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El contenido del máster, se enfoca en formar profesionales habilitados para dedicarse al mundo de la analítica web, aprenderá a desarrollar proyectos tecnológicos en diferentes sectores de la economía aprendiendo así de cada uno de ellos. Así, podrás ocupar uno de los puestos más demandados por las empresas actualmente.
Quienes estén interesados en especializarse en este sector de gran importancia en la actualidad.
Módulo 1 Business Transformation.
Big Data & Analytics from business and industry perspective - 2 ECTS:
Introducción a BI, Big Data, Analytics.
Historia y evolución de Analytics Business Cases de aplicación de Big Data en Empresas.
Mapa actual de las tecnologías en Analytics.
Principales retos en la implementación de proyectos de Analytics.
Business performance analytics - 4 ECTS:
Introducción a los indicadores y a la toma de decisiones analítica.
IT Operations & Data Driven Management.
Performance per area: Marketing, HR, Finance…
Performance per Sector: Pharma, Retail, CGP…
Digital transformation - 4 ECTS:
Introducción a transformación Digital.
Innovación tecnológica.
Innovación en Modelos de negocio.
Metodologías de Innovación.
Creación y valoración de nuevos modelos de negocio.
Customer analytics - 3 ECTS:
Visión de negocio y definición de objetivos en un proyecto de customer analytics.
Herramientas de investigación de mercado y analítica web.
Customer equity analytics.
Customer Experience Analytics.
Módulo 2 Data Analytics & Visualization Business Transformation.
Data management - 6 ECTS:
Introducción al Data Management.
Procesos Funcionales y técnicos de la ETL.
Modelos de Datawarehousing y casos de uso.
Datawarehouse Hybrido y Datalake.
Data visualization - 4 ECTS:
Introducción a la visualización de datos.
Introducción y fundamentos de técnicas de Data Visualization.
Desarrollo de Dashboards en PowerBI.
Visión general de las principales herramientas del mercado.
Módulo 3 Big Data & Data Science.
Big Data technologies & architecture - 8 ECTS:
Fundamentos del Big Data.
Arquitecturas escalables: Arquitectura lambda.
Implementación de arquitecturas escalables.
Introducción a Spark.
Introducción a NoSQL.
Data science & advanced analytics - 8 ECTS:
Introducción a Data Science y principales técnicas 8 Algoritmos supervisados y no supervisados Introducción a tecnoogías de Data Science: Python, Keras, RapidMiner…
Reinforcement Learning, Deep Learning y otros.
Prácticas con Python.
Tips&Tricks: Trucos y consejos para ser un buen data scientist.
Módulo 4 Professional Skills.
Leadership in a digital environment - 4 ECTS:
Innovación.
Design Thinking.
Mentalidad y metodologías ágiles.
Comunicación efectiva.
Ciclo de conferencias de expertos - 2 ECTS:
CiberLaw & Cibersecurity.
IoT & Cloud.
Data Governance.
Tecnologías emergentes.
Módulo 5 TFM.
Trabajo de Fin de Máster- 15 ECTS:
El TFM no es solo el trabajo de investigación necesario para obtener el título del máster. Es el momento y el lugar adecuado para unificar tu experiencia académica con tu ambición profesional, tu visión personal y tu creatividad. Es la oportunidad de poner en práctica todo lo aprendido y trabajar en equipo para llegar donde te propongas.
Módulo 6 Minors
Minor- 10 ECTS:
Personaliza tu máster con nuestros Minors, diseñados específicamente para conseguir ese extra de empleabilidad que buscas en función de tu perfil y tus intereses profesionales. Tu optas por el minor que mejor se ajuste a ti, teniendo en cuenta tus objetivos y en base a las necesidades del mercado y las habilidades más demandadas por los recruiters.
Las personas que completen con éxito el programa obtendrán el título de Máster de Big Data & Analytics por EAE Business School.
Para acceder al máster deberás superar el proceso de admisión, que consta de las siguientes fases:
