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Máster de Formación Permanente

Máster en Business Intelligence y Data Management Online

El auténtico impacto del valor de los datos reside en saber trabajarlos ¡Fórmate!

Fecha de inicio
Convocatoria abierta
Precio
7.500 €
Metodología
Online
Duración
10 meses (60 ECTS)
Partner académico

Objetivos

El Máster en Business Intelligence y Data Management te aportará los conocimientos necesarios para conseguir llevar a cabo la gestión avanzada de los clientes y la analítica de la gran cantidad de datos que se generan, lo que hace a su vez necesaria la utilización de nuevas tecnología y técnicas como Big Data y Data Science que nos permiten no solo conocer a nuestro cliente sino anticiparnos a su comportamiento y adaptarnos en un entorno altamente competitivo.

Según Gartner: “En 2023 el 90% de las grandes empresas tendrán un CDO o Chief Data Officer, un ejecutivo encargado de explotar al máximo el valor de los datos y de implementar las tecnologías adecuadas para ello”. ”Las empresas invertirán más de 40.000 millones de euros en ‘Big Data’”, según los cálculos de IDC. “Los datos son el petróleo del siglo XXI” es el nuevo paradigma en lo que a la explosión del dato se refiere. Si esto es así podríamos decir que empresas como Google, Facebook o Amazon serían grandes refinerías, ya que el dato en bruto al igual que el petróleo se consigue al refinar la información y convertirla en valor para el Cliente.

 

Técnicas de análisis

Técnicas de análisis
Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Business Analytics.

Gestión de los datos

Gestión de los datos
Gobernar, preparar y gestionar datos.

Valor de los datos

Valor de los datos
Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permitan extraer valor a los datos.

Toma de decisiones

Toma de decisiones
Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia.

Pirámide de información

Pirámide de información
Estructurar la pirámide de información: del cuadro de mando integral al reporting operativo.

Conceptos Data Science

Conceptos Data Science
Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia.

Técnicas de análisis

Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Business Analytics.

Gestión de los datos

Gobernar, preparar y gestionar datos.

Valor de los datos

Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permitan extraer valor a los datos.

Toma de decisiones

Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia.

Pirámide de información

Estructurar la pirámide de información: del cuadro de mando integral al reporting operativo.

Conceptos Data Science

Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia.

Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás un doble título:

  • el Máster en Business Intelligence y Data Management por Inesdi Business Techschool
  • el Máster de Formación Permanente en Business Intelligence y Data Management por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).

Empleabilidad

95%
De nuestros Alumni encuentran trabajo relacionado con Data Analytics.
+3000
Alumnos de Inesdi que realizan prácticas las obtienen gracias al departamento de Carreras Profesionales.
75%
De nuestros Alumni ascienden al finalizar el Máster.

Nuestros alumnos trabajan en

Razones por las que estudiar Máster en Business Intelligence y Data Management Online en Inesdi

Aprendizaje Estructurado

El programa está diseñado para entender el proceso completo del dato mediante la utilización de nuevas tecnología y técnicas como Big Data y Data Science. Ello permitirá a los alumnos no solo conocer a su cliente sino anticiparse a su comportamiento.

Preparación Para Certificaciones

Complementario a las asignaturas teóricas, los alumnos recibirán también un taller de preparación para las certificaciones aCAP y CAP de Informs.

Visión Integral

El máster aporta una visión integral de la transformación del dato en información valiosa para la toma de decisiones de negocio. El objetivo es aportar una perspectiva general y estratégica, abordando todos los aspectos de la gestión de proyectos de Data.

Contenidos Diferenciales

El máster se caracteriza por abordar módulos específicos sobre visualización de datos, data Storytelling y Casos de Uso de Business Intelligence. Adicionalmente tendrán talleres optativos de SQL y Python.
sin compromiso del Máster en Business Intelligence y Data Management Online

Testimonios

“Gracias al Máster he conseguido el puesto laboral que tengo actualmente.”
Carolina Vargas, BI Analyst en Ricoh
Carolina Vargas,
BI Analyst en Ricoh
"Los docentes de Inesdi hacen que el máster esté a un nivel superior en comparación a otras escuelas."
Bryan Brown Jackson, Financial Controller en Siemens
Bryan Brown Jackson,
Financial Controller en Siemens
"La doble titulación es un gran diferencial y beneficio para todos los profesionales de la industria."
Gabriela Ruiz, Especialista en BI, Data & Analytics
Gabriela Ruiz,
Especialista en BI, Data & Analytics

Programa

El programa en Business Intelligence se estructura en 10 módulos, y termina con el Proyecto Final de Máster.

Los alumnos tendrán la posibilidad de prepararse para las certificaciones PSM®, aCAP® o CAP®.

