUTACIÓN
- Introducción a la supercomputación
- Introducción a la programación en paralelo
- El modelo de paso de mensajes
- El modelo de memoria compartida
- Análisis de rendimiento
- Introducción a la supercomputación basada en GPUs
VISUALIZACIÓN DE DATOS CON TABLEAU
- Teoría de la visualización
- Tableau
- Casos de uso
BLOQUE IV – FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
DATA WAREHOUSING Y BASES DE DATOS ANALÍTICAS
-
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
-
Soluciones de data discovery
- Multidimensionalidad y su tipología. OLAP/MOLAP/ROLAP
- Esquema de bases de datos: desnormalización y multidimensionalidad
- Lenguaje de Consulta Analítico: MDX vs SQL
BLOQUE V – ANALÍTICA E INTELIGENCIA DE NEGOCIO
CASO ANALÍTICA ANALÍTICA ESPACIAL
- 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
BLOQUE VI –EMPRESAS Y PROYECTOS
METODOLOGÍA DE PROYECTOS
-
Ideas modelos de negocio
-
Formación de grupos de trabajo
- Asignación tutores
INICIACIÓN A NUEVAS EMPRESAS
Preparación del plan financiero del proyecto empresarial
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 sesiones presenciales en Santa Cruz de Tenerife, aproximadamente una al mes.
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.
Sesiones residenciales: un total de 100 horas repartidas en un fin de semana al mes, en horario de jueves tarde, viernes mañana y tarde y sábados mañana.
- 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
9.650 € (30 bonificaciones del 80% promovidas por INtech y EOI; el importe a abonar por el alumno que obtenga una de las bonificaciones es de 1.930 €)
Ignacio
Peláez
Profesor asociado - Universidad de La Laguna
Javier
Hernández
Docente e investigador - Universidad de La Laguna
Raúl
Jiménez
Responsable del Programa de Desarrolladores y Startups - Esri España
1. SOLICITUD DE ADMISIÓN
Para formar parte de la próxima convocatoria de este programa y obtener una de las 30 bonificaciones ofrecidas por INtech y EOI, rellena el formulario de la solicitud de admisión y envíanoslo acompañado de:
- Fotocopia del título universitario o certificado de estudios universitarios.
- Fotocopia de la última declaración de la renta o, en su caso, documentación acreditativa de situación económica.
- Fotografía tamaño carnet.
- CV actualizado.
- Carta de motivación.
- Fotocopia del DNI.
- Certificado de empadronamiento, en su caso.
- Si procede, fotocopia del documento que acredite expresamente tu situación de desempleo y cualquier otra documentación complementaria que consideres conveniente para estimar favorablemente tu candidatura.
Deberás presentar tu solicitud antes del 20 de julio de 2017.
2. ENTREVISTA PERSONAL
Una vez evaluada la documentación presentada, contactaremos contigo para concertar una entrevista telefónica y valorar así tu implicación con el área de interés y otras aptitudes necesarias para superar el programa.
3. FORMALIZAR RESERVA
EOI publicará en su página web la lista definitiva de candidatos admitidos en el programa y, en su caso, la correspondiente lista de espera.
Las bonificaciones se asignarán atendiendo principalmente a los siguientes criterios:
1º. Adecuación del CV al programa formativo y superación de la entrevista personal
2º. Ser natural o residir en la provincia de Tenerife
3º. Situación de desempleo
4º. Nivel de ingresos y situación económica del solicitante
5º. Resultados obtenidos durante el proceso de admisión
6º. Cualesquiera otros méritos académicos o profesionales y circunstancias personales acreditadas por el candidato
4. RESERVA DE PLAZA
Deberás formalizar la reserva de plaza y aceptación de la bonificación en un plazo máximo de cinco días desde que recibas la comunicación. Lo contrario implicará tu renuncia total a la plaza, que se asignará directamente al candidato que ocupe el primer lugar en la lista de espera y así sucesivamente. En este caso, el alumno dispondrá de un plazo de tres días adicionales para confirmar la plaza y aceptar en su caso la bonificación.