Máster semipresencial en Big Data y Data Analytics

Master

Semipresencial Madrid

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Semipresencial

  • Idiomas

    Castellano

  • Lugar

    Madrid

  • Duración

    9 Meses

  • Inicio

    Fechas a elegir

El Máster en Big Data y Data Analytics proporciona a los profesionales las herramientas y conocimientos necesarios para liderar procesos de transformación digital mediante el análisis avanzado de datos. Este programa combina una base teórica sólida con aplicaciones prácticas, permitiendo a los estudiantes adquirir competencias clave en gestión y análisis masivo de datos, visualización, minería de datos y toma de decisiones basada en datos, respondiendo a las exigencias actuales del entorno empresarial.

Con un enfoque integral y orientado a la realidad del mercado, el máster está diseñado para formar a
expertos capaces de convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento estratégico, optimizando procesos y generando ventajas competitivas sostenibles. Su metodología práctica y flexible permite aplicar los contenidos aprendidos desde el primer momento en contextos reales y dinámicos.

Estudiando en UNISEB contarás con el acompañamiento de tutores y profesionales especializados que, junto con la metodología de estudio, te ayudarán a alcanzar tus metas académicas y potenciar tu desarrollo profesional.

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Madrid
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A tener en cuenta

El Máster en Big Data y Data Analytics pretende dotar al alumno de los siguientes conocimientos y habilidades:

• Evaluar de forma crítica la influencia de las variables del entorno —económicas, sociales, legales y culturales— en la gestión empresarial y en el logro de los objetivos organizacionales.
• Medir y analizar factores del entorno que afectan directamente el rendimiento y la toma de decisiones en las unidades empresariales.
• Desarrollar una visión estratégica sobre el valor de los datos como motor de transformación empresarial y ventaja competitiva.
• Comprender la evolución del análisis de datos y su papel fundamental en la innovación y adaptación organizacional.
• Interpretar correctamente los resultados derivados de modelos analíticos y predictivos para impulsar decisiones basadas en evidencia.
• Aplicar las mejores prácticas en el ciclo de vida de los datos: desde su recopilación, tratamiento y análisis hasta su visualización y presentación efectiva ante distintos públicos de interés.
• Liderar con eficacia proyectos de Big Data y Data Analytics en entornos complejos, cambiantes y altamente competitivos.

El Máster en Big Data y Data Analytics es una opción versátil y enriquecedora dirigida a profesionales y graduados que desean avanzar en sus carreras y destacar en un entorno empresarial impulsado por los datos:

• Profesionales con experiencia en tecnología y datos: Que buscan asumir roles de liderazgo en proyectos de análisis avanzado, inteligencia de negocio y gestión estratégica de datos.
• Líderes emergentes en analítica de datos: Interesados en desarrollar habilidades directivas para acceder a posiciones de mayor responsabilidad en entornos basados en datos.
• Emprendedores tecnológicos y del ámbito digital: Que desean adquirir competencias clave para lanzar, gestionar y escalar negocios centrados en Big Data y analítica.
• Graduados en ingeniería, informática, matemáticas, economía u otras áreas afines: Que desean complementar su formación académica con un enfoque aplicado y actual en el análisis de grandes volúmenes de datos.
• Profesionales en transición de carrera: Que buscan reinventarse o especializarse en el ámbito de la analítica, incorporando una base sólida en ciencia de datos, herramientas tecnológicas y gestión de la información.
• Consultores en datos y analítica: Que desean potenciar sus capacidades técnicas y estratégicas para ofrecer mayor valor añadido en proyectos de transformación digital y toma de decisiones basada en datos.
• Especialistas funcionales en áreas como marketing, finanzas, recursos humanos o logística: Que desean integrar la analítica de datos a sus funciones para optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional.
• Directivos y gerentes: Que buscan actualizar sus conocimientos en gestión de datos y tecnologías analíticas para liderar con éxito en un entorno empresarial cada vez más orientado al dato.

Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas Máster, los solicitantes deberán cumplir los siguientes 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 la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Al finalizar tu programa formativo obtendrás un certificado emitido por UNISEB y un Diploma de Máster propio universitario emitido por la Universidad Isabel I en colaboración con UNISEB.

