Máster en Big Data y Analytics impartido por EAE Business School

Profesionales con el objetivo de mejorar y actualizar su formación para poder alcanzar una mayor proyección profesional o para innovar en su actividad cotidiana.

MÓDULO 1 - Business Transformation

Big Data & Analytics from Business and industry prospective 4 ECTS
Business Performance Analysis 4 ECTS
Digital Transformation 4 ECTS
Customer analytics 4 ECTS


MÓDULO 2 - Data Analytics & Visualization

Data management 6 ECTS
Data visualization 6 ECTS

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MÓDULO 3 - Big Data & Data Science

Big Data Technologies & Architecture 6 ECTS
Data Science & Advanced Analytics 6 ECTS


MÓDULO 4 - Personal skills

Leadership in a Digital environment 3 ECTS
Ciclo de conferencias de expertos 2 ECTS


MÓDULO 5 - Minors

MÓDULO 6 - Trabajo de fin de máster 10 ECTS
Trabajo de fin de máster 15 ECTS

TOTAL CRÉDITOS 70 ECTS


Business Transformation: En esta materia el estudiante logra una visión holística de todos los aspectos de la operación y los procesos de una empresa a través de un enfoque industrial, entornos posibles de negocio, fuentes de datos y respuestas a preguntas inéditas. Igualmente, se trabajarán las estrategias, metodologías y herramientas necesarias para desarrollar programas de adquisición y retención de consumidores maximizando el potencial oculto de las bases de datos.

• Data Analytics & Visualization. El objetivo principal de la materia es que el estudiante aprenda los conceptos básicos para el desarrollo de aplicaciones focalizándose en el desarrollo de dashboards y entornos analíticos de tipo self-service para el usuario final para el análisis de la información de forma visual e intuitiva ha facilitado y mejorado en gran medida esta toma de decisiones por parte de las empresas.

• Big Data & Data Science. La materia ofrece a los participantes una visión global sobre los principales fundamentos de los principales sistemas de Big Data existentes en el mercado y que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes para identificar qué algoritmos son los que se deben utilizar en cada caso de uso real, así como la capacidad de implementar y ajustar dichos algoritmos de manera óptima, consiguiendo con ello generar desde segmentaciones de grupos dentro de un conjunto de datos hasta complejos sistemas predictivos.

• Personal Skills. En esta materia se mostrará al estudiante cómo ser un líder en el entorno digital, que será corroborado por las experiencias de líderes del sector.

• Trabajo de fin de máster. El objetivo del trabajo de fin de máster es que el estudiante sea capaz de implementar un proyecto a partir de la implementación de los conocimientos adquiridos en el programa.
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