Logo ISEIE

Máster análisis de datos

Duración

1 año

Periodo de matricula

10-06-2023

Fecha de inicio

24-06-2023

Fecha de finalización

09-06-2024

ECTS

60

Horas

1500

Financiación

12 meses

Precio

3.000 €

Presentación del máster análisis de datos

El Máster En Big Data & Business Intelligence está enfocado en la analítica de datos, en un modelo educativo riguroso, personalizado e innovador, que tiene como propósito formar a personas en conocimientos y competencias, tales que, puedan adaptar su empleabilidad a los cambios y retos de la sociedad actual y futura. Que busca acercar la formación a todas aquellas personas que así lo deseen, brindando una educación adaptable a cualquier perfil, eficaz y con rigor.

El máster de análisis de datos se estructura para que el profesional refuerce sus conocimientos y adquiera nuevas habilidades, aprovechando el contenido teórico-práctico, lo cual brinda un enfoque que permite ver los temas de una forma mucho más actualizada, comprendiendo los resultados reales y su impacto, ya sea en un negocio o proyecto. Dentro de todo este campo, las matemáticas y estadísticas son parte clave para un adecuado desarrollo y análisis de un sistema aplicado a la gestión de la Big Data & Business Intelligence, mejorando significativamente la toma de decisiones.

Propósito del máster análisis de datos:

La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos ha creado el Máster en Big Data & Business Intelligence dirigido a profesionales que tengan como objetivo prepararse en este mundo y que desean ser parte activa de esa transformación. Nuestro máster te prepara para abordar los procesos relacionados a esta área basados en metodologías avanzadas desde diferentes perspectivas, como profesionales como parte de un equipo en un centro, institución, industria, empresas, considerando los últimos aportes para la dirección de este tipo de empresas.

La relevancia académica y profesional de nuestros docentes, garantiza un proceso de aprendizaje constante en el que los participantes lograrán optimizar sus conocimientos respecto a metodologías avanzadas y los recursos legales necesarios para aprovecharlas de manera eficiente y para desarrollar lineamientos y políticas en el contexto de esta área del conocimiento.

Sobre el Máster

ISEIE
Computadora
Innovación
grupo
Formación
copa
Sin horarios
estrellas
Experiencia
Computadora
Multiplataforma

¿De qué puedo trabajar con un máster en Big Data?​

Con un máster en Big Data, puedes trabajar en una variedad de áreas, como la analítica de datos, la minería de datos, la modelización de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la programación, la arquitectura de datos, el almacenamiento de datos, la seguridad de datos, la planificación de datos, el análisis de redes sociales, la administración de datos, la administración de la nube y mucho más. También puedes trabajar en campos relacionados, como el marketing digital, la inteligencia artificial, la robótica, la automatización de procesos, el análisis de señales y el análisis de cadenas de suministro.

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Y además...

0 %
Mejora salarial​

Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

0 %
Demanda laboral​

Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

0 %
Flexibilidad​

Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

Los objetivos del máster en análisis de datos

1

Máster En Big Data & Business Intelligence te capacita para que conozcan y poner en práctica las destrezas adquiridas, en el ecosistema Big Data, mediante la segunda distribución más usada por las organizaciones (Hortonworks), al igual que el estudio y análisis sobre las diferentes estrategias de negocio enfocadas en los sistemas de información empresarial, como lo son el CRM, ERP, SMC, entre otras. Incluyendo, además, los sistemas de información de inteligencia de negocio que se fundamentan en el uso de bases de datos para la construcción de un almacén de datos (Data Warehouse).

2

Además generar conocimiento partiendo de datos, utilizando herramientas estadísticas y algoritmos de machine learning, y analizar las organizaciones, mediante diferentes sistemas de información y sus principios para la toma de decisiones.

Calidad académica

 El plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Salidas profesionales del máster análisis de datos

Con un máster en Big Data, puedes trabajar en una variedad de áreas, como:

  • Analítica de datos
  • La minería de datos 
  • La modelización de datos 
  • La visualización de datos 
  • El aprendizaje automático
  • La ciencia de datos 
  • La programación 
  • La arquitectura de datos 
  • El almacenamiento de datos
  • La seguridad de datos 
  • La planificación de datos
  • El análisis de redes sociales 
  • La administración de datos 
  • La administración de la nube y mucho más. 

