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Máster en Big Data y Analytics

CONVOCATORIA ABIERTA

Cambia la forma de analizar de tu organización para transformarla en una data driven company.

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

Partner académico

Título propio acreditado por la

Partner académico

Objetivos

El Máster en Big Data y Analytics de Three Points brinda respuesta al nuevo escenario laboral donde el almacenaje, gestión e interpretación de los datos han aportado a las empresas y organizaciones en todo el mundo.

​​Big Data - reconocido por Forbes

No es arriesgado afirmar que los datos se han convertido en el nuevo patrón oro del contexto empresarial actual. Las grandes compañías los recolectan y los venden a precios desorbitados. Las organizaciones políticas los usan para obtener mejores resultados en los diferentes procesos electorales y cualquier empresa que quiera satisfacer las necesidades de sus clientes y aumentar su cifra de negocio debe aprender a obtenerlos, analizarlos y utilizarlos.

Inesdi Digital Business School, cuenta con Three Points, The School For Digital Business, como partner estratégico para conformar el Digital Innovation Learning Hub de Planeta Formación y Universidades

En virtud de esta alianza, se busca impulsar la formación en Business Technology a través de programas especializados en este ámbito.

1
Capacitar a nuestros alumnos para alinear el Big Data con objetivos comerciales específicos
2
Prepararte para la certificación de CAP y aCAP
3
Implementar cambios significativos en la cultura empresarial respecto al Big Data
4
Optimizar la transferencia de conocimientos, supervisar y gestionar las comunicaciones de cualquier proyecto de Big Data
5
Aprender a alinear datos no estructurados con datos estructurados
6
Trabajar en la nube
7
Data Science y Big data para el desarrollo de Machine Learning

Three Points cuenta con la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) como partner académico que avala los másters de la escuela. La UPC es una de las universidades politécnicas líderes de Europa en los ámbitos de la ingeniería, la arquitectura, las ciencias y la tecnología.

Una vez finalizado el programa, los estudiantes obtendrán:

  • Un título propio de Three Points
  • Un título propio acreditado por la UPC, si se cumplen los requisitos de la Universidad al finalizar el programa

 

Programa

El Máster en Big Data & Analytics se estructura en 10 módulos terminando el programa con el Proyecto Fin de Máster.

2,5 ECTS

Curso nivelador Big Data

Los estudiantes inician el programa de Big Data y Analytics con este curso nivelador que provee de las bases de conocimiento técnicas necesarias para cursar el programa y para llevar a cabo proyectos de Big Data.

En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso y realizarán actividades que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y la evaluación final del curso.

2,5 ECTS

Módulo 1- Gerencia del Big Data Analytics 

En este módulo, se introducen los conceptos fundamentales del Big Data para saber identificar las claves de cada proyecto, su escalabilidad y su retorno.

Los alumnos tratarán temas como:

  • ROI en un proyecto de Big Data
  • Dark Data y Open Data
  • Data Driven Companies
  • Legalidad asociada a los datos
5 ECTS

Módulo 2- Gerencia del Big Data Analytics 

Este módulo se centra en los pros y los contras de cada arquitectura, los principales proveedores de soluciones y cómo construir entornos elásticos con la arquitectura más eficaz.

Se profundizará en los siguientes temas:

  • Tipologías de arquitecturas On Premise, Híbrida, On Cloud
  • Hadoop y HDFS como fundamentos para la paralelización de procesos
  • Spark y el ecosistema Hive, Pig, Sqoop y Flume
  • Kubernetes y Databricks
5 ECTS

Módulo 3- ETLs y ELTs

En este módulo, los alumnos aprenderán a definir las bases que debe tener todo proceso de carga de datos para garantizar la integridad, sanitización, historificación y recursividad en las cargas.

  • ETLs y ELTs: beneficios e inconvenientes
  • KPIs para MDM
  • Uso de las excepciones en el entorno Big Data
  • Data Lakes y Data Warehouse: definición y diferencias
5 ECTS

Módulo 4- Data Lakes 

El cuarto módulo se centra en las ventajas e inconvenientes de las distintas tipologías de bases de datos mediante módulos prácticos sobre cada una de ellas para explorar su potencial:

  • Bases de datos relacionales vs NOSQL
  • Bases de datos columnares
  • Bases de datos de grafos: Neo4j
  • Bases de datos documentales
  • Técnicas y procedimientos para enriquecer el Data Lake
  • Rol de los Streams de datos en la toma de decisiones a tiempo real
5 ECTS

Módulo 5- Data Mining 

A lo largo de este módulo, los estudiantes aprenderán a extraer información del conjunto de datos del Data Lake y a convertirla en interpretable.

Se profundizará en temas como:

  • Objetivos de negocio
  • Transformación del conjunto de datos de entrada
  • Análisis y selección de la técnica de minería de datos más adecuada: redes neuronales, árboles de decisión, clustering o reglas de asociación
  • Extracción de conocimiento
  • Evaluación e interpretación de los datos
5 ECTS

Módulo 6- Advanced Analytics: R

En este módulo se sentará una base estadística para poder trabajar con una de las principales herramientas del mercado. Se realizarán prácticas para extraer el máximo potencial de los datos.

Los alumnos verán temas como:

  • Análisis multivariante de datos
  • Aplicación de series temporales
  • Procesos de control estadístico de la calidad de datos
  • Correlaciones y patrones
  • Proceso de clusterización de los datos
5 ECTS

Módulo 7- Machine Learning

En la última parte de este bloque, los alumnos descubrirán de manera práctica las principales técnicas y herramientas de Machine Learning y cómo testear su aplicabilidad.

El módulo incluye:

  • Definición y diferencias entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
  • Técnicas de clasificación: desde los árboles de decisiones hasta las técnicas bayesianas
  • Aprendizaje automático
  • Principales softwares de código abierto y comercial
5 ECTS

Módulo 8- Data Governance 

​​​​​​En este módulo, los alumnos aprenderán las técnicas de gobierno de la información para garantizar que los datos ayudan a la toma de decisiones seguras.

Los alumnos profundizarán en los siguientes conceptos:

  • Accesibilidad de los datos
  • Gestión de datos como un activo
  • Técnicas para asegurar la integridad
  • Definición de los principales KPIs y trazabilidad de los dato
  • Securización en Big Data
5 ECTS

Módulo 9- Técnicas de visualización 

En este módulo se abordarán las diferentes técnicas de visualización de datos y los alumnos aprenderán cuándo deben utilizar cada una de ellas para conseguir una mejor interpretación de los mismos.

Algunos de los temas que incluye el módulo son:

  • Tipologías disponibles de gráficos
  • Casos de uso y principales representaciones gráficas
  • Procesos vinculados al cambio de los gráficos al Storytelling de negocio
  • Simplificación y agregación de datos para Dashboards de dirección
5 ECTS

Módulo 10 - Herramientas de visualización de datos y autoservicio 

En el último módulo, los estudiantes aprenderán a identificar las principales herramientas visualización y autoservicio que existen actualmente.

Los alumnos abordarán los siguientes temas:

  • Principales herramientas de mercado: Qlikview/sense, Tableau, PowerBI y Cognos
  • Puntos fuertes y puntos débiles de cada una de las herramientas de mercado
  • Caso práctico con Qliksense y el autoservicio de datos

Certificaciones Cap y aCap

Para todos aquellos alumnos que finalicen con éxito el Máster, opcionalmente, podrán realizar el examen para la obtención de las certificaciones aCAP® o CAP®, acreditaciones clave para los profesionales del área de operaciones y analytics.

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

2,5 ECTS

Curso nivelador Big Data

Los estudiantes inician el programa de Big Data y Analytics con este curso nivelador que provee de las bases de conocimiento técnicas necesarias para cursar el programa y para llevar a cabo proyectos de Big Data.

En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso y realizarán actividades que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y la evaluación final del curso.

2,5 ECTS

Módulo 1- Gerencia del Big Data Analytics 

En este módulo, se introducen los conceptos fundamentales del Big Data para saber identificar las claves de cada proyecto, su escalabilidad y su retorno.

