Master en
Inteligencia de Negocio y Ciencia de Datos
Inicio: 02 de julio
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Hoy en día, el gran reto de las empresas consiste en mejorar su capacidad de conocer y obtener los datos de sus clientes, saber interpretarlos y procesarlos automáticamente para la toma de decisiones y definitivamente ser una empresa Data Driven.
Esta es la gran ventaja competitiva de las organizaciones del futuro, una verdadera ventaja analítica.
En este Master en Inteligencia de Negocio y Ciencia de Datos aprenderás de un modo práctico a utilizar todas las herramientas que el Big Data y el Business Intelligence nos proporcionan para tomar decisiones estratégicas, y ser capaz de utilizar algoritmos de IA, a través de Machine Learning para predecir comportamientos futuros de mercado.
Aprovecha las Becas Disponibles de hasta el 50% de descuento en función de tu perfil.
¿Qué vas a aprender?
- Saber diseñar y ejecutar proyectos que tengan como objetivo capturar, almacenar y procesar datos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas de una organización.
- Diseñar y ejecutar proyectos de Big Data.
- Diseñar y ejecutar proyectos de Business Intelligence.
- Diseñar y desarrollar algoritmos de análisis predictivo bajo técnicas de machine learning y deep learning.
- Conocer las herramientas y técnicas esenciales de matemáticas, estadística y programación necesarias para la implementación de proyecto de Big Data, BI e Inteligencia Artificial.
¿A quién va dirigido?
- Científicos de datos y analistas de datos
- Directores de proyectos de BI y de proyectos de Big Data
- Responsables de producto y experiencia de cliente
- Estudiantes y profesionales junior de carreras técnicas que estén buscando una especialización para promocionar su carrera profesional.
- Ejecutivos procedentes de otras áreas de la empresa que busquen formación para ampliar sus competencias profesionales, desarrollar su visión empresarial y promocionarse profesionalmente.
Plan de Estudios
Módulo 1. Introducción al Big Data: Nivel de madurez de una organización
Módulo 2. Proceso de ETL. Del Dato a la Información
Módulo 3. Customer Analytics
Módulo 4. Efectividad de campañas de marketing
Módulo 5. Business Intelligence
Módulo 6. Analítica financiera
Módulo 7. Visualización de datos
Módulo 8. Estrategia de negocio hacia el dato
Módulo 9. Conceptos básicos de matemáticas y estadística
Módulo 10. Introducción a los lenguajes de programación
Módulo 11. Big Data: Captura del dato
Módulo 12. Big Data: Almacenamiento
Módulo 13. Ciberseguridad en BI y Data Science
Módulo 14. Análisis predictivo con Machine Learning
Módulo 15. Análisis predictivo con Deep Learning
Módulo 16. Otras acciones de análisis sobre el dato
Los autores que han elaborado el contenido
Pascual Parada Torralba
Director de Innovación y Data
Rubén Calvo
Director de Desarrollo Corporativo a nivel mundial de Antevenio
Alejandro Guasch Granell
Project Manager en SEAT
Aitor Moreno
Responsable de Inteligencia Artificial en Ibermática
Adrián Suárez Armas
Big Data Industry Lead en LUCA (Telefónica Data Unit)
José Luis Sánchez
Head of Big Data Operations en Zurich
Jacinto Arias Martínez
Co-founder at Demosense
Rafael Zambrano López
Data Scientist en LaLiga
Alberto Morales López
Founder of Datuary - Smart Data Apps
Paloma Romera
Business Development Executive IBM
Ramiro Rego
Engagement Manager en IBM
Joseph Gallart
Manager Data Scientist en Caixabank Business Intelligence
Juan Jose Silva Torres
Data & Analitycs Manager en Ymedia
Jesús Fernández Bes
Especialista en Procesado de Lenguage Natural y Machine Learning en Everis
Diego Calvo
Technical Lead - Machine Learning & Big Data en Bravent
Daniel González Medina
Co-Founder Taidy Cloud
Eduardo Prieto Valdivieso
Big Data Science & AI Architect en Santander Global Tech