Para facilitar los trámites administrativos, todos los estudiantes extracomunitarios podrán solicitar el servicio de apostillado en todos los documentos administrativos emitidos por la escuela, una vez finalicen sus programas formativos. El trámite de legalización única - denominada apostilla - consiste en colocar sobre el propio documento administrativo una apostilla o anotación que certificará la autenticidad de los documentos expedidos en otro país por UNISEB y la Universidad Isabel I.

UNISEB es una institución educativa especializada en programas formativos a distancia. De carácter multidisciplinar, imparte formación de Máster en varias disciplinas, en ámbitos como la empresa, educación, psicología, el derecho y el deporte, siendo un referente en los centros de formación online en español.

Posicionada como una de las mejores instituciones educativas a distancia, UNISEB ocupa el cuarto puesto en centros formativos según Financial Magazine y recientemente ha recibido el certificado EFQM por la calidad de sus estudios.

La metodología de estudios de UNISEB está diseñada con la finalidad de que el alumno pueda compaginar la vida personal y profesional. Todos los programas formativos se imparten íntegramente online, de este modo el alumno puede acceder a todo el contenido formativo a través del Campus Online, siendo esta la principal plataforma de su formación, para que pueda estudiar desde cualquier lugar del mundo y a cualquier hora. Todas las evaluaciones, seguimiento individualizado al alumno y trabajos finales, también se realizan a distancia.

Recibida tu solicitud, un asesor académico se pondrá en contacto contigo a la brevedad para resolver todas tus dudas, así como explicarte el método de inscripción, los medios de pago y los plazos de la matrícula.

En UNISEB te ayudamos para que puedas elegir la metodología de pago que mejor se ajuste a tus necesidades. Puedes escoger entre las siguientes opciones:

-Pago fraccionado en cuotas
-Al contado con tarjeta de débito o crédito
-Transferencia bancaria

UNISEB está reconocida por las más prestigiosas empresas de diferentes sectores. Su formación, adaptada a la realidad actual del mundo laboral, te permitirá desenvolverte perfectamente en cualquier empresa u organización y poder desarrollar una prometedora carrera profesional.

Para hacerlo posible, UNISEB tiene convenio con importantes firmas empresariales y ofrece una bolsa de empleo en la que los alumnos y antiguos alumnos podrán acceder a más de 15.000 ofertas de trabajo mensuales a nivel nacional e internacional.

UNISEB, en su afán para fomentar la inserción laboral de sus alumnos, ofrece entre sus servicios gratuitos la posibilidad de poder desarrollar prácticas en empresas como complemento a su plan formativo. El objetivo a conseguir mediante la realización de estas prácticas, establecido mediante un Convenio de Colaboración Privado entre el Centro Formativo y la Empresa, es facilitar la formación en centros de trabajo que reproduzcan las condiciones habituales del entorno empresarial como parte de su plan formativo.

Todos aquellos estudiantes extracomunitarios y con nivel Advanced de inglés tienen a su disposición, a través de su partner Worldwide Internships, la posibilidad de cursar prácticas a nivel internacional, pudiendo realizarlas en cualquier lugar del mundo. A continuación, se muestran algunas de las empresas y organizaciones donde trabajan y hacen prácticas sus alumnos.

Los estudiantes que completen el Máster en Big Data y Data Analytics estarán preparados para desempeñar funciones clave en múltiples sectores y áreas organizacionales, como:

• Analista de datos e inteligencia de negocio (BI): Interpretar grandes volúmenes de datos para extraer insights que optimicen la toma de decisiones estratégicas.
• Especialista en Big Data: Diseñar e implementar arquitecturas de procesamiento masivo de datos con tecnologías como Hadoop, Spark o NoSQL.
• Científico de datos (Data Scientist): Desarrollar modelos predictivos y analíticos mediante técnicas de estadística avanzada y machine learning.
• Consultor en analítica de datos: Asesorar a organizaciones en la integración de soluciones analíticas y el aprovechamiento del valor de sus datos.
• Gestor de proyectos de datos: Liderar iniciativas de transformación digital mediante el uso estratégico de la analítica y la tecnología de datos.
• Emprendedor en soluciones tecnológicas basadas en datos: Crear e impulsar negocios innovadores apoyados en el uso intensivo de la analítica.
• Chief Data Officer (CDO) o responsable de estrategia de datos: Coordinar la estrategia y el gobierno de datos en grandes organizaciones para asegurar su calidad, uso ético y orientación al negocio.