Los alumnos tratarán temas como:

  • ROI en un proyecto de Big Data
  • Dark Data y Open Data
  • Data Driven Companies
  • Legalidad asociada a los datos
5 ECTS

Módulo 2- Gerencia del Big Data Analytics 

Este módulo se centra en los pros y los contras de cada arquitectura, los principales proveedores de soluciones y cómo construir entornos elásticos con la arquitectura más eficaz.

Se profundizará en los siguientes temas:

  • Tipologías de arquitecturas On Premise, Híbrida, On Cloud
  • Hadoop y HDFS como fundamentos para la paralelización de procesos
  • Spark y el ecosistema Hive, Pig, Sqoop y Flume
  • Kubernetes y Databricks
5 ECTS

Módulo 3- ETLs y ELTs

En este módulo, los alumnos aprenderán a definir las bases que debe tener todo proceso de carga de datos para garantizar la integridad, sanitización, historificación y recursividad en las cargas.

  • ETLs y ELTs: beneficios e inconvenientes
  • KPIs para MDM
  • Uso de las excepciones en el entorno Big Data
  • Data Lakes y Data Warehouse: definición y diferencias
5 ECTS

Módulo 4- Data Lakes 

El cuarto módulo se centra en las ventajas e inconvenientes de las distintas tipologías de bases de datos mediante módulos prácticos sobre cada una de ellas para explorar su potencial:

  • Bases de datos relacionales vs NOSQL
  • Bases de datos columnares
  • Bases de datos de grafos: Neo4j
  • Bases de datos documentales
  • Técnicas y procedimientos para enriquecer el Data Lake
  • Rol de los Streams de datos en la toma de decisiones a tiempo real
5 ECTS

Módulo 5- Data Mining 

A lo largo de este módulo, los estudiantes aprenderán a extraer información del conjunto de datos del Data Lake y a convertirla en interpretable.

Se profundizará en temas como:

  • Objetivos de negocio
  • Transformación del conjunto de datos de entrada
  • Análisis y selección de la técnica de minería de datos más adecuada: redes neuronales, árboles de decisión, clustering o reglas de asociación
  • Extracción de conocimiento
  • Evaluación e interpretación de los datos
5 ECTS

Módulo 6- Advanced Analytics: R

En este módulo se sentará una base estadística para poder trabajar con una de las principales herramientas del mercado. Se realizarán prácticas para extraer el máximo potencial de los datos.

Los alumnos verán temas como:

  • Análisis multivariante de datos
  • Aplicación de series temporales
  • Procesos de control estadístico de la calidad de datos
  • Correlaciones y patrones
  • Proceso de clusterización de los datos
5 ECTS

Módulo 7- Machine Learning

En la última parte de este bloque, los alumnos descubrirán de manera práctica las principales técnicas y herramientas de Machine Learning y cómo testear su aplicabilidad.

El módulo incluye:

  • Definición y diferencias entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
  • Técnicas de clasificación: desde los árboles de decisiones hasta las técnicas bayesianas
  • Aprendizaje automático
  • Principales softwares de código abierto y comercial
5 ECTS

Módulo 8- Data Governance 

​​​​​​En este módulo, los alumnos aprenderán las técnicas de gobierno de la información para garantizar que los datos ayudan a la toma de decisiones seguras.

Los alumnos profundizarán en los siguientes conceptos:

  • Accesibilidad de los datos
  • Gestión de datos como un activo
  • Técnicas para asegurar la integridad
  • Definición de los principales KPIs y trazabilidad de los dato
  • Securización en Big Data
5 ECTS

Módulo 9- Técnicas de visualización 

En este módulo se abordarán las diferentes técnicas de visualización de datos y los alumnos aprenderán cuándo deben utilizar cada una de ellas para conseguir una mejor interpretación de los mismos.

Algunos de los temas que incluye el módulo son:

  • Tipologías disponibles de gráficos
  • Casos de uso y principales representaciones gráficas
  • Procesos vinculados al cambio de los gráficos al Storytelling de negocio
  • Simplificación y agregación de datos para Dashboards de dirección
5 ECTS

Módulo 10 - Herramientas de visualización de datos y autoservicio 

En el último módulo, los estudiantes aprenderán a identificar las principales herramientas visualización y autoservicio que existen actualmente.