También puedes trabajar en campos relacionados, como:  

  • Marketing digital 
  • La inteligencia artificial 
  • La robótica, la automatización de procesos 
  • El análisis de señales y el análisis de cadenas de suministro.
ISEIE-que es análisis de datos

A quién está dirigido Máster en análisis de datos:

  • Profesionales del área de informática, computación, docencia e investigación universitaria.
  • Profesionales de la comunicación y Marketing Digital.
  • Personas con actividades comerciales.
  • Administradores, contadores, emprendedores y empresarios.
  • Cualquier persona interesada en formarse en Máster En Big Data & Business Intelligence.

Plan de estudios máster MBA

La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos ha creado el Máster en análisis de datos dirigido a profesionales que tengan como objetivo prepararse en este mundo y que desean ser parte activa de esa transformación. Nuestro máster te prepara para abordar los procesos relacionados a esta área basados en metodologías avanzadas desde diferentes perspectivas, como profesionales como parte de un equipo en un centro, institución, industria, empresas, considerando los últimos aportes para la dirección de este tipo de empresas.

EL programa se divide en los siguientes módulos:

Módulo 1. Fundamentos de gestión de empresas

1.1. Gestión de empresas

1.1.1. Empresa como organización

1.1.2. Funciones de gestión y control

1.1.3. Entorno económico: ciclo económico e inflación

1.1.4. Función productiva

1.1.5. Dirección financiera

1.2. Dirección estratégica de la empresa

1.2.1. Plan de empresa 

1.2.2. Estudio de mercado

1.2.3. Planificación empresarial en las áreas de gestión comercial, marketing y producción

1.3. Organización empresarial y gestión de recursos

1.3.1. Organización y liderazgo

1.3.2. Planificación y gestión de infraestructura, RR.HH. Y recursos financieros

1.3.3. Planificación de las plantillas de trabajo

Módulo 2. Big data

2.1. Introducción al big data

2.1.1. Fuentes de datos

2.1.2. Open data

2.1.3. Big data y marketing

2.1.4. Fases de un proyecto de big data

2.2. Business intelligence 

2.2.1. Business intelligence y la sociedad de la información

2.2.2. Principales productos de business intelligence

2.2.3. Minería de datos o data mining 

2.2.4. Datamart. Concepto de base de datos departamental

2.2.5. Datawarehouse o almacén de datos corporativos

2.2.6. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica

 

Módulo 3. Gestión de datos

3.1. Gestión estratégica de los datos

3.1.1. Economía del dato.

3.1.2. Gobernanza de los datos

3.1.3. Modelos de negocio basados en datos. Monetización del dato.

3.1.4. Derecho en entornos digitales.

3.1.5. Ética en el ámbito de la gestión de los datos.

3.2. Visualización de datos

3.2.1. Storytelling con datos

3.2.2. Visualización de datos en Python: introducción a Matplotlib

3.2.3. Diseño de cuadros de mando mediante herramientas de Business Intelligence

Módulo 4. Negocios digitales

4.1. El negocio digital

4.1.1. Concepto

4.1.2. Estructura

4.1.3. Tipos de negocios digitales

4.1.4. Proceso de creación del negocio digital

4.2. Cliente digital

4.2.1. Concepto

4.2.2. Características 

4.2.3. Demandas del cliente digital

4.2.4. Aptitudes digitales de las empresas

Módulo 5. Inteligencia de finanzas y económica

5.1. Inteligencia de finanzas

5.1.1. Introducción al ámbito de la economía (macro economía y microeconomía).

5.1.2. Modelos estadístico-matemáticos específicos para el ámbito de la inteligencia económica.

5.1.3. Aplicaciones prácticas en el ámbito de la inteligencia económica.

5.2. Inteligencia económica

5.2.1. Introducción al ámbito de la inteligencia financiera

5.2.2. Diseño de cuadros de mando para el análisis de información financiera (cuentas anuales, gestión de la tesorería…)

5.2.3. Modelos estadístico–matemáticos específicos del ámbito de las finanzas

5.2.4. Aplicaciones prácticas en el ámbito de las finanzas

Módulo 6. Inteligencia artificial (IA)

6.1. Introducción a la IA

6.1.1. Definición e historia

6.1.2. Ramas de la IA. 

6.1.3. Machine/Deep Learning.

6.1.4. Big data: el cambio en la IA.

6.2. Algoritmos de IA

6.2.1. Machine Learning: modelos supervisados y no supervisados.

6.2.2. Aprendizaje por refuerzo

6.2.3. Ejemplos con Weka/Orange

Módulo 7. Inteligencia artificial aplicada a las empresas

7.1. Aplicaciones en la empresa

7.1.1. Predicción: stocks, demandas, comportamientos.

7.1.2. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.

