Master in Big Data and Data Intelligence

El Máster in Big Data and Data Intelligence está diseñado para proporcionarte las herramientas, conocimientos y habilidades prácticas necesarias para abordar proyectos de analítica de datos con confianza en entornos Big Data. A lo largo del programa, alcanzarás los siguientes objetivos clave:

1. Entender el modelo socioeconómico de Big Data: Analiza el impacto económico y social del fenómeno Big Data y su importancia en el contexto actual, permitiéndote comprender cómo los datos transforman los negocios y las industrias.
2. Dominar el ecosistema de datos y estrategias de valorización: Adquiere los conocimientos necesarios para identificar y gestionar los diferentes tipos de datos, y define estrategias para maximizar su valor y potencial en diversas aplicaciones empresariales.
3. Definir proyectos de analítica de datos con enfoque estratégico: Aprende a crear proyectos de Big Data alineados con los objetivos empresariales, estableciendo metas claras, indicadores de rendimiento y midiendo el impacto de cada análisis.
4. Conocer las fases de trabajo en proyectos de Big Data Analytics: Familiarízate con las etapas clave en un proyecto de Big Data, desde la planificación hasta la ejecución y el análisis final, comprendiendo el flujo de trabajo y las herramientas necesarias para cada fase.
5. Identificar tipos de datos y técnicas de procesamiento: Aprende a reconocer las diferentes tipologías de datos (estructurados, no estructurados, geoespaciales, etc.), sus fuentes y las técnicas adecuadas para consumir, preprocesar y limpiar los datos antes de su análisis.
6. Aplicar conceptos fundamentales de estadística, Data Mining y Machine Learning: Familiarízate con los fundamentos de la estadística, el Data Mining y el Machine Learning, y aprende a definir y aplicar modelos analíticos avanzados que te permitan extraer patrones y conocimientos valiosos de grandes volúmenes de datos.
7. Comprender la arquitectura de sistemas Big Data Analytics: Aprende los principios fundamentales de la arquitectura distribuida, los componentes tecnológicos que la conforman y cómo crear sistemas escalables y robustos para manejar y analizar grandes volúmenes de datos.
8. Aprender técnicas de visualización de datos: Conoce las herramientas y conceptos clave para la visualización de datos heterogéneos (numéricos, geoespaciales, etc.), y cómo comunicar resultados de manera clara y efectiva a través de representaciones gráficas interactivas.
9. Manejar las herramientas principales de Big Data Analytics: Familiarízate con las herramientas más utilizadas en la industria para llevar a cabo todas las actividades de análisis, procesamiento y visualización de datos en proyectos de Big Data.
10. Desarrollar un proyecto piloto de Big Data Analytics: Completa un proyecto práctico donde podrás aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa, enfrentándote a retos reales y consolidando tus habilidades en un entorno controlado.

Este máster te prepara para ser un líder en el ámbito del análisis de datos, proporcionando no solo el conocimiento teórico, sino también las habilidades prácticas necesarias para gestionar y ejecutar proyectos de Big Data exitosos en un entorno empresarial global.

El Master in Big Data and Data Intelligence, impartido en inglés, está diseñado para profesionales que buscan desarrollar una comprensión profunda de los datos y la analítica en entornos de Big Data, aplicando técnicas avanzadas para tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Si deseas ampliar tus horizontes profesionales y convertirte en un experto en uno de los campos más demandados, este programa es para ti. Los destinatarios ideales son:

• Profesionales en Tecnología y Análisis de Datos: Si ya trabajas en áreas como análisis de datos, inteligencia empresarial, TI o programación, este máster te permitirá profundizar en los aspectos más avanzados de Big Data, como el uso de herramientas, estadística avanzada y técnicas de Machine Learning, mejorando tu capacidad para abordar proyectos de gran escala.
• Consultores y Expertos en Transformación Digital: Los consultores que buscan ampliar sus conocimientos en Big Data y cómo integrarlo en la estrategia de negocio encontrarán en este programa la clave para ofrecer soluciones innovadoras que mejoren la competitividad y eficiencia organizacional.
• Emprendedores y Fundadores de Startups: Si eres emprendedor o tienes un proyecto propio, este máster te brindará las herramientas necesarias para integrar la analítica de datos en tu modelo de negocio, optimizando recursos, tomando decisiones informadas y elevando el impacto de tus iniciativas.
• Profesionales de Marketing y Estrategia Empresarial: Aquellos que desean aprovechar el poder de los datos para mejorar las campañas de marketing, la personalización de servicios y la toma de decisiones estratégicas a nivel corporativo, con un enfoque claro hacia la valorización y monetización de los datos.
• Graduados en Ciencias Sociales, Ingeniería o Negocios: Profesionales con formación en áreas como ingeniería, matemáticas, estadística, economía o administración de empresas que deseen especializarse en la gestión de datos y la analítica de Big Data para implementar soluciones innovadoras en sus organizaciones.
• Interesados en la Visualización de Datos: Si tienes afinidad con el diseño de información visual, este máster te enseñará a comunicar datos complejos de manera efectiva a través de herramientas de visualización avanzadas, lo cual es esencial para presentar resultados de análisis de manera comprensible y persuasiva.

Si te apasiona el mundo de los datos y quieres liderar proyectos de analítica avanzada que marquen la diferencia en tu empresa o carrera profesional, este máster te proporcionará las habilidades necesarias para enfrentarte a los retos de Big Data con confianza y precisión.

