Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial (Barcelona | Madrid)
Aprende a convertir datos en conocimiento práctico para impulsar decisiones empresariales inteligentes.
El objetivo general del Máster de Formación Permanente en Business Analytics e Inteligencia Artificial de Inesdi Business Techschool es ofrecer una visión completa de todo el proceso necesario para sacar valor del dato. Se abarca desde el análisis más estratégico de negocio, hasta el conocimiento necesario para la implantación de un plan de Business Analytics.
De forma práctica, se abordarán la ingesta, tratamiento, análisis y visualización de datos, garantizando su calidad y gobierno con IA. Además, se explorará el impacto de la Inteligencia Artificial en todo el proceso y la gestión de proyectos con metodología Agile, proporcionando una visión integral de las herramientas clave para una toma de decisiones más acertada.
Programación en Python
Tecnología y lenguaje de programación SQL
Control inteligente y Ético de IA
Tecnologías para datos
Decisiones efectivas para utilizar datos
Pirámide de información estructurada
Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás un doble título:
- Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial por Inesdi Business Techschool
- Máster de Formación Permanente en Business Analytics e Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).
Empleabilidad
Nuestros alumnos trabajan en
Razones por las que estudiar Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial (Barcelona | Madrid) en Inesdi
Rol estratégico
Estudiar de forma presencial en Barcelona o Madrid, te prepara para desempeñar un rol clave en cualquier sector empresarial. Por eso, las organizaciones buscan perfiles profesionales que sepan analizar e interpretar sus datos para mejorar sus resultados.Visión y conocimiento
Que los datos son la clave del éxito de todo tipo de empresas no es ninguna novedad, y estudiar Business Analytics es la manera de aprender a interpretarlos. También de adquirir la visión y conocimiento necesarios para convertir en líder a una empresa.Accesibilidad y transparencia
Estas son dos de las características que los clientes exigen a las empresas cuyos productos y servicios compran. Estudiar inteligencia de negocios te coloca en la posición de ofrecer a esas empresas la posibilidad de dar a sus clientes lo que necesitan.Escasez de perfiles
Muchas consultoras de RRHH han reconocido la escasez de perfiles especializados en datos. De ahí que estudiar Business Analytics se haya convertido en un medio de mejorar la empleabilidad en todos los sectores empresariales.Testimonios de alumnos
Profesores de alta calidad y experiencia. Cursé el Máster en la sede de Barcelona, llegué estudiando, me quedé trabajando. Ha sido una grata experiencia, con momentos muy agotadores y una gran satisfacción de vuelta. Hoy, mis dashboards han generado una revolución en mi compañía gracias a lo aprendido.
Data Analyst en Boehringer Ingelheim
"Inesdi ofrece formación de vanguardia, lista para la inserción laboral. Los profesores y coordinadores son proactivos y siempre dispuestos a ayudar. Como CEO de una empresa tecnológica, no podría haberlo logrado sin su apoyo."
Ceo-Founder en NEUROGENESIS IA TECHNOLOGIES SL
"Habiendo estudiado el Máster en Inesdi, puedo afirmar que la calidad de las clases, del campus y de la enseñanza de los profesores es excelente. Este Máster me ha dado las herramientas para tener conocimientos técnicos sobre Business Analytics, además ahora me siento mucho más segura en mi trabajo."
Analista funcional de SAP en RAVA Consulting
"Completar el Máster en Business Analytics e IA en Inesdi ha sido una experiencia increíble. Los profesores son expertos y siempre están disponibles para ayudarte. El programa está actualizado y te prepara muy bien para el mercado laboral."
IT Specialist en Cegid
"Lo mejor del programa presencial en Barcelona es la oportunidad de convivir con compañeros de diferentes ciudades y poder hacer networking, de igual manera al ser presencial los profesores transmitieron muy bien los contenidos haciendo que el aprendizaje sea gratificante para aquellos que no tenemos noción en el área.”
Estudiante del Máster en Business Analytics e IA
"Los profesores y el contenido que ofrecían, son de muy buena calidad, ya que están actualizados a la realidad del mercado actual. Recomendaría Inesdi 100%, sin lugar a dudas"
Project Manager II en Hewlett Packard Enterprise
"El máster cursado me ha ayudado a asentar mis conocimientos previos de manera teórica. Todo lo aprendido lo he podido integrar en mi nueva trayectoria profesional. He fortalecido mis conocimientos y adquirido nuevas perspectivas. El profesorado es muy cercano y lleno de experiencias, enriquece cada lección."
