Máster en
Big Data
y Analítica de Negocio
Solo aquellos que saben interpretar los datos pueden trazar el camino hacia el éxito
En la era digital, los datos no solo son el nuevo petróleo empresarial, son la esencia vital para la supervivencia y prosperidad de las empresas
Conviértete en Data Scientist y Data Analyst, perfiles altamente solicitados en el mercado laboral actual y con un prometedor futuro.
Adquiere una visión integral de la analítica de datos y su aplicación, aprende a recopilar datos de diversas fuentes y formatos, a procesarlos con una variedad de herramientas estadísticas y de análisis.
Domina el análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos, lo que te permitirá tomar decisiones estratégicas y anticiparte a las necesidades del mercado. Además, explora tecnologías como la Industria 4.0, el Machine Learning, el Cloud Computing y el Internet de las cosas (IoT).
¿Qué conseguirás?
Habilidades demandadas
competencias en análisis de datos, minería de datos, visualización de datos y modelado predictivo, convirtiéndote en un profesional altamente solicitado en el mercado laboral actual.
Toma de decisiones
estratégicas interpretando grandes volúmenes de datos para extraer insights valiosos, lo que te permitirá tomar decisiones informadas y estratégicas que impulsen el crecimiento y la competitividad de las empresas.
Innovación y eficiencia
empresarial implementando soluciones innovadoras que optimicen procesos, identifiquen oportunidades de mejora y aumenten la eficiencia operativa, todo ello basado en el análisis profundo de los datos disponibles.
Liderazgo digital
convirtiéndote en un líder en el ámbito de la transformación digital, siendo capaz de guiar a las organizaciones en la adopción de tecnologías emergentes, para alcanzar sus objetivos empresariales.
Modalidad
Programa
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Analytics Tools
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Big Data Analysis
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Big Data Management
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Business Analytics
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Soft Skills
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Proyecto Fin de Máster
- Herramientas analíticas en AWS
- Herramientas de acceso a datos on premise: MySQL
- Lenguajes de análisis de la información: Python 3.x
- Lenguajes de análisis de la información: R
- Plataformas de analítica avanzada: Knime
- Visualización analítica de datos: ggplot2
- Visualización analítica de datos: Leaflet
- Examenen: Analytic tools.
- Machine learning: predicción
- Machine learning: NLP
- Machine learning: Modelos Box Jenkins + Modelos híbridos (BJ + GLM)
- Fundamentos estadísticos para el análisis de datos
- Análisis exploratorio de datos
- Machine learning: clustering
- Examen: Big data analysis.
- Lenguajes de consulta de la información: SQL
- Big data & cloud computing
- Data governance
- Diseño y modelización de un data warehouse estructurado
- Examen: Big data management
- Interpretación de modelos de machine learning.
- Analítica aplicada en inteligencia de clientes.
- Machine learning: redes neuronales aplicadas.
- Visualización analítica de datos: Power BI.
- Intenet of things - Iot.
- Industria 4.0.
- Chat GPT.
- Big data & business analytics.
- Aplicaciones prácticas de ML: modelos de recomendación.
- Aplicación de data analytics a ventas.
- Analítica Web
- Autoconocimiento
- Inteligencia emocional y Empatía
- Comunicación efectiva
- Gestión de conflictos
- Técnicas de negociación
- Liderazgo
- Resiliencia y Gestión del estrés
- Creatividad e iniciativa
Docentes
Científico de Datos Senior en Softtek.
Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas, y certificado en Scrum Master y Machine Learning, es actualmente Senior Data Scientist. Cuenta con una amplia experiencia en consultoría IT, y una trayectoria profesional dedicada al sector tecnológico y a la analítica de datos. Ha desempeñado labores como director, consultor o analista de datos, en empresas como Tecnocom, BT Global Services o Vector ITC.
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La experiencia de IFFE
Programa de desarrollo individual
Personalizamos tu ruta hacia el éxito mediante sesiones de mentoría y coaching, te ayudaremos a definir tus metas y a crear un plan de acción específico
Talleres enfocados
Podrás participar en talleres, webinars y cursos cortos enfocados en temas de actualidad diseñados para complementar tu formación.
Programa de Prácticas
Accederás a un programa de prácticas, bolsa y feria de empleo con numerosas empresas colaboradoras.