Además aprenderán a utilizar las siguientes herramientas:

   ads          mysql          fdfs          azure          jkl          klñ

 

Además obtendrás una membresía exclusiva con Amazon Academy

  Amazon academy

Módulo 1.- Estrategia de Datos, Visión Global y Fundamentos de Business Intelligence y Análisis de Datos

  • El valor de los datos.
  • Hacia una cultura Data-Driven.
  • Diseñando nuestra estrategia de datos.
  • Particularidades de los proyectos de Business Intelligence y Data Analytics.
  • Ciclo del proceso de análisis.
  • Fases del análisis de datos.
  • Fundamentos y beneficios.
  • Visión general del mercado en el entorno empresarial y tecnológico actual.
  • Business Intelligence y Business Analytics.
  • Componentes generales de una arquitectura de Business Intelligence.
  • Ejemplos de diferentes industrias.

Módulo 2.- Conceptos Big Data & Analytics

  • Fundamentos del Big Data
  • Hadoop & Arquitectura Big Data
  • Introducción a Spark
  • Cloud Computing
  • Conceptos básicos del Cloud Computing
  • IaaS, PaaS, SaaS
  • Google Cloud

Módulo 3.- Gestión de Proyectos de BI & Data Analytics

  • Agile: Scrum y Kanban.
  • Épicas, User Stories y Criterios de Aceptación.
  • Sprints.

Módulo 4.- Gestión, Gobierno y Calidad de los Datos

  • La importancia del gobierno de los datos.
  • Cómo planificar un programa de Data Governance.
  • Roadmap y plan de acción.
  • Procesos y Herramientas de soporte al Data Governance.
  • Objetivos estratégicos de la gestión de los datos.
  • Definición de Calidad del Dato.
  • Estrategia y Plan de Acción.
  • Proceso de Calidad de Datos: Actualización, Normalización,De-duplicación.
  • Casos Prácticos.

Módulo 5.- Arquitectura Cloud

  • Identidad
  • Gobernanza y cumplimiento
  • Administración Cloud
  • Redes virtuales
  • Almacenamiento Cloud
  • Máquinas virtuales
  • Protección de Datos
  • Monitoring

Módulo 6.- Integración de Datos

  • Organización de los datos: Extracción, Transformación y Carga.
  • Feature Engineering.
  • Introducción a los Procesos ETL.
  • Objetivos y Funcionalidad.
  • Buenas prácticas para definición de procesos ETL.
  • Principales herramientas del mercado.
  • Open Data: Enriquecimiento de Datos.
  • Democratización de los Datos: Open Data.
  • Exploración y utilización de los datos abiertos.
  • Principales portales. APIs, etc…

Módulo 7.- Explotación de Datos

  • Introducción a PowerBI y Carto.
  • Ingesta de información en PowerBI, diferentes fuentes.
  • Creación de modelo de datos.
  • Diseño de mapas en Carto.
  • Realización de dashboards.
  • Publicar y compartir.

Módulo 8.- Visualización de Datos

  • Qué tenemos que visualizar: comprensión de los datos y elección de lo que
  • queremos mostrar.
  • Herramientas a utilizar: elección de la mejor herramienta para visualizar los
  • resultados.
  • Diseño de dashboards.
  • Storytelling: la forma en que contemos los resultados es vital para el éxito.

Módulo 9.- Data Analytics: Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial

  • ¿Qué se entiende por Data Science?: Introducción a la Ciencia de los Datos:
    • Conceptos clave a tener en cuenta.
    • Principales retos.
    • La figura del Científico de Datos.
    • Fases en un Proyecto de Data Science.
  • Introducción al Machine Learning:
    • ¿Qué es? ¿Para qué sirve?
    • Tareas de aprendizaje.

Módulo 10.- Los casos de Uso

La clave de los sistemas analíticos es el uso que hacemos de los datos que manejamos para cubrir un fin o una necesidad. Revisaremos en este módulo los casos de uso más comunes, como construirlos, darles seguimiento y calcular el impacto. Se verán tanto proyectos típicos de Business Intelligence (Cuadro de Mando de Ventas, Cuadro de Mando de la Cartera de Clientes) como proyectos típicos de Data Analytics (Optimización de Campañas, Morosidad, Retención).

Talleres

 El programa incluye talleres exclusivos, para que estés preparado con las últimas tendencias y herramientas del mercado:

  • Taller Python: es uno de los lenguajes de programación más versátiles que existen, puede ser usado en muchos campos diferentes. Si comprendes Python, podrás entender más fácilmente otros lenguajes de programación.

    Python

 

  •  Taller SQL: SQL es un acrónimo en inglés para Structured Query Language. Un tipo de lenguaje de programación que te permite manipular y descargar datos de una base de datos. Ha sido y sigue siendo el lenguaje de programación más usado para bases de datos relacionales.
    MySQL

Certificaciones

El programa incluye talleres exclusivos, para que estés preparado con las últimas tendencias y herramientas del mercado.
Para todos aquellos alumnos que finalicen con éxito el Máster, opcionalmente, podrán prepararse para las certificaciones aCap® o CAP®, acreditaciones clave para los profesionales del área de operaciones y analytics y conseguir también certificación Scrum en gestión de proyectos.

 

  • aCAP® (Associate Certified Analytics Professional) Associate Certified Analytics Professional es una certificación orientada a aquellos profesionales dedicados al análisis de datos, sin experiencia laboral o inferior a 3 años.
  • CAP® (Certified Analytics Professional) Certified Analytics Professional es una certificación orientada a aquellos profesionales dedicados al análisis de datos, con experiencia laboral más de 3 años.

El objetivo de estas certificaciones es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes en materia de análisis de datos. Obtener una acreditación de estas características es un elemento diferenciador, que aporta valor a los profesionales, abriéndoles las puertas al mercado laboral o a la mejora de la posición laboral ocupada. Para las empresas que buscan mejorar su capacidad para transformar los datos en información y acciones rentables, CAP® y aCAP® proporcionan una distinción para identificarreclutar y retener el mejor talento analítico.

Ambas certificaciones están avaladas por Informs, una institución integrada por 12.500 profesionales y estudiantes de este ámbito y que está comprometida con dar respuesta a las necesidades de los profesionales encargados del desarrollo, aplicación, investigación y docencia en el área de anlytics. El objetivo principal de la organización es promover las buenas prácticas y avances en operaciones, gestión empresarial y Analytics con el fin de mejorar los procesos operativos, la toma de decisiones y los beneficios.

El Máster en Business Intelligence & Data Management proporciona a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para superar satisfactoriamente el examen de aCAP® o CAP®, que les permitirán diferenciarse de la competencia y aportar valor a sus carreras profesionales.

CAP y aCAP

 

  • PSM® (Professional Scrum Master): el objetivo de la certificación es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes. La certificación es reconocida y respetada mundialmente porque pone a prueba una verdadera comprensión de Scrum y cómo aplicarlo. Una vez que se obtiene no necesita renovación.

 

Logo PSM

Proyecto final de Master

10 ECTS

Es un trabajo académico-práctico que los estudiantes realizarán, transversalmente. El objetivo de este trabajo es favorecer la aplicación práctica de los conocimientos, metodologías y herramientas vistos a lo largo de todo el máster.

Claustro

Claustro

Alberto Velasco

Director del Máster

Responsable del Departamento de Data&Analytics, en A.M.A. (Agrupación Mutual Aseguradora)

Luis Miguel Cisneros

Profesor del Máster

Feature Engineer en ING

Layla Scheli

Profesora del Máster

Jefatura Área Secretaría Técnica en IOSPER

Javier Monjas

Profesor del Máster

Analytical lead en Aggity

Santiago San Antonio Álvarez

Profesor del Máster

Chief Data Officer en Aegon Seguros

Rafael Comendador Romero

Profesor del Máster

AI & ML en Duck Creek Technologies

Tomás Trenor

Profesor del Máster

Data Analytics Director en Sanitas

Juan Vidal Gil

Profesor del Máster

Experto en Big Data y Analytics

Aldo Munaretto

Profesor del Máster

Data Scientist & DevOps Specialist en Finect

Diego Gaspar

Profesor del Máster

Co-Founder de InnRemote, consultoría estratégica de experiencia organizacionales y generación de comunidades de innovación

Juan Luis Bermúdez

Profesor del Máster

Cloud Security Architect en Telefónica

Raquel Jorge Hernando

Profesora del Máster

Senior BI Engineer en Elastacloud

Sonia Fernández

Profesora del Máster

Expert Data Scientist en Sanitas

Laila El Qadi

Profesora del Máster

Directora de Mentor{y}taller

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster en BI podrán ocupar posiciones como:

Responsables de proyectos de Business Intelligence
Data Analyst
Business Intelligence Specialist
Visual Data Scientific
Gestor de Arquitecturas BI
CDO (Chief Data Officer)
Business Intelligence Consultant

Perfil del estudiante

El perfil de los alumnos del máster en BI y Data Management de Inesdi en anteriores convocatorias es:

 

DATOS DEMOGRÁFICOS
68%
Europa
32%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
36 años
Media
10 años
Media experiencia
BACKGROUND
58%
24%
18%
Business
Tech
Investigación de Mercados
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
17%
28%
51%
4%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster en BI podrán ocupar posiciones como:

Responsables de proyectos de Business Intelligence
Data Analyst
Business Intelligence Specialist
Visual Data Scientific
Gestor de Arquitecturas BI
CDO (Chief Data Officer)
Business Intelligence Consultant

Perfil del estudiante

Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
68%
Europa
32%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
36 años
Media
10 años
Media experiencia
BACKGROUND
58%
24%
18%
Business
Tech
Investigación de Mercados
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
17%
28%
51%
4%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Los estudiantes del Máster en BI podrán ocupar posiciones como:

Responsables de proyectos de Business Intelligence
Data Analyst
Business Intelligence Specialist
Visual Data Scientific
Gestor de Arquitecturas BI
CDO (Chief Data Officer)
Business Intelligence Consultant

Proceso de admisión

Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras.

Solicitud de admisión
Entrevista con el alumno
Documentación de admisión
Evaluación comité de admisiones
Admisión aprobada
Matriculación del alumno
CampusMadrid

Madrid

Campus Madrid

C/Arapiles, 14
28015
CampusBarcelona

Barcelona

Campus Barcelona

Av. Gran Via de l’Hospitalet, 153
L'Hospitalet de Llobregat · 08908
Desde cualquier lugar del mundo

Online

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