Máster en Business Analytics y Big Data

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Título

Máster en Business Analytics y Big Data

Código del plan de estudios

EI65

Universidades participantes

Universidad de Alcalá

Dirección

Director/a
    Elena García Barriocanal
    Codirector/a
    Mª Teresa del Val Núñez
    Coordinador/a
    Miguel Ángel Sicilia Urbán

 

Contacto

CIFF Business School, Dpto. de Admisiones
    Web: http://www.ciff.net/master-en-big-data-y-business-analytics.html 
       E-mail: info@ciff.net  / admisiones@ciff.net

 

Objetivos formativos

Big Data es el término que se emplea hoy en día para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. Esto se puede lograr tanto a través de una mejora en la eficiencia gracias al análisis de los datos (una visión más tradicional), como mediante la aparición de nuevos modelos de negocio que supongan un motor de crecimiento. Se habla mucho del aspecto tecnológico, pero hay que tener presente que es crítico encontrar la forma de dar valor a los datos para crear nuevos modelos de negocio o de ayudar a los existentes.

El programa pretende proporcionar al alumno una formación integral en data science y Big Data que le permita diseñar proyectos e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio. 

Competencias a adquirir

•    Entender el business case de Big Data y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.
•    Saber diseñar métricas e indicadores útiles para el negocio basadas en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa.
•    Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático, redes sociales o minería de texto para resolver problemas de data science.
•    Entender el concepto de modelo predictivo y saber aplicarlo a casos prácticos de negocio. 
•    Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL y saber seleccionarlas y aplicarlas.
•    Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos.
•    Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop. 
•    Saber utilizar la Web of Data y la Web convencional para obtener datos útiles para el negocio. 
•    Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de inteligencia de mercado.
•    Saber organizar proyectos de Big Data e integrar los métodos y técnicas de minería de datos en ellos.
•    Conocer las técnicas para el almacenamiento escalable de Big Data y su indexación para propósitos de búsqueda. 

 

Público al que va dirigido

El programa se dirige a profesionales con un perfil técnico que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en cómo implantarlo técnicamente. El ámbito profesional es muy variado ya que Big Data aplica a cualquier sector industrial, aunque el público objetivo será personal técnico con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia.

Plan de estudios

Edición

Créditos

60 ECTS

Modalidad de enseñanza

On-line y presencial

Periodo de impartición

Consultar con el contacto

Lugar de impartición

Consultar con el contacto

Horario de impartición

De lunes a jueves, de 18:00 a 22:00.

Plazo

Consultar con el contacto

Requisitos generales de acceso

Requisitos adicionales de acceso

Documentación a presentar

Número de plazas

25

Plazo

Consultar con el contacto

Procedimiento

Importe del estudio

precio por crédito:    169,33 €
   importe preinscripción:    2.040,00    €

este importe no incluye precios por servicios administrativos y seguro de accidentes.

Forma de pago

Pago único

Becas

La convocatoria y adjudicación de las becas correrá a cargo de la dirección académica del estudio.El 10% de los ingresos de este estudio serán destinados a becas. Además se publican las bases de la convocatoria de becas Red.es

Colaboradores