Pasar al contenido principal

Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA]

  12 meses
 
  • Executive
  • Executive

  Ubicaciones disponibles

  • Madrid
  • Barcelona
  • Pamplona

 

Español
 

Formato presencial

Con el Máster en Big Data y Business Analytics podrás entender la analítica de los negocios y a tomar decisiones basadas en los datos.

El Máster en Big Data y Business Analytics permite especializarse en el entorno analítico con enfoque a negocio. Conocerás cómo liderar equipos de proyectos Big Data, cómo obtener datos de calidad, y las técnicas y herramientas analíticas que te permitirán convertir cualquier organización en una Data Driven.

Business Study Tour en París

Objetivos del programa

1

Entender la analítica de negocio y la toma de decisiones basadas en datos.

2

Afrontar los retos del business analytics y business intelligence a través de la implementación de estrategias Big Data.

3

Obtener una visión cualitativa y cuantitativa del consumidor.

4

Comprender, analizar e identificar los cursos de acción para extraer, filtrar, analizar y presentar los datos necesarios para la toma de decisiones.

 
MBDA

Estructura académica

El formato híbrido permite al alumnado personalizar y flexibilizar el aprendizaje a través de un permanente “training”. En el modelo de aula híbrida, la tecnología se integra como un elemento más del proceso de aprendizaje que garantiza la continuidad de la formación en todo momento.

Asignaturas de Management

Asignaturas de Management

  • Esta asignatura pondrá su foco en cómo generar y alentar oportunidades de negocio pensando de manera diferente a los planteamientos actuales de los negocios. El módulo pondrá la innovación en el centro de la creación de valor de las compañías dentro del entorno disruptivo y de aceleración exponencial actual.

  • Ayudar al estudiante a diferenciar entre los síntomas de problemas para poder identificar aquellas decisiones que tengan un mayor impacto en el negocio, minimizando el esfuerzo y coste organizativo, de tiempo y financiero. Asimismo, dotar de las herramientas de análisis necesarias para poder cuantificar dichos problemas diferenciando aquellos que son de negocio/económicos de los que son problemas personales/ organizativos.

  • El entorno y organizaciones actuales requiere de un liderazgo adaptativo que considere no solo los aspectos externos sino el perfil personal del directivo. Dentro de ellos, las habilidades de comunicación y escucha (feedback) son cada vez más importantes en entornos plurales, multiculturales y globalizados. Durante esta asignatura los estudiantes aprenderán a conocer su estilo de liderazgo y cómo ejercerlo en entornos diferentes. Así mismo deberán conocer y usar los elementos y estructuras fundamentales para construir mensajes claros e irresistibles que les permita aproximarse a la comunicación con más confianza y saber gestionar de manera efectiva situaciones de duda, preguntas o confrontación.

  • El contexto actual modifica la forma de comunicarnos y de interactuar, la diversidad de personas a las que nos dirigimos, como los medios a usar para transmitir los mensajes, compartir, influir y conseguir nuestro propósito, ponen de manifiesto la importancia de tomar conciencia de nuestro estilo e impacto de comunicación, siendo clave el conocer las herramientas y metodologías que nos hagan más flexibles para adaptarnos a cualquier situación e interlocutores sin perder impacto.

  • El propósito de esta asignatura es desarrollar las competencias y conocimientos necesarios para que nuestros alumnos tomen decisiones empresariales y actúen de forma ética y responsable con la sociedad, el medio ambiente, la persona y los diferentes stakeholders en un entorno global y multicultural aplicando altos estándares de respeto por los valores humanos y la diversidad cultural. Además, se desarrollarán competencias y conocimientos para poder medir el impacto económico de las mismas, tanto si se toman como si no se toman.

  • El propósito de esta asignatura es iniciar el desarrollo del pensamiento estratégico de la empresa, cuáles son sus elementos fundamentales y de los elementos necesarios para entender el entorno actual y el venidero.

