Máster En Análisis De Datos / Master Data Analytics

El Máster En Análisis De Datos / Master Data Analytics te permitirá llevar a evolucionar un negocio digital y el rendimiento de cualquier área de una organización, e impulsar la carrera de profesionales que quieran enfocar su futuro laboral hacia la toma de decisiones en las empresas desde una perspectiva data-driven.
Este máster te ayudará a descubrir el poder de los datos extrayendo, gestionando y analizando insights que las organizaciones necesitan para tomar decisiones de negocio inteligentes. 
El MDA es el aliado perfecto en el mundo de las decisiones basadas en datos.

10 módulos: 

• Curso De Nivelación, Data-Driven Economy, Data Management, Data-Based Project, Big Data Technology, Data Analytics, Advanced Data Analytics, Visualization, Data In Real Life, Data In Use

Proyecto real de digitalización:

• El proyecto de digitalización y transformación digital  de una empresa real  es la implementación práctica  de todo lo aprendido en clases junto con un equipo multidisciplinario y un tutor, a través de la metodología learning by doing.

Certificaciones: 

• Prepárate para las certificaciones oficiales más importantes:
  • En Power BI, Google Analytics, Azure y AWS.
  • Claves de la analítica web, servicios que ofrece cloud y metodología en proyectos data.
  • Aspectos técnicos y funciones que ofrece Google Analytics.
  • Utilización de Google Analytics para extraer el mayor valor posible a los datos y optimizar un negocio online.

CURSO DE NIVELACIÓN:

• Permitirá al alumno conocer las principales características en un ecosistema de datos. 
• Se analizarán diferentes fuentes de información y sistemas para el almacenamiento de datos.
• Objetivos:
• Comprender los elementos clave de un ecosistema de datos
• Conocer las fuentes de información y el origen de los datos
• Analizar la arquitectura de la información
• Estudiar la estructura de las bases de datos
• Entender los sistemas de almacenamiento
• Conocer las principales fórmulas estadísticas y aplicación para el análisis de datos
• Entender los principios de Google Analytics
• Conocer los básicos de "R" como herramienta para el análisis de datos

DATA-DRIVEN ECONOMY:

• Análisis de cómo el Data impacta en los modelos de negocio tradicionales.
• Comprensión de cómo a partir de  la explotación y la monetización del Data surgen nuevos modelos de negocio.

Objetivos:

• Conocer la dimensión actual del valor de los datos
• Conocer y comprender cómo el Data impacta en los Modelos de Negocio tradicionales
• Conocer y comprender cómo a partir de la Explotación y Monetización del Data surgen nuevos Modelos de Negocio
• Entender cómo el Dato impacta en las Organizaciones: Productos/Servicios, Procesos, Personas
• Conocer distintos casos de uso alrededor del Data en las industrias, sectores y ecosistemas
• Conocer y comprender cómo aplicar la Innovación alrededor del Data

DATA MANAGEMENT:

• Comprensión de  las diferentes fases que existen en la gestión de datos.
• Estudio de los principales procesos en la gestión de datos, los principios básicos en la recolección, ingesta, tratamiento, almacenamiento, integridad y gobierno de datos.

Objetivos:

• Adquirir una visión holística del uso del Dato en las empresas
• Conocer y comprender las diferentes fases que existen en la gestión de datos
• Conocer y comprender los principales procesos en la gestión de datos
• Adquirir el uso de las mejores prácticas en la gestión de datos en las empresas
• Conocer los principales roles y herramientas que existen en la gestión de datos

DATA-BASED PROJECT:

• Análisis de  proyectos basados en datos y comprensión de su ciclo de vida.
• Estudio de los diferentes roles relacionados con el dato.

Objetivos:

• Aprender los principios, soluciones y herramientas necesarias para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.
• Conocer la gestión de proyectos basados en datos.
• Conocer el perfil de los profesionales relacionados con el Dato.
• Analizar los principios, soluciones y herramientas para la aplicación de metodologías ágiles en la gestión de proyectos de datos.

BIG DATA TECHNOLOGY:

• Conocimiento del "Stack" tecnológico propio de los proyectos basados en datos.
• Análisis de  las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.