7.1.3. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado

7.1.4. Recomendadores web

7.2. Tipos de inteligencia artificial en el ámbito empresarial

7.2.1. Inteligencia artificial aplicada

7.2.2. Inteligencia artificial generalizada

7.3. Requerimientos de la empresa para implementar la IA

7.3.1. Disponibilidad de la información

7.3.2. Presencia de personal cualificado

7.3.3 Coste y tiempo

Módulo 8. Gestión de equipos de trabajo 

8.1. Gestión de personas

8.1.1. Introducción al ámbito de la gestión de personas en una organización (people analytics)

8.1.2. Modelos estadístico-matemáticos específicos para el ámbito de la gestión de personas.

8.2. Gestión de RR.HH con herramientas de Business Intelligence

8.2.1. Gestión de datos sobre nóminas, remuneración y administración del personal

8.2.2. Gestión de datos sobre la planificación y el control del personal: turnos, control del tiempo, asistencia, etc.

8.2.3. Gestión de datos sobre la gestión del talento, desde su incorporación a su desarrollo dentro de la organización.

Módulo 9. Seguridad de Datos o Ciberseguridad

9.1. Uso responsable y ético de los datos

9.1.1. La convergencia de la disponibilidad de datos

9.1.2. Oportunidades y Riesgos del Big Data. 

9.1.3. Ética de los algoritmos y la IA

9.1.4. Impacto social en la sociedad de las actividades de la analítica de datos (impacto en derechos sociales, género, sostenibilidad medioambiental, etc.)

9.2. Ciberseguridad

9.2.1. Legislación y Regulación Internacional

9.2.2. Seguridad de la información

3.2.3. Ciber amenazas y plan de prevención.

Módulo 10: Trabajo de Fin de Máster

ISEIE-análisis de datos big data
ISEIE-estudiante big data

“Lo dificil no es entrar a la universidad, lo dificil es quedarse y hacerle frente.”

— Andrea González

Alumna 2015

Solicita información

Llena el siguiente formulario y recibe toda la información en tu correo electrónico

iseie-master-innovacion-educativa

Preguntas frecuentes

Cualquier persona con un título de licenciatura de una institución reconocida por el estado puede solicitar un máster en Big Data. Esto incluye estudiantes de carreras como matemáticas, estadística, informática, ciencias de la computación, sistemas de información, ingeniería, economía, comercio, administración de empresas, negocios, ciencias de la salud, ciencias de la vida y ciencias sociales.

El salario de un analista de datos depende de muchos factores, como la ubicación, la experiencia, la educación y el área específica de datos. En los Estados Unidos, el salario promedio de un analista de datos es de aproximadamente $85,000 al año.

Para ser un analista de datos, generalmente se requiere una licenciatura en ciencias de la computación, estadística, matemáticas, ingeniería informática, economía o afines. También se requiere una comprensión profunda de los fundamentos de la programación, bases de datos, estadísticas, algoritmos, ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y más. Algunos analistas de datos también tienen una maestría en ciencias de la computación, estadística, ingeniería informática o economía. Además, puedes obtener certificaciones especializadas para demostrar tus habilidades en la analítica de datos.

El salario de un analista de datos en España depende de varios factores, como la experiencia, la ubicación, el sector y el tipo de empleo. Un analista de datos puede ganar entre 25.000 y 45.000 euros anuales.

Un Data Master es un profesional que se encarga de dirigir, organizar, procesar, interpretar y administrar datos para obtener información útil. Esta información se utiliza para tomar decisiones estratégicas y mejorar la eficiencia de los negocios. Los Data Masters también realizan análisis de datos para identificar tendencias, descubrir patrones y predecir resultados futuros. Además, pueden proporcionar soluciones y recomendaciones con base en los resultados obtenidos.

Depende de lo que desee lograr. Un Data Analyst se centra principalmente en la recopilación, limpieza, análisis y visualización de los datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. Por otro lado, un Data Scientist trabaja con los datos para encontrar patrones y tendencias, lo que significa que se enfoca en la creación de modelos predictivos, la minería de datos y el análisis avanzado. Por lo tanto, si su objetivo es ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, entonces un Data Analyst sería la mejor opción, pero si desea descubrir patrones o tendencias ocultos en los datos, entonces un Data Scientist es la mejor opción.

