Máster en Big Data y Analítica de Negocio
- Proporciona habilidades y herramientas necesarias para convertir grandes volúmenes de datos en información valiosa.
- Te permite tomar decisiones estratégicas fundamentadas en el análisis predictivo y prescriptivo.
- La demanda de profesionales con habilidades en Big Data y Analítica de Negocio está en constante aumento en el mercado laboral actual.
- Adquieres competencias avanzadas en la manipulación y análisis de datos complejos para destacar en roles de liderazgo y consultoría.
- Contribuye al éxito empresarial mediante la identificación de tendencias, optimización de procesos y la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Inicio:
Octubre 2025
Metodología:
Presencial, Híbrido y Online
Duración:
9 meses
Precio:
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¿Por qué estudiar el Máster en
Máster en Big Data y Analítica de Negocio con IFFE?
Te podrás convertir en un Data Scientist y Data Analyst, perfiles con una alta demanda en el mercado laboral actual, y con gran proyección de futuro.
Obtendrás una visión integradora de la analítica de datos y su aplicabilidad a diferentes objetivos y proyectos.
Recabarás todo tipo de datos, de diversas fuentes y diferentes formatos, e implementarlas para ser procesadas con un gran número de herramientas estadísticas y de análisis.
Analizarás e interpretarás grandes cantidades de datos, para poder anticiparse en la toma de decisiones estratégicas de la empresa.
Conocerás las tecnologías más innovadoras entorno al Big Data, como la Industria 4.0, Machine Learning, Cloud Computing o Iot (Internet of things).
Campus:
Oleiros, A Coruña
Como sabemos que no quieres ser uno más en el mundo empresarial, te ofrecemos un campus único entre naturaleza y networking en donde conocerás alumnos de todas las especialidades y conseguirás alianzas para tu futuro.
¿Qué vas a estudiar?
Contenido del máster
1. Analytics Tools
Conocer las diferentes herramientas de programación analítica y su manejo.
- 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.
- Examen: Analytic tools.
2. Big Data Analysis
Conocer el conjunto de técnicas estadísticas cuya finalidad es conseguir un entendimiento básico de los datos, y de las relaciones existentes entre las variables analizadas.
- 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.
3. Big Data Management
Asimilar los procesos necesarios y las problemáticas más comunes en la captura, movimiento y tratamiento de grandes cantidades de datos, así como las herramientas más utilizadas para su proceso, teniendo en cuenta las diferentes tipologías, características y casuísticas.
- Lenguajes de consulta de información: SQL.
- Big data & cloud computing.
- Data governance.
- Diseño y modelización de un data warehouse estructurado.
- Examen: Big data management.
4. Business Analytics
Una aproximación a los diferentes casos de uso y aplicación de la analítica de datos en los negocios con la que el alumno tendrá una visión integradora de la analítica de datos y su aplicabilidad.
- Interpretación de modelos de machine learning.
- Visualización analítica de datos: Power BI.
- Internet 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.
- Analítica aplicada en inteligencia de clientes.
- Machines learning: redes neuronales aplicadas.
5. Soft Skills
A partir de este módulo perfeccionarás las habilidades fundamentales para el desarrollo de todo tipo de profesionales, y transversales a cualquier puesto de trabajo.
- Autoconocimiento.
- Inteligencia emocional y Empatía.
- Comunicación efectiva.
- Gestión de conflictos.
- Técnicas de negociación.
- Liderazgo.
- Resiliencia y Gestión del estrés.
- Creatividad e iniciativa.
6. Proyecto Fin de Máster
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.