Asignaturas de Especialización

Asignaturas de Especialización

Asignaturas de categoría

  • Las empresas más innovadoras utilizan las tecnologías emergentes, —Inteligencia Artificial, Internet de las cosas, Blockchain, entre otras—, así como los datos y las metodologías ágiles para desarrollar nuevos productos y servicios, modelos de negocio y experiencias de cliente. Estas empresas se han transformado digitalmente haciendo de los datos el motor de sus operaciones y consiguiendo fuertes ventajas competitivas que pueden llegar a producir grandes disrupciones en los mercados y cambios profundos en la industria. Sin embargo, en este proceso la tecnología es un elemento muy importante pero no es suficiente. El éxito radica fundamentalmente en la adecuada formulación de la intención estratégica y no en las tecnologías individuales, así como en la capacidad de reinventar digitalmente el negocio apoyada por líderes que fomenten una cultura capaz de cambiar e inventar lo nuevo, de asumir riesgos y de gestionar adecuadamente el talento. En esta asignatura se explora la forma en que las estrategias pueden mejorarse mediante la introducción de nuevas tecnologías, el conocimiento de éstas, el uso de los datos para la toma de decisiones, el cambio organizativo y cultural que deben afrontar las empresas para garantizar el éxito en esta metamorfosis digital que para algunas empresas podría llegar a suponer su desaparición. En resumen, esta asignatura permite al estudiante desarrollar la capacidad de diagnosticar el grado de madurez digital de una empresa, del mercado en el que compite y el impacto de las principales tecnologías emergentes para, a partir de aquí proponer líneas de actuación estratégicas que garanticen la adecuada implantación de las tecnologías emergentes para desarrollar innovadores productos, servicios, modelos de negocio y experiencias de cliente en entornos data-driven.

  • No hay duda de que el futuro y el éxito de las empresas están vinculados a los datos y a quienes sepan gestionarlos e interpretarlos correctamente para la toma de decisiones. Al igual que el petróleo ha impulsado la economía durante los últimos cien años, los datos impulsan cada vez más la innovación y la economía en esta cuarta revolución industrial en la que ya nos encontramos. Las empresas que antes adopten un modelo impulsado por los datos obtendrán sólidas ventajas competitivas y podrán generar mayor valor para sus Stakeholders, siempre y cuando implementen las estrategias, infraestructuras y metodologías adecuadas. La asignatura se compone de los siguientes temas: 
    1. Big Data vs. Data Science vs. IA.
    2. Introducción a la gestión y análisis de datos; Conceptos y ciclo de vida.
    3. Algoritmos y Predicción; Retos y metodologías.
    4. Introducción a Statistical Inference & Machine Learning.
    5. Data Visualización e Interpretación.
    6. Introducción a Power BI, Tableau y R.

  • La convergencia de la disponibilidad de cada vez más datos, la creciente disponibilidad y velocidad de los sistemas de computación en la nube –Cloud-, y los algoritmos de aprendizaje automático – Machine Learning- cada vez más sofisticados, nos permiten anticipar un futuro de grandes avances para mejorar la sociedad. Así, ya vemos hoy como las innovaciones en la ciencia de datos y en inteligencia artificial, IA, están facilitando el lanzamiento de nuevos productos y servicios en las empresas y mejorando la provisión de servicios sociales esenciales desde la atención sanitaria, la educación y el transporte hasta el suministro de alimentos, la energía y la gestión ambiental. Debido a que la IA y el Machine Learning mejoran orgánicamente con la ampliación del acceso a los datos, el aumento de estos sistemas nos permite inferir un gran progreso en la sociedad. Sin embargo, las preocupaciones legítimas todavía abundan. Al igual que con cualquier tecnología nueva y en rápida evolución, una curva de aprendizaje pronunciada significa que se cometerá errores que inevitablemente producirán impactos imprevistos y dañinos. Los datos e IA no son una excepción. Con el fin de gestionar estos impactos de manera responsable y dirigir el desarrollo de sistemas de IA hacia un beneficio público óptimo, tendrá que hacer de las consideraciones de ética y seguridad de la IA una prioridad fundamental. La asignatura se compone de los siguientes temas:
    1. Oportunidades y Riesgos del Big Data.
    2: Ética de los algoritmos y la IA.
    3. Recomendaciones Éticas para una IA de confianza.
    4. Legislación y Regulación (Internacional / EU).
    5. Seguridad de la información, Ciber amenazas y plan de prevención.

