MBA & Máster en Big Data y Data Analytics del centro IEAD

Descripción

Esta formación combina habilidades técnicas y de gestión empresariales para brindarte una capacitación integral. Los alumnos aprenderán a manejar grandes conjuntos de datos, a usar herramientas de análisis y visualización de datos, y a aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para obtener información valiosa para la empresa.

A quién va dirigido

Este máster está orientado a profesionales que quieran ampliar sus habilidades y conocimientos en el campo del análisis de datos y big data.

Objetivos

1. Desarrollar habilidades avanzadas en el manejo, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos mediante herramientas especializadas.
2. Integrar el análisis de datos con la gestión empresarial para identificar tendencias, predecir resultados y descubrir oportunidades de negocio.
3. Evaluar rigurosamente los hallazgos analíticos para respaldar la toma de decisiones informadas y fundamentadas.
4. Fomentar el trabajo en equipo para resolver problemas complejos de analytics y big data en entornos corporativos.

Temario

El MBA & Big Data y Data Analytics se compone del siguiente temario:

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE MARKETING

Tema 1. De consumidor a usuario

Tema 2. Branding

Tema 3. Buyer persona

Tema 4. Customer journey

Tema 5. Marketing directo e indirecto

MÓDULO 2. PLAN DE MARKETING

Tema 1. Marketing strategy

Tema 2. Marketing mix

Tema 3. Market research

Tema 4. Marketing strategy II

Tema 5. Plan de acción

Tema 6. Tradicional vs. Digital

Tema 7. Estrategias de precios

MÓDULO 3. MANAGERIAL SKILLS

Tema 1. Leadership

Tema 2. Comunicación y persuasión

Tema 3. Coaching

Tema 4. Empowerment

Tema 5. Change management

MÓDULO 4. ORGANIZACIÓN Y TRANSFORMACIÓN

Tema 1. Organización y personas

Tema 2. Comportamiento organizacional

Tema 3. Los equipos de personas

Tema 4. Gestión internacional de personas

Tema 5. The future of the work

MÓDULO 5. OPERATIONS MANAGEMENT

Tema 1. Strategy

Tema 2. Visión estratégica de la dirección de operaciones

Tema 3. Supply management

Tema 4. Product management

Tema 5. Operations management

Tema 6. Organización de procesos

Tema 7. Planificación y control de operaciones

Tema 8. El factor humano en la dirección de operaciones

MÓDULO 6. VALUE CHAIN INNOVATION

Tema 1. Cadena de valor vs. Cadena de suministro

Tema 2. Compras y aprovisionamiento

Tema 3. Gestión de stocks y gestión de almacenes

Tema 4. Logística

Tema 5. Logística inversa

Tema 6. FBA – fulfillment by amazon

MÓDULO 7. BUSINESS PLAN

Tema 1. Cultura corporativa

Tema 2. Plan estratégico

Tema 3. Business model

Tema 4. Análisis estratégico

Tema 5. Plan de aplicación y medición

MÓDULO 8. PROJECT MANAGEMENT

Tema 1. Fundamento del project management

Tema 2. Gestión del equipo

Tema 3. Gestión de los recursos

Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

MÓDULO 9. FINANCIAL ACCOUNTING

Tema 1. Balance sheet

Tema 2. P&L

Tema 3. Cash flow

Tema 4. Asientos contables

Tema 5. Contabilidad avanzada

Tema 6. Impuestos

MÓDULO 10. MANAGERIAL ACCOUNTING

Tema 1. Managerial accounting

Tema 2. Management accounts

Tema 3. Working capital

Tema 4. Net debt

MÓDULO 11. WELLBEING

Tema 1. Qué es el wellbeing

Tema 2. Embodiment

Tema 3. Flowtime

Tema 4. Metodologías

MÓDULO 12. BIG DATA & ANALYTICS

Tema 1. La relevancia del big data

Tema 2. Organización de proyectos de big data

Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM

Tema 4. IA y machine learning

Tema 5. Casos de uso en la industria

MÓDULO 13. BUSINESS INTELLIGENCE

Tema 1. Business intelligence

Tema 2. BI solutions

Tema 3. KPI

Tema 4. Fuentes de datos

Tema 5. Calidad del dato

MÓDULO 14. DATA FOR DECISION-MAKING

Tema 1. Open Data

Tema 2. El gobierno del dato

Tema 3. Protección de datos

Tema 4. Diseño de almacenes de datos

Tema 5. Marketing data

MÓDULO 15. DATA VISUALIZATION

Tema 1. Interpretación de datos

Tema 2. Python

Tema 3. Carto

Tema 4. Power BI

Tema 5. Google Data Studio

MÓDULO 16. DATA BASE

Tema 1. Fundamentos de bases de datos

Tema 2. Tecnología de bases de datos

Tema 3. Práctica de SQL (MYSQL)

Tema 4. Práctica de NOSQL. MongoDB

Tema 5. Práctica de NOSQL (Hbase)

Tema 6. Bases de datos para grafos

Tema 7. Cloud

MÓDULO 17. DATA ANALYSIS

Tema 1. Estadística

Tema 2. Medidas

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 18. 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 19. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA

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

Titulación obtenida

Al terminar exitosamente el programa, obtendrás un diploma de máster en formato digital. Titulación expedida por IEAD y UDIT - Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología.

Tramitamos el proceso de Apostilla de La Haya para su reconocimiento internacional en los países acogidos en el Convenio de La Haya.

Requisitos

• Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. 
• Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. 
• Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. 
• En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular. 

Información Adicional

Precio oficial: 11.990€

Precio becado: 4.890€

Créditos: 72 ECTS

Metodología: El Instituto Europeo de Alta Dirección ofrece un modelo híbrido flexible diseñado para compaginar la formación con la vida personal y profesional, combinando tres pilares:

• Sesiones presenciales: Enfocadas en el aprendizaje práctico, el análisis de casos reales, el trabajo colaborativo y el liderazgo. Es requisito acreditar al menos un 50% de asistencia.
• Clases online en directo: Para interactuar con el profesorado desde cualquier lugar.
• Campus Virtual (aprendizaje autónomo): Acceso permanente a materiales de estudio, actividades, foros, másteres grabadas y recursos complementarios.

Métodos de Evaluación: El alumno puede elegir una de las siguientes modalidades para evaluar los conocimientos y competencias adquiridos (todas gestionadas mediante el Campus Virtual):

• Trabajo Final: Presentación de un proyecto o tesis al concluir el programa.
• Evaluación Continua: Entrega de un trabajo al finalizar cada asignatura.
• Examen Final: Prueba tipo test al término de todas las materias.