Máster en Big Data y Data Analytics
Duración
Créditos
Fecha de inicio
Idioma
Certificado por
Precio
Precio con beca
Tu curso incluye:
• Curso Managing Yourself con contenidos de la Harvard Business Publishing
• Expedición gratuita de diplomas y expediente en formato digital
• Equipo de tutores disponible de lunes a domingo
• Masterclass impartidas por expertos
• Sesiones de Método del Caso en nuestro Campus Virtual en el Metaverso
• Registro en la Bolsa de Empleo con más de 15.000 ofertas
• Servicio de orientación laboral: Career Service
• Carné de estudiante internacional reconocido por la UNESCO
• Posibilidad de prácticas nacionales e internacionales
• Acceso a la Biblioteca Virtual
• Sala de Networking, Chats y Foros través del Campus Virtual en el metaverso
• Titulación expedida por el Instituto Superior Europeo de Barcelona y por la Universidad Isabel I
Al finalizar, recibirás un título propio EXPEDIDO POR LA UNIVERSIDAD ISABEL I
Descripción
El Máster en Big Data y Data Analytics proporciona a los profesionales las herramientas y conocimientos necesarios para liderar procesos de transformación digital mediante el análisis avanzado de datos. Este programa combina una base teórica sólida con aplicaciones prácticas, permitiendo a los estudiantes adquirir competencias clave en gestión y análisis masivo de datos, visualización, minería de datos y toma de decisiones basada en datos, respondiendo a las exigencias actuales del entorno empresarial.
Con un enfoque integral y orientado a la realidad del mercado, el máster está diseñado para formar a expertos capaces de convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento estratégico, optimizando procesos y generando ventajas competitivas sostenibles. Su metodología práctica y flexible permite aplicar los contenidos aprendidos desde el primer momento en contextos reales y dinámicos.
Estudiando en UNISEB contarás con el acompañamiento de tutores y profesionales especializados que, junto con la metodología de estudio, te ayudarán a alcanzar tus metas académicas y potenciar tu desarrollo profesional.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Big Data y Data Analytics es una opción versátil y enriquecedora dirigida a profesionales y graduados que desean avanzar en sus carreras y destacar en un entorno empresarial impulsado por los datos:
- Profesionales con experiencia en tecnología y datos: Que buscan asumir roles de liderazgo en proyectos de análisis avanzado, inteligencia de negocio y gestión estratégica de datos.
- Líderes emergentes en analítica de datos: Interesados en desarrollar habilidades directivas para acceder a posiciones de mayor responsabilidad en entornos basados en datos.
- Emprendedores tecnológicos y del ámbito digital: Que desean adquirir competencias clave para lanzar, gestionar y escalar negocios centrados en Big Data y analítica.
- Graduados en ingeniería, informática, matemáticas, economía u otras áreas afines: Que desean complementar su formación académica con un enfoque aplicado y actual en el análisis de grandes volúmenes de datos.
- Profesionales en transición de carrera: Que buscan reinventarse o especializarse en el ámbito de la analítica, incorporando una base sólida en ciencia de datos, herramientas tecnológicas y gestión de la información.
- Consultores en datos y analítica: Que desean potenciar sus capacidades técnicas y estratégicas para ofrecer mayor valor añadido en proyectos de transformación digital y toma de decisiones basada en datos.
- Especialistas funcionales en áreas como marketing, finanzas, recursos humanos o logística: Que desean integrar la analítica de datos a sus funciones para optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional.
- Directivos y gerentes: Que buscan actualizar sus conocimientos en gestión de datos y tecnologías analíticas para liderar con éxito en un entorno empresarial cada vez más orientado al dato.
Objetivos
- Evaluar de forma crítica la influencia de las variables del entorno —económicas, sociales, legales y culturales— en la gestión empresarial y en el logro de los objetivos organizacionales.
- Medir y analizar factores del entorno que afectan directamente el rendimiento y la toma de decisiones en las unidades empresariales.
- Desarrollar una visión estratégica sobre el valor de los datos como motor de transformación empresarial y ventaja competitiva.
- Comprender la evolución del análisis de datos y su papel fundamental en la innovación y adaptación organizacional.
- Interpretar correctamente los resultados derivados de modelos analíticos y predictivos para impulsar decisiones basadas en evidencia.
- Aplicar las mejores prácticas en el ciclo de vida de los datos: desde su recopilación, tratamiento y análisis hasta su visualización y presentación efectiva ante distintos públicos de interés.
- Liderar con eficacia proyectos de Big Data y Data Analytics en entornos complejos, cambiantes y altamente competitivos.
Salidas Profesionales
Los estudiantes que completen el Máster en Big Data y Data Analytics estarán preparados para desempeñar funciones clave en múltiples sectores y áreas organizacionales, como:
- Analista de datos e inteligencia de negocio (BI): Interpretar grandes volúmenes de datos para extraer insights que optimicen la toma de decisiones estratégicas.
- Especialista en Big Data: Diseñar e implementar arquitecturas de procesamiento masivo de datos con tecnologías como Hadoop, Spark o NoSQL.
- Científico de datos (Data Scientist): Desarrollar modelos predictivos y analíticos mediante técnicas de estadística avanzada y machine learning.
- Consultor en analítica de datos: Asesorar a organizaciones en la integración de soluciones analíticas y el aprovechamiento del valor de sus datos.
- Gestor de proyectos de datos: Liderar iniciativas de transformación digital mediante el uso estratégico de la analítica y la tecnología de datos.
- Emprendedor en soluciones tecnológicas basadas en datos: Crear e impulsar negocios innovadores apoyados en el uso intensivo de la analítica.
- Chief Data Officer (CDO) o responsable de estrategia de datos: Coordinar la estrategia y el gobierno de datos en grandes organizaciones para asegurar su calidad, uso ético y orientación al negocio.
Plan de estudios
MÓDULO 1. BIG DATA INDUSTRY
- Tema 1. ¿Qué es el big data?
- Tema 2. Big Data Project Management
- Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
- Tema 4. Inteligencia Artificial en la era del big data
- Tema 5. Aplicación del big data
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE
- Tema 1. Introducción al Business Intelligence
- Tema 2. Tipos y selección de Business Intelligence
- Tema 3. Cuadros de mando
- Tema 4. Fuentes de datos
- Tema 5. Data quality
MÓDULO 3. DATA ANALYSIS
- Tema 1. Estadística
- Tema 2. Métricas
- Tema 3. Regresión y Correlación
- Tema 4. Probabilidad
- Tema 5. Distribuciones
- Tema 6. Intervalos de confianza
- Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
- Tema 8. Estadística con R
MÓDULO 4. DATA STORAGE
- Tema 1. Apache Hadoop
- Tema 2. El ecosistema Hadoop
- Tema 3. Apache Spark
- Tema 4. Tecnologías para Streaming
- Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
MÓDULO 5. DATABASE MANAGEMENT
- Tema 1. Introducción al dato
- Tema 2. El gobierno del dato
- Tema 3. Privacidad y protección de datos
- Tema 4. Data storage
- Tema 5. Data management en el marketing
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
- Tema 2. Introducción al machine learning
- Tema 3. Machine learning supervisado
- Tema 4. Machine learning no supervisado
- Tema 5. Reinforcement Learning
- Tema 6. Fundamentos de Deep Learning
MÓDULO 7. TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
- Tema 1. Fundamentos de bases de datos
- Tema 2. Data technology
- Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
- Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
- Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
- Tema 6. Bases de datos de grafos
- Tema 7. Bases de datos en cloud
MÓDULO 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Tema 1. Teoría de la visualización de datos
- Tema 2. Python
- Tema 3. CARTO
- Tema 4. Power BI
- Tema 5. Google Data Studio
MÓDULO 9. API Y SERVICIOS EN LA NUBE
- Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs (Application Programming Interfaces)
- Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y criterios para su adopción
- Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
- Tema 4. Contenedorización y Docker ç
- Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
- Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
- Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
- Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
- Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo y gestión del riesgo
- Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
- Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y serverless
- Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras
MÓDULO 10. DIRECCIÓN DE PROYECTOS TIC
- Tema 1. Introducción a ITIL
- Tema 2. ¿Por qué ITIL?