Objetivos: 

• Conocer los principios y herramientas necesarias para la creación de arquitecturas escalables para la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información.
• Analizar paradigmas, principios, soluciones y herramientas para el procesamiento de datos de forma diferida.
• Conocer las herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real.
• Estudiar las bases sobre la gestión, seguimiento y optimización de sistemas de Big Data.
• Conocer qué es el tuning y la optimización de sistemas de Big Data.
• Conocer el "stack" tecnológico propios de los proyectos basados en datos.
• Conocer las implicaciones tecnológicas de las 3V del Big Data.
• Entender la importancia de la monitorización de datos.
• Entender la importancia de la seguridad en el tratamiento de datos

DATA ANALYTICS:

• Estudio de qué es la analítica de datos y el valor que ofrece.
• Conocimiento de las técnicas de analítica más habituales y las herramientas frecuentes.

Objetivos:

• Entender qué es la analítica de datos y qué valor ofrece.
• Conocer las técnicas de analítica de datos más habituales.
• Conocer las herramientas de analítica de datos de uso frecuente.
• Entender las limitaciones de las aproximaciones de analítica básico.
• Estudiar casos prácticos y entender su valor de negocio.

ADVANCED DATA ANALYTICS:

• Conocimiento de la historia de la Inteligencia Artificial y de los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones y técnicas existentes.

Objetivos:

• Estudiar la historia de la Inteligencia Artificial.
• Aprender los conceptos fundamentales del Machine Learning a fin de saber diferenciar las aproximaciones existentes.
• Conocer los tipos de técnicas existentes: tratamiento de datos y servicios cognitivos.
• Comprender los tipos de problemas habituales: clasificación, regresión, clusterización, reducción de dimensiones.
• Entender el sentido y funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales.
• Presentar casos de uso y ámbitos de aplicación de la analítica avanzada.

VISUALIZATION:

• Visualización de la información para un análisis de los datos más efectivo y completo.

Objetivos:

• Analizar las visualizaciones más importantes y la utilidad de cada de ellas.
• Estudiar casos de uso y visualizaciones necesarias para representar datos temporales.
• Comprender las visualizaciones necesarias para representar datos geográficos.
• Entender las visualizaciones necesarias para representar datos multi-dimensionales.
• Entender la importancia de la interactividad en la visualización de información y las técnicas existentes.

DATA IN REAL LIFE:

• Casos de uso reales en líneas de optimización, conozca diversos sectores y ecosistemas y comprenda las tendencias de futuro en Data & Analytics.

Objetivos:

• Generar soluciones innovadoras centradas en la Tecnología, Negocios y Personas.
• Entender el desafío que presenta el Big data con respecto a su impacto social, en especial, en la privacidad, la ética y la generación de nuevas formas de trabajo.
• Estudiar el Big data y su impacto en el entorno empresarial y cómo han creado nuevos paradigmas en la forma de trabajar o en la toma de decisiones, entre otros.
• Entender la relación y aplicación del Big Data con otras tecnologías (Banking-NLP, Blockchain).

DATA IN USE:

• Poner en práctica los principales recursos y herramientas analíticas, así como las principales piezas estratégicas a la hora de trabajar con datos. El enfoque principal será sobre Data Driven Business Models, SQL, Analítica Digital y Tag Manager, y R, todo a través de casos prácticos y retos.

Objetivos:

• Conocer las principales herramientas y recursos de cada uno de los cursos.
• Entender la estrategia de negocio digital.
• Analizar la gestión del dato y la arquitectura de datos.
• Estudiar las herramientas Marketing Analytics y Customer Analytics.
• Analizar modelos de Analítica Avanzada.

Las empresas necesitan traducir el mundo data al lenguaje del negocio. Para solucionar esta necesidad, buscan perfiles con un equilibrio único entre negocio, análisis y tecnología. Un talento digital que escasea en el mercado.
Máster que genera un puente entre el negocio y el análisis de datos con una triple visión: analítica, tecnológica y de negocio.

El programa está dirigido a: 

• Profesionales que quieran convertirse en data translators, con orientación a la gestión de datos en el ámbito de los negocios y que quieran aprender a liderar proyectos de analítica y, crear estrategias de negocios bajo un enfoque de análisis y visualización de datos.
• Profesionales que buscan adquirir experiencia en la resolución de problemas y situaciones de negocio a partir del análisis y la gestión de información, y que desean ser profesionales certificados en el manejo de herramientas de analítica (Google Analytics, Salesforce Marketing Cloud, SQL, Tableau, etc.)

• Contar con estudios superiores universitarios
• Experiencia profesional