Los alumnos abordarán los siguientes temas:

  • Principales herramientas de mercado: Qlikview/sense, Tableau, PowerBI y Cognos
  • Puntos fuertes y puntos débiles de cada una de las herramientas de mercado
  • Caso práctico con Qliksense y el autoservicio de datos

Certificaciones Cap y aCap

Para todos aquellos alumnos que finalicen con éxito el Máster, opcionalmente, podrán realizar el examen para la obtención de las certificaciones aCAP® o CAP®, acreditaciones clave para los profesionales del área de operaciones y analytics.

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

10 ECTS

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.

Profesores

Marc Subirà

IT Head of Analytics en FC Barcelona

Máster Advanced CIO en ESADE. Ingeniero en Informática de gestión. CEO de dos medios digitales de comunicación.

Alberto Abelló

Coordinador Académico UPC

Profesor asociado en Informática en la Universitat Politécnica de Catalunya (UPC). Dispone de un doctorado en Informática.

Francesc Taxonera

Coordinador Académico UPC

Actualmente es arquitecto técnico de clientes en IBM y previo a esto fue ingeniero de sistemas en ViewNext. Ingeniero Superior de Telecomunicaciones por la UPC.

Enrique Mora

Artificial Intelligence Solutions Architect en Nestlé. Es licenciado en Matemáticas por la UB, tiene un Postgrado en Inteligencia Artificial por la UNED y un Máster en seguridad informática por UAB.

Daniel Alba

Data Project Manager en atSistemas, empresa de consultoria IT, y en FC Barcelona.

Elena Cordero

Consultora en Irium para FC Barcelona

Consultora en Irium para FC Barceclona. Es licenciada de Física por la UB y tiene un posgrado en Data Science y Big Data por la Universitat de Barcelona.

Ernesto Lores

Es responsable de proyectos en Aquiles Solutions. Es ingeniero en Informática de sistemas por la UNED y estudió Matemáticas en la UB. Dispone de un máster en Ingeniería de Software por la UPC.

Jordi Cahue

Es ingeniero en Sistemas de la Información por la UPC. Actualmente es arquitecto IT Senior en IBM y miembro de la Academia de Tecnología de IBM.

Albert Fernández

Es consultor de Business Inteligence en Abast. Estudió Ingeniería Industrial en la Universitat Politécnica de Catalunya. Dispone de la certificación de Data Architect, Designer y Developer por Qlik.

Raquel Jorge Hernando

Actualmente es Analytical Model Controller en Climbea, una consultora de control de gestión e inteligencia de negocio. Es licenciada licenciada en Psicología de los Recursos Humanos por la Unviersidad Complutense de Madrid.

Perfil del estudiante

El perfil de los alumnos del máster en Big Data & Analytics

DATOS DEMOGRÁFICOS
18%
Europa
82%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
37 años
Media
11 años
Media experiencia
BACKGROUND
67%
31%
10%
Business
Otros
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
10%
24%
30%
35%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros
Campus Madrid
C/Príncipe de Vergara 108
28002
Campus Barcelona
C/ Mallorca, 27
08029
Online
Estudia desde cualquier
lugar del mundo

Salidas profesionales

Una vez finalizado el programa, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de proyectos Big Data y analítica avanzada de negocio
Consultor externo
Responsable de infraestructuras Big Data Analytics en el área TIC
Chief Data Officer
Analista de datos

Perfil del estudiante

Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
18%
Europa
82%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
37 años
Media
11 años
Media experiencia
BACKGROUND
67%
31%
10%
Business
Otros
Tech
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
10%
24%
30%
35%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Campus

Campus Madrid

C/Príncipe de Vergara 108
28002

Campus Barcelona

C/ Mallorca, 27
08029

Online

Estudia desde cualquier
lugar del mundo

Salidas profesionales

Una vez finalizado el programa, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de proyectos Big Data y analítica avanzada de negocio
Consultor externo
Responsable de infraestructuras Big Data Analytics en el área TIC
Chief Data Officer
Analista de datos

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.

1
Solicitud de admisión
2
Entrevista personal
3
Documentación de admisión
4
Evaluación comité de admisiones
5
Admisión aprobada
Matriculación



© Instituto de Innovación Digital de las Profesiones. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@inesdi.com

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