  • El principal objetivo de esta formación es abrir las finanzas y mostrar cómo usar el razonamiento numérico para mejorar la calidad en la toma de decisión estratégica, a través de el estudio de lo esencial de las finanzas tradicionales, evitando detalles técnicos específicos que pueden ser encontrados en cualquier libro de texto, y centrándonos hacia la toma de decisiones más que hacía la teoría financiera, incluyendo aquellos conceptos necesarios para alcanzar las decisiones más acertadas.

Asignaturas específicas de tu titulación

  • El Data Governance vela por esa gobernanza tanto del dato como de la gestión de los mismos. No solo es importante seguir los requisitos legales, también hay que asegurarse que los datos son óptimos para conseguir modelos excelentes, y que su almacenamiento, gestión y retroalimentación están asegurados manteniendo además la calidad de los mismos. Además, con la arquitectura de datos estaremos identificando métodos y técnicas del diseño de una arquitectura que aseguran la entrada y almacenamiento de los datos en base a las necesidades de la empresa.

  • La preparación de los datos es un paso previo al análisis pero de crucial importancia para el mismo. Es por esto que en esta asignatura se identificarán los elementos primordiales para el Data Mining y se trabajarán con técnicas específicas de minería de datos, preparación de Bases de datos y su aplicativo en SPSS y Python.

  • La Inteligencia Artificial se encuentra en muchos aspectos de nuestra vida, y a nivel empresa se integra cada vez más en los diferentes aspectos de la toma de decisiones tanto estratégico como táctico. El objetivo es obtener una mirada a la aplicación general de la IA, acercándonos después a la aplicación en la empresa.

  • Se profundizará en la aplicación de las técnicas supervisadas y no supervisadas, en casos concretos alrededor del marketing estratégico, experiencia de cliente y ventas. 

  • Se trabajarán técnicas estadísticas y matemáticas de aprendizaje supervisado y no supervisado, con un enfoque transversal a la toma de decisiones de la empresa, y con diferentes soportes, como son Python, SAS, SPSS.

  • La gestión de datos y contenido en la nube cada vez tiene mayor relevancia. Se analizarán los entornos cloud más destacados, y se trabajarán ejercicios en cada uno para conocer las bondades de cada plataforma.

  • Los proyectos Big Data están siendo incorporados en la mayoría de las empresas, ya sea de la mano de un departamento específico de Big Data como de un consultor externo. Es por esto que es importante conocer la estructura de este tipo de proyectos, roles y responsabilidades, así como aplicaciones específicas en diferentes contextos, para aprender a optimizar las diferentes técnicas aprendidas.

  • Con el fin de potenciar el desarrollo de un perfil profesional internacional, el máster incluye una estancia obligatoria en París. El objetivo es realizar una inmersión académica y profesional en un ecosistema digital avanzado. 

    Durante la estancia el alumno asiste a un programa organizado por nuestros socios en destino y además asiste a visitas en empresas locales. Ambas actividades junto al contacto con estudiantes y profesores de esos destinos generan una experiencia única de crecimiento personal. Hay una dinámica de descubrimiento interior y de exploración de ecosistemas digitales única.

Asignaturas elegibles

Asignaturas elegibles

Asignaturas o actividades de libre elección por parte del alumno para personalizar una parte de su máster y así completar su desarrollo competencial. Se pueden elegir asignaturas relacionadas o no con su disciplina, vivir una experiencia internacional o prepararse para una certificación.

Será posible cursar las asignaturas elegibles en inglés o en español y seleccionar las que más interés tengan para el alumnado, independientemente de la categoría del programa que esté cursando. Existen dos niveles por cada asignatura elegible; nivel esencial o nivel avanzado, que dependerá del contenido del programa.

Categoría Management

  • Gestión e inversión en activos financieros
  • El viaje de emprender
  • Re & Upskilling: aumentando tu eficacia profesional
  • Cómo hacer global un negocio

Categoría Marketing

  • Marketing Digital
  • Marketing Automation para el Marketing Operativo
  • Branding con propósito
  • Ventas 4.0: nuevos modelos digitales

Categoría Tecnología

  • Ciberseguridad esencial para Directivos no técnicos
  • Big Data e IA esenciales para Directivos no técnicos
  • Internet del Valor (Tecnologías para Directivos no técnicos)
  • La empresa 4.0: Automatización de procesos (RPA)

*La impartición (modalidad remoto) de estas materias estará sujeta a horarios en función de composición de grupos, pudiendo no coincidir con el horario del Programa.