Data Scientist: Los científicos de datos se encargan de extraer información y conocimiento de los datos. Trabajan con herramientas de análisis estadístico para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. También usan algoritmos de aprendizaje automático para extraer información oculta y predecir resultados. Estos profesionales deben ser competentes en áreas de ciencia de datos, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos, lenguajes de programación y minería de datos. Data Analyst: Los analistas de datos se encargan de extraer información de los datos. Estos profesionales deben estar familiarizados con herramientas y técnicas de análisis estadístico para convertir grandes conjuntos de datos en información significativa. También usan herramientas de análisis para descubrir patrones y tendencias en los datos. Estos profesionales suelen tener una comprensión básica de la programación y los lenguajes de análisis de datos.

La salida laboral para los profesionales en Data Analytics abarca una amplia gama de industrias que van desde banca y finanzas hasta tecnología de la información y la salud. Las principales áreas de trabajo incluyen Ciencia de Datos, Minería de Datos, Analítica y Visualización de Datos, Analítica de Negocios, Analítica Comercial, Analítica Digital, Analítica Web, Gestión de Datos y Analítica de Marketing. Los profesionales en Data Analytics también pueden encontrar trabajo en el gobierno, la educación, la fabricación, la energía y otros campos.

Un Data Analyst o Analista de Datos es un profesional que se encarga de recopilar, procesar y analizar datos para generar información útil para la toma de decisiones empresariales. El analista de datos es responsable de extraer datos de diferentes fuentes, limpiar y transformar los datos para poder realizar análisis profundos, y presentar los resultados a los tomadores de decisiones. Esto significa que el analista de datos debe tener una solida comprensión de los conceptos de la estadística y el análisis de datos, así como una solida comprensión de los conceptos de negocios.

Los salarios para un Máster en Data Science pueden variar mucho dependiendo de la ubicación, experiencia y nivel de responsabilidad. Algunas estimaciones sugieren que un profesional con este nivel de titulación puede ganar entre 50,000€ y 120,000€ al año.

El salario de un trabajador de Big Data depende del nivel de experiencia, la ubicación geográfica y el tipo de empleo. En los Estados Unidos, el salario anual promedio de un profesional de Big Data puede variar desde los $93,000 hasta los $167,000.

Un máster de Big Data está diseñado para profesionales con experiencia avanzada en el campo de la informática y la tecnología de la información, como ingenieros de software, programadores, administradores de bases de datos, analistas de datos, arquitectos de software, etc. También es apropiado para profesionales no informáticos con conocimientos en el análisis y procesamiento de datos, análisis de negocios, ciencias de datos, estadística y aprendizaje automático.

El salario promedio de un Ingeniero de Big Data varía de acuerdo al lugar, la experiencia y otros factores. En Estados Unidos, un Ingeniero de Big Data puede ganar entre $75,000 y $145,000 anualmente.

Un analista de datos en una empresa es responsable de recopilar, analizar y organizar grandes cantidades de datos para ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas. Esto incluye analizar datos históricos para predecir tendencias futuras, identificar áreas de oportunidad y detectar problemas en los procesos de negocios. Esto ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos y maximizar el valor de la empresa. El analista de datos también puede ayudar a crear informes y presentaciones visuales para mostrar los resultados de sus análisis a gerentes y otros miembros de la organización.

Bienvenidos a
Solo durante enero del 2023, aumentamos nuestras becas del 70%:
Déjanos tus datos para poder solicitar tu beca:
Cursos: antes 200€ ahora 60€ Diplomados: antes 1.500€ ahora 450€ Másteres: antes 3.000€ ahora 900€
Estas becas son aplicables a cualquier facultad, rellena el formulario para más información y comienza tu formación en ISEIE Innovation School.
Bienvenidos a
Solo durante enero del 2023, aumentamos nuestras becas del 70%:
Déjanos tus datos para poder solicitar tu beca:
Cursos: antes 200€ ahora 60€ Diplomados: antes 1.500€ ahora 450€ Másteres: antes 3.000€ ahora 900€
Estas becas son aplicables a cualquier facultad, rellena el formulario para más información y comienza tu formación en ISEIE Innovation School.
× ¿Necesitas asesoramiento?