Al finalizar el Máster in Big Data and Data Intelligence, los graduados estarán preparados para asumir roles de liderazgo en la gestión, análisis y estrategia de datos en entornos Big Data. Con una formación avanzada en técnicas analíticas, herramientas de visualización y arquitecturas distribuidas, podrás acceder a una amplia variedad de posiciones en sectores clave. Las principales salidas profesionales incluyen:

• Data Scientist (Científico de Datos): Como experto en la recolección, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, serás capaz de desarrollar modelos predictivos y analíticos para resolver problemas complejos y generar valor estratégico para las organizaciones.
• Big Data Engineer (Ingeniero de Big Data): Especializado en la construcción y gestión de infraestructuras tecnológicas que soportan el análisis de Big Data, serás responsable de diseñar y optimizar sistemas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
• Data Analyst (Analista de Datos): Utilizando herramientas y técnicas de análisis de datos, interpretarás información para identificar patrones, tendencias y tomar decisiones clave para mejorar los procesos empresariales, siempre con un enfoque hacia la valorización y monetización de los datos.
• Machine Learning Engineer (Ingeniero en Aprendizaje Automático): Aplicando técnicas avanzadas de Machine Learning, desarrollarás modelos predictivos que mejoren la eficiencia y precisión de las decisiones de negocio, con la capacidad de adaptar modelos a diversas tipologías de datos y sectores.
• Business Intelligence Analyst (Analista de Inteligencia Empresarial): Gestionarás la integración de datos desde diferentes fuentes, utilizando herramientas de BI para crear informes y dashboards interactivos que proporcionen a los ejecutivos la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas.
• Data Architect (Arquitecto de Datos): Diseñarás y desarrollarás la arquitectura de los sistemas de Big Data dentro de una organización, asegurando que los datos sean procesados, almacenados y analizados de forma eficiente, escalable y segura.
• Consultor en Big Data y Data Analytics: Ofrecerás asesoramiento estratégico a empresas en la implementación y optimización de proyectos de Big Data, ayudando a definir proyectos de analítica de datos alineados con los objetivos de negocio, maximizando su impacto y valor.
• Chief Data Officer (CDO) / Director de Datos: En un rol de liderazgo, serás el responsable de la estrategia de datos a nivel organizacional, gestionando la transformación digital de la empresa mediante el uso eficaz de los datos para crear valor, impulsar la innovación y la competitividad.
• Especialista en Visualización de Datos: Diseñarás soluciones avanzadas para presentar de manera clara y efectiva grandes volúmenes de datos heterogéneos, utilizando técnicas de visualización de datos para ayudar a los ejecutivos y equipos de trabajo a comprender y tomar decisiones rápidas y bien informadas.
• Data Governance Manager (Gestor de Gobernanza de Datos): Serás responsable de implementar políticas y estrategias de gobernanza de datos para garantizar que la información se gestione de forma segura, legal y eficiente dentro de las organizaciones, siguiendo las normativas vigentes.
• Emprendedor en el ámbito de Data Analytics: Si tienes una mentalidad emprendedora, podrás crear tu propia empresa especializada en Big Data y análisis de datos, proporcionando soluciones innovadoras a clientes en diferentes sectores como la salud, el marketing, la educación, entre otros.

Este máster te prepara para un amplio abanico de posiciones en el dinámico campo de la analítica de datos, con un enfoque tanto en la capacidad técnica como en la aplicación estratégica de las soluciones de Big Data en cualquier industria.

INSA International Business School ofrece la posibilidad de realizar prácticas en empresas durante el periodo de impartición del Máster. Contamos con más de 500 ofertas de trabajo y de prácticas al año en las diferentes áreas en las que formamos profesionales. Estar en contacto con el mundo laboral y ofrecer la posibilidad que los alumnos pongan en práctica los conocimientos que van adquiriendo es uno de nuestros factores diferenciales.

ÁREA DE DATA INTELLIGENCE

– Análisis Descriptivo
¿Para qué queremos analizar los datos? ¿Qué datos necesitamos?

– Construcción del repositorio de análisis.
¿Cómo guardamos la información?

– Definición, creación y representación gráfica de variables.
¿Por dónde comenzamos a analizar? ¿Qué y cómo medimos resultados?

– Definición de indicadores y validación de resultados.
¿Cuántos datos analizamos?

– Minería de Datos.
¿Podemos reducir el número de variables para un análisis? ¿Existen Relaciones entre sucesos? ¿Existen relaciones ocultas? ¿Podemos agrupar usuarios y/o productos? ¿Podemos hacer previsiones de comportamiento?

– Casos Prácticos
¿Cómo aplicamos los conocimientos adquiridos a un caso práctico?

ÁREA DE BIG DATA

– Introducción al fenómeno Big Data
El fenómeno Big Data en contexto. ¿Qué es Big Data? ¿Por qué ahora?
El dato como elemento clave para la generación de valor en la empresa actual

– Estructura de los proyectos
Estructura de los proyectos Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner… perfiles laborales de éxito asociados al Big Data

– Fundamentos y herramientas del Big Data
Fundamentos técnicos del Big Data. El ecosistema Big Data y la caja de herramientas del Data Scientist. Librerías algorítmicas

– Contextualización de los datos
El trabajo con datos en el contexto Big Data. El ciclo de vida del dato. Fuentes de información, tipología y calidad del dato

– Captura y pre-procesamiento de datos
Nuevos modelos de almacenamiento de datos. Explotación de datos geoespaciales

– Tecnologías de escalabilidad horizontal de sistemas
Computación distribuida en cluster y frameworks de referencia: Hadoop, Spark, Storm…

– Explotación de datos
Explotación multicanal de datos y tecnologías de visualización: dashboards, mapas, librerías gráficas

– Proyecto final
Proyecto de Big Data Analytics

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