Tras pedir información, deberás presentar los datos requeridos, incluyendo la verificación de la identidad y la documentación sobre la carrera académica. Una vez validados tus certificados, deberás elegir entre distintos métodos de evaluación: trabajo final, trabajos de evaluación continua o examen final y, cuando se haya aceptado tu solicitud, se formalizará la matrícula.

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Materias

  • E-business
  • Management
  • Big Data
  • Análisis de datos
  • Grandes datos
  • Gestión de datos
  • Business Intelligence
  • Gestión de proyectos
  • Project management

Temario

BLOQUE 1: BIG DATA INDUSTRY
Tema 1. ¿Qué es el big data?
Tema 2. Big Data Project Management
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. Inteligencia Artificial en la era del big data
Tema 5. Aplicación del big data


BLOQUE 2: BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Introducción al Business Intelligence
Tema 2. Tipos y selección de Business Intelligence
Tema 3. Cuadros de mando
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Data quality


BLOQUE 3. DATA ANALYSIS
Tema 1. Estadística
Tema 2. Métricas
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


BLOQUE 4: DATA STORAGE
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


BLOQUE 5: DATABASE MANAGEMENT
Tema 1. Introducción al dato
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Privacidad y protección de datos
Tema 4. Data storage
Tema 5. Data management en el marketing


BLOQUE 6. 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

BLOQUE 7: TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Data technology
Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
Tema 6. Bases de datos de grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud

BLOQUE 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
Tema 1. Teoría de la visualización de datos
Tema 2. Python
Tema 3. CARTO
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio


BLOQUE 9. API Y SERVICIOS EN LA NUBE
Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs (Application Programming Interfaces)
Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y criterios para su adopción
Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
Tema 4. Contenedorización y Docker ç
Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo y gestión del riesgo
Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y serverless
Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras


BLOQUE 10. DIRECCIÓN DE PROYECTOS TIC
Tema 1. Introducción a ITIL
Tema 2. ¿Por qué ITIL?
Tema 3. Historia y evolución de ITIL
Tema 4. Fundamentos de la dirección de proyectos TIC
Tema 5. Objetivos y beneficios de adoptar ITIL en la gestión de servicios de TI
Tema 6. Componentes y estructura de ITIL
Tema 7. Principales publicaciones y versiones de ITIL
Tema 8. Estructura general y conceptos clave
Tema 9. Prácticas de ITIL, KPIs, Cadena de Valor del Servicio
Tema 10. Introducción a la gestión de servicios y ciclo de vida en ITIL

Tema 11. El ciclo de vida del servicio en ITIL
Tema 12. Relación entre las fases del Ciclo de Vida del
Servicio y su contribución a la calidad del servicio
Tema 13. ITIL y DevOps: Integración y Colaboración en
Entornos Ágiles
Tema 14. Roles clave en ITIL
Tema 15. Relaciones entre los roles en ITIL
Tema 16. Introducción
Tema 17. Estrategia del servicio
Tema 18. Diseño del servicio
Tema 19. Transición del servicio en ITIL
Tema 20. Operación del servicio en ITIL
Tema 21. Mejora Continua del Servicio
Tema 22. Gestión de la Calidad del servicio
Tema 23. Mejora Continua del Servicio
Tema 24. Herramientas y técnicas para la Mejora
Continua
Tema 25. Herramientas de gestión de servicios
Tema 26. Funcionalidades críticas para soportar
procesos ITIL
Tema 27. Integración con otras Herramientas
Tema 28. Importancia de la integración para una gestión
eficaz de servicios