- Tema 3. Historia y evolución de ITIL
- Tema 4. Fundamentos de la dirección de proyectos TIC
- Tema 5. Objetivos y beneficios de adoptar ITIL en la gestión de servicios de TI
- Tema 6. Componentes y estructura de ITIL
- Tema 7. Principales publicaciones y versiones de ITIL
- Tema 8. Estructura general y conceptos clave
- Tema 9. Prácticas de ITIL, KPIs, Cadena de Valor del Servicio
- Tema 10. Introducción a la gestión de servicios y ciclo de vida en ITIL
- Tema 11. El ciclo de vida del servicio en ITIL
- Tema 12. Relación entre las fases del Ciclo de Vida del Servicio y su contribución a la calidad del servicio
- Tema 13. ITIL y DevOps: Integración y Colaboración en Entornos Ágiles
- Tema 14. Roles clave en ITIL
- Tema 15. Relaciones entre los roles en ITIL
- Tema 16. Introducción
- Tema 17. Estrategia del servicio
- Tema 18. Diseño del servicio
- Tema 19. Transición del servicio en ITIL
- Tema 20. Operación del servicio en ITIL
- Tema 21. Mejora Continua del Servicio
- Tema 22. Gestión de la Calidad del servicio
- Tema 23. Mejora Continua del Servicio
- Tema 24. Herramientas y técnicas para la Mejora Continua
- Tema 25. Herramientas de gestión de servicios
- Tema 26. Funcionalidades críticas para soportar procesos ITIL
- Tema 27. Integración con otras Herramientas
- Tema 28. Importancia de la integración para una gestión eficaz de servicios
MÓDULO 11. AUDITORÍA Y CALIDAD DE LOS SISTEMAS INFORMÁTICOS
- Tema 1. Definición y Conceptos Básicos de la Calidad en Sistemas Informáticos
- Tema 2. Factores que influyen en la Calidad
- Tema 3. Planificación de la calidad
- Tema 4. Gestión de la calidad en proyectos de Software
- Tema 5. Organización de un Plan de Calidad
- Tema 6. Control de la Calidad
- Tema 7. Métodos del control de la Calidad
- Tema 8. Pruebas de Calidad en Sistemas Informáticos
- Tema 9. Ejemplo práctico de aplicación de diferentes tipos de pruebas en un proyecto de software
- Tema 10. Estrategia de pruebas
- Tema 11. Mejora continua en el proceso de pruebas
- Tema 12. Métricas y Herramientas para Medir la Calidad
- Tema 13. Herramientas de evaluación de Calidad
- Tema 14. Herramientas Específicas
- Tema 15. Calidad en las fases del desarrollo
- Tema 16. Ejemplos reales de cada fase del desarrollo
- Tema 17. Mejora Continua
- Tema 18. Implementación en el Ciclo de Mejora Continua
- Tema 19. Revisión en el Ciclo de Mejora Continua
MÓDULO 12. SERVICIOS Y APLICACIONES WEB
- Tema 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW)
- Tema 2. Conceptos Básicos de Desarrollo Web
- Tema 3. Arquitecturas Client-Server
- Tema 4. Frontend vs Backend
- Tema 5. Lenguajes y tecnologías fundamentales: HTML, CSS y JavaScript
- Tema 6. Herramientas y entornos de desarrollo
- Tema 7. Gestión de proyectos y dependencias
- Tema 8. Introducción a frameworks y librerías
- Tema 9. Crear una página Web estática con HTML y CSS
- Tema 10. Introducción a Git: Commits y pushes básicos
- Tema 11. Fundamentos de la Arquitectura MVC
- Tema 12. Implementación del MVC en Aplicaciones Web
- Tema 13. Patrones de Diseño Relacionados
- Tema 14. Integración de MVC con Tecnologías Frontend
- Tema 15. Manejo de Rutas y URLs Amigables
- Tema 16. Seguridad y autenticación en aplicaciones MVC
- Tema 17. ASP.NET Core
- Tema 18. Razor Pages
- Tema 19. ASP.NET Core MVC
- Tema 20. Integración de HTML, CSS y JavaScript en ASP.NET Core
- Tema 21. Introducción a Vue.js
- Tema 22. Desarrollo con Vue.js
- Tema 23. Introducción a Angular
- Tema 24. Desarrollo con Angular
- Tema 25. Comparativa entre Vue.js y Angular
- Tema 26. Creación de APIs RESTful con ASP.NET Core
- Tema 27. Seguridad en APIs
- Tema 28. Documentación y pruebas de APIs
- Tema 29. Integración del Backend con Frontend (Vue.js/Angular)
MÓDULO 13. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN DISPOSITIVOS MÓVILES
- Tema 1. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
- Tema 2. Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 3. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 4. Introducción a los Dispositivos móviles
- Tema 5. Componentes de los dispositivos móviles