Director de Operaciones en Indenova
Descubre Inesdi en Madrid
Madrid es una de las ciudades más importantes en el ámbito empresarial en Europa. Alberga sedes de multinacionales, empresas tecnológicas, startups y el mercado financiero. Esto genera una gran cantidad de oportunidades laborales y prácticas para los estudiantes, especialmente en sectores como la tecnología, la economía, las finanzas y el marketing.
Descubre Inesdi en Barcelona
La ciudad de Barcelona se presenta como un destino atractivo para estudiar gracias a su ecosistema de innovación, su vida cultural vibrante y su alta calidad de vida. La ciudad de Barcelona es también un destino popular para estudiantes internacionales ya que proporciona un sinfín de oportunidades para el desarrollo personal y profesional en un entorno cosmopolita y dinámico.
Programa del Master Presencial de Business Analytics e Inteligencia Artificial en Madrid y Barcelona
Este máster tiene la opción de realizarse en modalidad Full Time, de lunes a jueves de 16.30h a 21.30h; o en modalidad Part Time, solo para aquellos alumnos ya residentes en España, viernes de 16h a 21h y sábado de 9h a 14h.
El programa en Business Analytics e IA se estructura en 10 módulos, y termina con el Proyecto Final de Máster.
Los alumnos tendrán la posibilidad de prepararse para la certificación de PSM® y Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.
Además, aprenderán a utilizar las siguientes herramientas:
Módulo 1.- El valor del dato y estrategias de Business Analytics
El objetivo de este módulo es conocer el valor que tienen los datos. Se proporcionará al estudiante una comprensión integral de la estrategia de datos en las organizaciones modernas y cómo los datos pueden ser utilizados como un activo estratégico, ofreciendo una visión global que integre fundamentos del business intelligence, el análisis de datos y la inteligencia artificial. Los alumnos serán capaces de diseñar, implementar y gestionar estrategias de datos que impulsen la toma de decisiones y generen valor a la organización.
Objetivos:
- El valor de los datos.
- Fundamentos del Business Intelligence y Data Analytics.
- Transformación en empresa Data-Driven.
- Estrategia de datos.
- Ciclo de vida del dato, desde su origen hasta la explotación.
- Fases del análisis de datos.
- Big Data, Machine Learning e IA.
- El rol del Chief Data Officer (CDO).
- Data Management.
- Arquitectura de datos.
- Transformación Digital.
Módulo 2.- Big Data, Analytics e IA
El objetivo de este módulo es comprender los conceptos clave del Big Data y su relación con el Business Intelligence, así como su impacto en el tratamiento de datos. Se explorarán nuevas tecnologías y arquitecturas emergentes, y se trabajará con ejemplos prácticos de Google Cloud y el uso de Inteligencia Artificial, además de aprender el lenguaje SQL.
Objetivos:
- Fundamentos del Big Data.
- Hadoop y Arquitectura Big Data.
- Introducción a Spark.
- Conceptos básicos del Cloud Computing.
- IaaS, PaaS, SaaS.
- Google Cloud.
- Aplicación de la IA en la empresa.
- Programación en SQL.
Módulo 3.- Integración de datos
El objetivo de este módulo es integrar y organizar datos de diversas fuentes para maximizar su valor en un sistema unificado. Se abordarán los procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) con teoría y ejemplos prácticos, además de introducir el uso de Python y la aplicación de la Inteligencia Artificial generativa en estos procesos.
Objetivos:
- Organizando los datos: Extracción, Transformación y Carga.
- Feature Engineering.
- Modelado de datos.
- Modelo entidad – relación.
- Buenas prácticas para definición de procesos ETL.
- Principales herramientas del mercado.
- Democratización de los Datos: Open Data Explorando y utilizando los datos abiertos. Principales portales, APIs.
- Programación en Python.
- Optimización y generación de código utilizando Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
- Documentar código utilizando Inteligencia Artificial.
Módulo 4.- Visualización de datos aplicando la IA
En este módulo, los alumnos dominarán la visualización de datos, enfocándose en cómo comunicar resultados a distintos stakeholders para facilitar el análisis y la toma de decisiones. Se profundizará en los fundamentos de la visualización y en la búsqueda de las mejores representaciones de insights, así como en el uso de la IA generativa para mejorar el diseño de presentaciones.
Objetivos:
- Tipos de gráficos; cuándo y cómo utilizarlos.
- Benchmark de principales tecnologías de Business Intelligence del mercado.
- Proceso de elaboración y diseño de un dashboard.
- Best practices, IBCS, errores más comunes, mal uso de las visualizaciones.
- Balanced Scorecard y KPIs más frecuentes.
- Storytelling.
- Sesgos de las personas al analizar la información.
- Diseño de presentaciones con IA generativa.
- Tendencias de mercado e impacto de la IA en la visualización de datos.
- Customer Analytics.
Módulo 5.- Explotación de datos
El objetivo de este módulo es dominar Power BI en Business Intelligence. Los alumnos crearán dashboards avanzados, procesarán datos, implementarán KPIs y explorarán el uso de Inteligencia Artificial, además de prepararse para la certificación Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.
Además, abordarán los contenidos necesarios para prepararse para la certificación: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.
Objetivos:
- Introducción a Power BI.
- Ingesta, transformación y modelado de datos en Power BI.
- Creación de reportes y dashboards en Power BI.
- Programación en DAX.
- Publicar y compartir.
- Creación automática de dashboards con Inteligencia Artificial en Power BI.
- Creación de dashboards en Tableau.
- Preparación para la certificación: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
Módulo 6.- Arquitectura, Modelado y Bases de datos
La arquitectura en la nube o cloud constituye la base más moderna en la que se integran las distintas tecnologías de datos para crear entornos de TI capaces de extraer, procesar, gestionar y compartir información. En este módulo analizaremos las plataformas líderes de mercado y veremos cómo se trabaja con ellas, cuáles son los principales elementos a tener en cuenta y cómo se controlan los costes asociados de manera eficaz.
Objetivos:
- Principios básicos de arquitectura de datos.
- Arquitecturas en la nube (cloud) VS on premise.
- Benchmark tecnológico de los principales proveedores cloud.
- Ejemplos prácticos con Microsoft Azure.
- Gestión de usuarios.
- Gobernanza y cumplimiento.
- Administración Cloud.
- Redes virtuales.
- Almacenamiento Cloud.
- Modelo de costes de arquitecturas cloud.
- Monitorización de arquitecturas cloud.
Módulo 7.- Data Analytics: Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial
Este módulo se centra en la analítica avanzada y su impacto en la optimización de procesos y reducción de costes en empresas. Se explorarán conceptos emergentes, su aplicación en diversas industrias y el uso de Python e inteligencia artificial.
Objetivos:
- Introducción Machine Learning / Inteligencia Artificial / Modelos predictivos.
- Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y LLMs.
- Machine Learning en la empresa.
- Estadística, EDA y preparación de datos.
- Aprendizaje supervisado (clasificación, regresión, evaluación de modelos).
- Aprendizaje no supervisado (modelos de clústering, detección de anomalías).
- MLOps.
Módulo 8.- Gestión, Gobierno y Calidad de los Datos
El objetivo de este módulo es aprender a gobernar y gestionar los datos para garantizar su calidad, especialmente con el auge de la IA en las empresas. Se abordarán estrategias para desarrollar un plan de gobierno de datos y su impacto en la calidad de la información.
Objetivos:
- La importancia del gobierno de los datos.
- Privacidad de los datos, GDPR. 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.
- Calidad del Dato.
- Estrategia y Plan de Acción.
- Proceso de Calidad de Datos: Actualización, Normalización, De-duplicación.
- Casos Prácticos.
Módulo 9.- Gestión de proyectos de Business Intelligence y Data Analytics
Este módulo se centra en la metodología para optimizar la gestión de proyectos, garantizando entregas de mayor calidad y en menor tiempo. Tras completar las fases del ciclo de vida del dato (módulos 1-8), se asegurará que el resultado cumpla con las necesidades del usuario.
Objetivos:
- Fundamentos de gestión de proyectos.
- Gestión tradicional (waterfall) vs. Agile.
- Metodología Agile: Scrum y Kanban.
- Épicas, User Stories y Criterios de Aceptación.
- Sprints.
- Gestión de equipos.
- Presentación de proyectos.