BLOQUE 11. AUDITORÍA Y CALIDAD DE LOS SISTEMAS
INFORMÁTICOS
Tema 1. Definición y Conceptos Básicos de la Calidad en
Sistemas Informáticos
Concepto de Calidad
Tema 2. Factores que influyen en la Calidad
Tema 3. Planificación de la calidad
Tema 4. Gestión de la calidad en proyectos de Software
Tema 5. Organización de un Plan de Calidad
Tema 6. Control de la Calidad
Tema 7. Métodos del control de la Calidad
Tema 8. Pruebas de Calidad en Sistemas Informáticos
Tema 9. Ejemplo práctico de aplicación de diferentes
tipos de pruebas en un proyecto de software
Tema 10. Estrategia de pruebas
Tema 11. Mejora continua en el proceso de pruebas
Tema 12. Métricas y Herramientas para Medir la Calidad
Tema 13. Herramientas de evaluación de Calidad
Tema 14. Herramientas Específicas
Tema 15. Calidad en las fases del desarrollo
Tema 16. Ejemplos reales de cada fase del desarrollo
Tema 17. Mejora Continua
Tema 18. Implementación en el Ciclo de Mejora Continua
Tema 19. Revisión en el Ciclo de Mejora Continua

BLOQUE 12. SERVICIOS Y APLICACIONES WEB
Tema 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW)
Tema 2. Conceptos Básicos de Desarrollo Web
Tema 3. Arquitecturas Client-Server
Tema 4. Frontend vs Backend
Tema 5. Lenguajes y tecnologías fundamentales: HTML, CSS y JavaScript
Tema 6. Herramientas y entornos de desarrollo
Tema 7. Gestión de proyectos y dependencias
Tema 8. Introducción a frameworks y librerías
Tema 9. Crear una página Web estática con HTML y CSS
Tema 10. Introducción a Git: Commits y pushes básicos
Tema 11. Fundamentos de la Arquitectura MVC
Tema 12. Implementación del MVC en Aplicaciones Web
Tema 13. Patrones de Diseño Relacionados
Tema 14. Integración de MVC con Tecnologías Frontend
Tema 15. Manejo de Rutas y URLs Amigables
Tema 16. Seguridad y autenticación en aplicaciones MVC
Tema 17. ASP.NET Core
Tema 18. Razor Pages
Tema 19. ASP.NET Core MVC
Tema 20. Integración de HTML, CSS y JavaScript en ASP.NET Core
Tema 21. Introducción a Vue.js
Tema 22. Desarrollo con Vue.js
Tema 23. Introducción a Angular
Tema 24. Desarrollo con Angular
Tema 25. Comparativa entre Vue.js y Angular
Tema 26. Creación de APIs RESTful con ASP.NET Core
Tema 27. Seguridad en APIs
Tema 28. Documentación y pruebas de APIs
Tema 29. Integración del Backend con Frontend (Vue.js/Angular)

MÓDULO 13. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN
DISPOSITIVOS MÓVILES
Tema 1. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
Tema 2. Comunicaciones Inalámbricas
Tema 3. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
Tema 4. Introducción a los Dispositivos móviles
Tema 5. Componentes de los dispositivos móviles
Tema 6. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
Tema 7. Lenguajes de programación para móviles
Tema 8. Ejemplos de entornos de programación
tecnológicos móviles

Tema 9. Metodología de desarrollo de aplicaciones
móviles
Tema 10. Características de un proyecto de desarrollo
para dispositivos móviles
Tema 11. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 12. Planificación y dirección de proyectos
Tema 13. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones
móviles sobre Android
Tema 14. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
Tema 15. Herramientas de desarrollo Android
Tema 16. Diseño de aplicaciones móviles
Tema 17. Buenas prácticas de diseño
Tema 18. Problemática de la seguridad en dispositivos
móviles
Tema 19. Seguridad en las comunicaciones
inalámbricas
Tema 20. Seguridad en el sistema operativo y las
aplicaciones
Tema 21. Seguridad para el usuario
Tema 22. Prácticas de seguridad recomendada
Tema 23. Ecosistema de aplicaciones móviles y app
stores
Tema 24. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 25. Marketing y tecnología móvil
Tema 26. Planificación y dirección de proyectos
tecnológicos móviles

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Máster semipresencial en Big Data y Data Analytics

Precio Emagister

3.810,25 € 10.162,93 € IVA inc.

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