- Tema 6. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
- Tema 7. Lenguajes de programación para móviles
- Tema 8. Ejemplos de entornos de programación tecnológicos móviles
- Tema 9. Seguridad en el sistema operativo y las aplicaciones
- Tema 10. Seguridad para el usuario
- Tema 11. Prácticas de seguridad recomendada
- Tema 12. Ecosistema de aplicaciones móviles y app stores
- Tema 13. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 14. Marketing y tecnología móvil
- Tema 15. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
- Tema 16. Metodología de desarrollo de aplicaciones móviles
- Tema 17. Características de un proyecto de desarrollo para dispositivos móviles
- Tema 18. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 19. Planificación y dirección de proyectos
- Tema 20. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles sobre Android
- Tema 21. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
- Tema 22. Herramientas de desarrollo Android
- Tema 23. Diseño de aplicaciones móviles
- Tema 24. Buenas prácticas de diseño
- Tema 25. Problemática de la seguridad en dispositivos móviles
- Tema 26. Seguridad en las comunicaciones inalámbricas
Metodología
La metodología de estudios de UNISEB está diseñada con la finalidad de que el alumno pueda compaginar la vida personal y profesional. Todos los programas formativos de Máster, se imparten íntegramente online. De este modo el alumno puede acceder a todo el contenido formativo a través de nuestro Campus Online, siendo esta la principal plataforma de su formación, para que pueda estudiar desde cualquier lugar del mundo y a cualquier hora.
Para que el alumno pueda estudiar a su ritmo cómo y dónde quiera, con nuestro método 24/365 garantizamos a todos nuestros estudiantes un continuo asesoramiento durante cualquier día del año a cualquier hora mediante nuestro equipo de tutores.
Una vez matriculado, el alumno podrá acceder al Campus Virtual con todos los recursos académicos que necesita mediante el cual obtendrá una comunicación permanente entre los demás alumnos y profesores: material de estudio, foros, chats, networking con el resto de los alumnos, tutorías personalizadas, videotutoriales, masterclass y noticias de actualidad.
Para la evaluación el alumno podrá elegir uno de los siguientes tres métodos:
- Trabajo Final: Presentación de un trabajo/tesis al finalizar todas las asignaturas.
- Trabajos de Evaluación Continua: Presentación de un trabajo al finalizar cada una de las asignaturas.
- Examen final: Presentación de un examen final tipo test al finalizar todas las asignaturas.
A través de estos métodos se evaluará que el alumno haya adquirido todas las competencias necesarias en los diferentes bloques de estudio. Todos los métodos de evaluación se realizarán íntegramente online, facilitando el estudio a distancia por parte del alumno.
Financiación y becas
El Instituto Superior Europeo de Barcelona quiere atraer el mejor talento. Sabemos que financiar tu formación en un centro educativo de alto rendimiento puede ser todo un reto. La decisión de estudiar un Máster supone una inversión importante, así que UNISEB pone a disposición de sus alumnos diferentes modalidades de pago, ayudando en la financiación de los estudios:
- Al contado con tarjeta de débito / crédito
- Transferencia bancaria
- Posibilidad de financiar el pago
- Si eres una empresa tenemos condiciones especiales de financiación. Si deseas más información puedes consultar aquí.
Matriculación
Da un salto en tu carrera profesional con UNISEB. Completa ahora nuestro formulario de solicitud de información y uno de nuestros agentes formativos se pondrá en contacto contigo lo antes posible.
Nuestro equipo estará encantado de responder a todas tus preguntas y brindarte detalles sobre nuestros programas formativos, métodos de aprendizaje y cualquier otra información que necesites.
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Este programa es impartido en colaboración con dos instituciones de prestigio internacional.
MBA - Máster en Administración y Dirección de Empresas
DURACIÓN
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