Actividades extracurriculares
Visitas a empresas punteras, actividades de outdoor training, entrenamientos role play de entrevistas.
Líderes con nombre y apellido
Inés Olmedo Gómez
Logística en Vegalsa-Eroski
«El Máster no sólo te abre las puertas a poder empezar en el Big Data, que no es un mundo sencillo, sino que te acerca el mundo empresarial a través de una gran variedad de docentes de distintos sectores.»
Mario Fraguío Costoya
Consultor Financiero en Indra
«𝘕𝘰 𝘵𝘦𝘯𝘪́𝘢 𝘯𝘪𝘯𝘨𝘶𝘯𝘢 𝘣𝘢𝘴𝘦 𝘦𝘯 𝘦𝘴𝘵𝘦 𝘤𝘢𝘮𝘱𝘰 𝘺 𝘩𝘦 𝘢𝘱𝘳𝘦𝘯𝘥𝘪𝘥𝘰 𝘮𝘶𝘤𝘩𝘰 𝘥𝘦 𝘵𝘦𝘤𝘯𝘰𝘭𝘰𝘨𝘪́𝘢𝘴 𝘥𝘦 𝘶𝘯𝘢 𝘧𝘰𝘳𝘮𝘢 𝘮𝘶𝘺 𝘱𝘳𝘢́𝘤𝘵𝘪𝘤𝘢»
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los requisitos de admisión para el programa?
Para poder entrar al máster es necesario haber terminado una formación de grado, tener buen entendimiento de estadísticas, matemáticas y estar familiarizado con el manejo de grandes volúmenes de datos.
¿Cuál es el perfil del profesorado y cuál es su experiencia en el campo de la analítica de datos?
Todos los docentes están ubicados en puestos estratégicos de análisis de datos en empresas de galicia y otras ciudades de España con una amplia experiencia profesional en análisis de datos y están acostumbrados a enfrentarse a situaciones reales de analítica de datos a diario en sus empresas, de esta forma aportan el valor añadido al máster de IFFE.
¿Qué oportunidades de prácticas profesionales o colaboraciones con empresas ofrecen durante el máster?
Al finalizar el máster gracias a nuestra gran red de empresas colaboradoras, entrarás a una bolsa de empleo activa. Además, durante el curso, podrás realizar prácticas extracurriculares, son voluntarias y pueden ser una palanca de empleabilidad. También organizamos diferentes actividades orientadas a fomentar tu empleabilidad: talleres, feria de empleo, etc. El científico de datos es el objetivo final de la salida del máster.
¿Cuál es el enfoque del programa en términos de herramientas y tecnologías de análisis de datos (por ejemplo, Python, R, SQL, herramientas de visualización, etc.)?
El contenido del máster está estructurado en varios módulos pero principalmente en un módulo de adquisición de datos en el que se le enseña al alumno a ser autosuficiente en la adquisición de la información y en la preparación de los datos para que puedan realizar sus propios estudios, dentro de ls herramientas que se ven en el máster están MySQL, Python 3.x., Knime, ggplot2, leaflet entre otras.
¿Qué proyectos o casos prácticos se realizan durante el máster para aplicar los conocimientos adquiridos?
Durante la formación se realiza el Proyecto Final de Máster sobre un proyecto real, así como casos prácticos en base a situaciones empresariales reales. El PFM es un trabajo grupal que supone la puesta en valor de los diferentes conocimientos adquiridos a lo largo del máster, a través de su aplicación en un proyecto real. Este trabajo contará con una presentación pública frente a un Tribunal de expertos al finalizar el programa.
¿Existen oportunidades de networking con profesionales del sector o eventos relacionados con el Big Data?
Sí, tanto en la modalidad presencial, híbrida u online se encuentra se planifican talleres y trabajos grupales en el que te relacionas tanto con alumnos de diferentes edades y sectores como con profesores y ponentes en activo en empresas del sector.
¿Cuál es el porcentaje de inserción laboral de los graduados del programa y en qué sectores suelen trabajar?
El objetivo del máster es que los alumnos puedan trabajar como Analistas de Datos o Científicos de datos en diferentes sectores. El porcentaje de empleabilidad del máster es de 93%.
Empresas colaboradoras
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