  • Google tools for decision making (Google Tools)
  • Software for Smart Marketing (Hubspot Software Marketing)
  • Advanced Marketing (CIM - Chartered Institute of Marketing)
  • Scrum in practice (Professional Scrum Máster Certification -PSM)
  • People Analytics (Certificate Program)

*No incluye las tasas de exámenes para la obtención de ninguna certificación, ni tutorización individual CIM.

El Máster incluye una estancia obligatoria en París - Universidad INSEEC(1).

El alumno asiste a un programa organizado por nuestros socios en destino y además asiste a visitas en empresas locales. Ambas actividades junto al contacto con estudiantes y profesores de esos destinos generan una experiencia única de crecimiento personal. Hay una dinámica de descubrimiento interior y de exploración de ecosistemas digitales única.

(1)Si, por cualquier motivo ajeno a nuestra voluntad, este destino no estuviera disponible, haremos todo lo posible por ofrecer una alternativa adecuada.

*La docencia, los vuelos y el alojamiento están incluidos en el programa. Gastos adicionales (visado de viaje) no están incluidos.

TFM

TFM

El trabajo es un proyecto empresarial real que supone un desafío en el que el estudiante de manera transversal, debe demostrar que se han cumplido los objetivos de aprendizaje y desarrollado todas las competencias adquiridas durante el programa.

Trabajo grupal. 

El alumnado podrá elegir entre:
1 - Identificar una empresa para desarrollar una estrategia de implantación de Big Data. 
2 - Consultoría en análisis, diagnósticos y mejora de la situación de proyectos de implantación del Data driven.
3 - Desarrollo de plan de marketing/producto basado en datos.

*Estructura académica sujeta a cambios. Las asignaturas descritas anteriormente se combinan a lo largo de todo el curso académico, exceptuando el Trabajo Final que se realiza al terminar el máster.

Perfil de salida

  • CDO / CMO
  • Responsables de Investigación de Mercados, Business Intelligence (CRM, cliente, Insights del negocio/consumidor)
  • Responsables de innovación y áreas de desarrollo de producto (product manager, brand banager, dirección marketing)
  • Realización de consultoría y asesoría a empresas/Start Ups, en su transformación hacia la decisión y estructura Data driven

Datos de antiguos alumnos del programa

Áreas funcionales que ocupan nuestros alumnos

Tecnología

60%

Bienes de Consumo

20%

Consultoría

10%

Energía

10%

Zonas geográficas
donde trabajan

10 %
USA
90 %
España
 

Claustro y ponentes invitados

Precios y campus donde se imparte

Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA] en Madrid

Modalidad y duración

  • Modalidad: presencial
  • Duración: 12 meses

Idioma

  • Español

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 10/2022: 16.900 €

Campus ESIC en Madrid

Madrid

Avenida Juan XXIII 12,
Pozuelo de Alarcón, Madrid
91 452 41 00
Ver en Google Maps

Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA] en Barcelona

Modalidad y duración

  • Modalidad: presencial
  • Duración: 12 meses

Idioma

  • Español

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 10/2022: 16.900 €

Campus ESIC en Barcelona

Barcelona

Carrer de Marià Cubí, 124 | 08021
Barcelona
93 414 44 44
Ver en Google Maps

Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA] en Pamplona

Modalidad y duración

  • Modalidad: presencial
  • Duración: 12

Idioma

  • Español

Convocatorias y precios

  • Convocatoria 10/2022: 14.100 €

Campus ESIC en Pamplona

Pamplona

Avda. Anaitasuna, 31 | 31192
Mutilva
948 29 01 55
Ver en Google Maps

Te asesoramos según tu perfil

Si estás interesado/a en recibir un asesoramiento personalizado según tu perfil,cumplimenta debidamente el siguiente formulario y nos pondremos en contacto contigo.

Teléfono
¿Estás trabajando actualmente?

Adjuntar CV

(Archivos .pdf o .doc, 5 MB máx de peso)