Módulo 10.- Casos de Uso de Data Analytics e IA
En este último módulo, se aplicará lo aprendido para utilizar los datos en función de necesidades comerciales. Se revisarán casos de uso comunes, su construcción y seguimiento, además de presentar ejemplos de empresas internacionales y resultados de proyectos con inteligencia artificial en Data Analytics.
Objetivos:
- Proyectos de Data, Analytics e Inteligencia artificial end-to-end.
- Modelo Canvas.
- Cuadro de mando de Ventas y otros proyectos típicos.
- Cómo las empresas integran Machine Learning e Inteligencia artificial en sus proyectos de datos.
- Casos prácticos comunes con Inteligencia Artificial (Optimización de campañas, morosidad, retención…)
- Casos prácticos con Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
Talleres
El programa también ofrece talleres complementarios que te proporcionarán conocimientos prácticos adicionales, alineados con las últimas tendencias del mercado, para potenciar aún más tu perfil profesional:
- LAB de Programación: Este laboratorio tiene como objetivo proporcionar, a nuestros estudiantes, una comprensión integral de los conceptos básicos de programación a través de cuatro cursos:
- Fundamentos I y Fundamentos II: Están diseñados para proporcionar una comprensión integral de los conceptos básicos de programación, ideal para principiantes.
- Programación en Python I y Programación en Python II: Esto proporcionará a los alumnos oportunidades para experimentar con datasets y a aquellos que sean más curiosos poder experimentar con modelos básicos antes de avanzar a cursos más especializados.
- Workshop: Cómo destacar con tu Marketing Personal : Este workshop de 3 horas tiene como objetivo fortalecer la marca personal de los alumnos mediante ejercicios prácticos. Se abordarán la propuesta de valor, la optimización de la presencia digital en LinkedIn y la creación de contenidos efectivos, así como técnicas para mejorar la presentación personal en entornos digitales y presenciales.
Certificaciones
El programa incluye la preparación para dos certificaciones clave, asegurando que estés al día con las últimas tendencias y herramientas del mercado, lo que te permitirá destacar en un entorno laboral competitivo:
- Preparación para la certificación de Microsoft: Power BI Data Analyst Associate: Este taller prepara a los alumnos para la certificación que cumple con los requisitos empresariales y técnicos para modelar, visualizar y analizar datos con Microsoft Power BI.
- Preparación para la certificación de Professional Scrum Máster (PSM): Este taller prepara a los alumnos para la certificación PSM I de Scrum.org, explorando los principios de Agile y Scrum. A través de aprendizaje dirigido y actividades en equipo, se abordarán mitos y obstáculos para la agilidad, permitiendo a los estudiantes elegir y aplicar prácticas beneficiosas para sus equipos Scrum.
Proyecto final de Master
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
Europe IT Commercial Data & Digital Solutions Lead en PepsiCo
Group Supply Chain Analytics Manager en dsm-firmenich
Senior Architect | Client Technical Leader en IBM
Commercial Data Product Manager en PepsiCo.
Joan Espar
Data Analytics en PepsiCo
Manager en Data & Analytics, Business Intelligence en SDG Group
Digital Supply Chain Data & Analytics Global Director en Firmenich
Strategic & Business Analytics Lead en El Arte de Medir
Asesor de Data e Inteligencia Artificial en RocaSalvatella
Perfil del estudiante
El perfil de los alumnos del máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial de Inesdi en anteriores convocatorias es:
Perfil del estudiante
Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.
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.
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Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial (Barcelona | Madrid)
FAQs
¿Qué es Business Analytics y cómo se aplica en las empresas?
Business Analytics se centra en analizar datos para convertirlos en información útil que apoye a la toma de decisiones estratégicas en las empresas. Permite a las organizaciones optimizar procesos, entender mejor a sus clientes y mejorar su competitividad. A través de técnicas de Machine Learning y análisis avanzado de datos, las empresas pueden prever tendencias y tomar decisiones informadas, desde operaciones hasta marketing y ventas.
En el Máster en Business Analytics e IA de Inesdi, los estudiantes aprenden a aplicar estas técnicas avanzadas para convertir datos en estrategias empresariales inteligentes y efectivas.
¿Por qué debería elegir este máster para una carrera en Business Analytics?
Este máster ofrece una formación práctica y actualizada, diseñada para aplicar Business Analytics en un entorno empresarial real. Inesdi garantiza que adquieras competencias en herramientas clave como Power BI, SQL, Python y Tableau, así como en técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos. Aprenderás también a integrar la inteligencia artificial en el análisis de negocio, permitiéndote desarrollarte en un campo de alta demanda laboral.
Asimismo, Inesdi te prepara para realizar el certificado de "Power BI - Data Analyst Associate", además del certificado de "PSM I Scrum Master".
¿Qué beneficios ofrece una formación presencial?
La modalidad presencial permite a los estudiantes interactuar directamente con expertos del sector, participar en proyectos en equipo y asistir a eventos de networking. Este enfoque facilita el aprendizaje práctico, mejora la colaboración y permite un seguimiento personalizado para resolver dudas y aplicar los conocimientos adquiridos en tiempo real. Además de los beneficios personales y profesionales que ofrece vivir en 2 de las mejores ciudades del mundo como lo son Barcelona y Madrid.
¿Cuáles son las ventajas de estudiar en Inesdi frente a otras instituciones?
Inesdi se destaca por su enfoque en “Learning by Doing” y su cercanía al mundo empresarial, contando con docentes profesionales en activo que comparten casos reales y herramientas prácticas. Además, con más de una década de experiencia siendo la primera escuela empresarial especializada en innovación digital e Inteligencia Artificial, y como parte de Planeta Formación y Universidades (Grupo Planeta), Inesdi ofrece una red educativa global que impulsa la innovación y empleabilidad de sus estudiantes, dándole reconocimiento en el sector.
¿Qué tipo de empleabilidad puedo esperar al completar este máster?
Con una tasa de empleabilidad con más del 92%, este Máster te prepara para los roles más demandados del sector como, analista de datos, consultor en BI, ingeniero de datos o especialista en visualización de datos. Inesdi cuenta con una bolsa y con un portal de empleo, acceso a eventos de networking y alianzas con empresas como PepsiCo, Google y Mango, lo que facilita la inserción laboral.
¿Inesdi cuenta con bolsa de empleo o prácticas para los estudiantes?
Sí, Inesdi ofrece servicios de empleabilidad, incluyendo una bolsa de empleo, sesiones de coaching profesional y acceso a una red de empresas colaboradoras como Microsoft, Google, Pinterest, Salesforce... También participa como colaborador en ferias de empleo y cuenta con uno de los portales más reconocidos del mundo, llamado BeWanted, donde los estudiantes pueden conectarse con reclutadores y explorar oportunidades laborales.
¿Qué beneficios ofrece estudiar en una ciudad como Madrid o Barcelona?
Barcelona y Madrid son ciudades líderes en el ámbito digital y tecnológico, ofreciendo entornos únicos para el crecimiento en business analytics.
- Barcelona es conocida como una de las capitales tecnológicas de Europa y un referente en innovación, atrayendo cada año más de 500 eventos empresariales, y con una red de más de 10 centros de investigación en IA. Es también la 8.ª mejor ciudad del mundo para vivir, proporcionando a los estudiantes un ecosistema vibrante y multicultural ideal para el networking.
- Madrid, por su parte, es un núcleo clave para empresas multinacionales y startups en crecimiento, con un ambiente profesional altamente competitivo que impulsa el desarrollo de talentos digitales y permite a los estudiantes acceder a una amplia red de contactos en el sector. Es la 5ª mejor ciudad del mundo para vivir según TimeOut.
Ambas ciudades ofrecen, además, una rica experiencia cultural y social que equilibra el crecimiento profesional con una excelente calidad de vida.
¿Qué competencias prácticas desarrolla este máster para un profesional de Business Analytics?
Este Máster te prepara con habilidades prácticas en áreas como la visualización de datos, la creación de dashboards con IA, el manejo de herramientas de Big Data como SQL y Python, y la integración de IA generativa en la toma de decisiones.
Además, desarrollarás conocimientos en gestión de proyectos y gobierno de datos, lo que te prepara para enfrentar los desafíos actuales de la analítica empresarial.
Inesdi tambien ofrece talleres opcionales como el LAB de Programación, teniendo como objetivo proporcionar, una comprensión integral de los conceptos básicos de programación, o el Workshop de "Cómo destacar con tu Marketing Personal", donde se realizarán ejercicios prácticos para crear y fortalecer la marca personal de los alumnos, aprenderán a proyectar sus fortalezas, generar oportunidades y ganar visibilidad en un mercado competitivo.
