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Master Business Intelligence y Big Data

Maximizando el rendimiento empresarial

MBI-BD-III
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El Máster en Business Intelligence y Big Data de ENAE Business School habilita a los alumnos en la aplicación práctica de las nuevas tecnologías asociadas al fenómeno del Big Data y en las modernas herramientas de análisis predictivo y visualización de datos. 

Desarrollado en base a cinco áreas, proporciona a los alumnos una visión global en esta era orientada a la gestión del dato y la información:

A QUIÉN VA DIRIGIDO

En la actual sociedad del conocimiento y de la información, el perfil de este tipo de profesionales es demandado cada vez por más empresas. De ahí que el master está dirigido a profesionales que deseen reforzar y ampliar sus conocimientos y capacidades en inteligencia de negocios para asumir la dirección y liderazgo en áreas de estrategia, así como profesionales que quieran reorientar su carrera hacia la moderna y novedosa profesión del científico de datos.

CON LA COLABORACIÓN DE 

NUESTRO NUEVO ADN ENGLOBA MÁSTER FORMACIÓN CONTINUA HERRAMIENTAS PRÁCTICAS GRUPOS DE NETWORKING CERTIFICACIONES ESPECIALIZA ACTUALIZA ACREDITA REDIMENSIONA PERTENECE

OBJETIVOS

  • Proporcionar los conocimientos sobre procesos y tecnologías diseñadas para optimizar y mejorar el rendimiento de una empresa, con especial foco en las herramientas tipo Business Intelligence (BI).
  • Preparar ante los retos que representa el fenómeno del Big Data, sus fundamentos, las tecnologías asociadas y la forma idónea de afrontar proyectos de Big Data por las empresas.
  • Habilitar en el uso de herramientas de análisis predictivo y Data Science
  • Comprender todas las posibilidades y ventajas de la gestión y el análisis de los datos para las compañías.

WORKSHOPS

Durante el desarrollo del Máster en Business Intelligence & Big Data se impartirán una serie de workshops en los que, con un punto de vista eminentemente práctico, se impartirán una serie de técnicas especializadas en diferentes ámbitos de la gestión y análisis de los datos: 

  1. Análisis de sentimiento aplicado a redes sociales
  2. Data mining
  3. Marketing 360: modelos de fidelización/abandono
  4. Sistemas de recomendación
  5. People analytics
  6. Fintech
  7. Open data

METODOLOGÍA

Programa de prácticas

Nuestro programa de prácticas laborales te ofrece la posibilidad de potenciar tu carrera y adquirir nuevas habilidades en diversas empresas del sector. Con ENAE puedes completar tu formación con la experiencia única de trabajar en una empresa europea.

Método

En ENAE hemos desarrollado una metología activa con la que alternamos conceptos, técnicas y métodos de análisis en el desarrollo de casos prácticos aplicables a la empresa real. Fomentamos el trabajo en equipo para obtener mayores experiencias profesionales de profesores y alumnos.

Business plan

Durante tu Proyecto Fin de Máster, ENAE pone a tu disposición consultores cualificados del ámbito de la Economía y FinanzasProfesores y Profesionales expertos te ayudarán a interpretar y aplicar tu formación para que tu proyecto final sea todo un éxito.

PROGRAMA

  • Fundamentos Data Science y Big Data

    El dato se ha convertido en uno de los activos más valiosos en muchas empresas. Alrededor de los mismos han surgido términos como Calidad del dato (Data Quality), Orientación al dato (Data-driven), Toma de decisiones basada en el dato (Data-driven decisión making process), e incluso existen ya empresas dónde la Monetización del dato, es decir, el empleo de los datos como activo directo para la generación de ingresos. En este sentido, en algunos países existe ya el grado de Científico de datos (Data Scientist), cuyo trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de los datos y dar respuesta a complicadas preguntas y predicciones basándose en técnicas avanzadas de análisis estadístico y modernas herramientas de visualización. Es un científico que debe contar además con conocimientos de tecnología y una fuerte componente de visión del negocio. Esta Ciencia de los datos debe usar no solo los datos internos, sino todo el potencial del Big Data para encauzar la toma de decisiones hacia una mejora del rendimiento de la compañía.

  • Bases de Datos Relacionales y NoSQL

    Este módulo introduce al alumno en las tecnologías de almacenamiento de datos. Desde las más tradicionales Bases de datos Relacionales que almacena los datos de forma estructurada, hasta aquellas basadas en las tecnologías de bases de datos NoSQL más usadas en la actualidad

  • Herramientas para Data Science II. Introducción a R

    En este módulo se estudiarán los fundamentos del lenguaje y el uso de R Studio, un entorno que facilita su utilización para el análisis predictivo.

  • Workshop Análisis de Sentimiento aplicado a Redes Sociales
  • Paradigma Big Data

    Este módulo introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark. 

  • Workshop Marketing 360. Modelos de Fidelización-Abandono
  • Workshop Sistemas de Recomendación
  • Retos en Machine Learning e Inteligencia Artificial

    En este módulo se estudiarán los conceptos de:

    • - Deep Learning
    • - Meta Learning
    • - Data Science en el entorno Big Data
    • - MLlib
    • - H2O
    • - Procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento
  • Curso de Data Mining y Machine Learning

    Si la Inteligencia de Negocio proporciona herramientas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de información, las técnicas de Minería de Datos (Data Mining en inglés) van un paso más allá y permiten de forma automática descubrir información interesante que permanece oculta en ese laberinto enorme en que se convierten los datos. La minería de datos usa principios estadísticos para detectar patrones en los datos, ayudándonos a tomar decisiones inteligentes sobre problemas complejos. La aplicación de los algoritmos de minería de datos permite predecir tendencias, identificar patrones ocultos, crear reglas y recomendaciones, establecer agrupaciones de registros de datos, detectar anomalías y excepciones y encontrar dependencias ente distintas variables.

  • Herramientas para Data Science I. Introducción a Python

    Para cualquier persona interesada en iniciar una carrera profesional en el mundo de Data Science, ya sea como persona técnica, o como persona encargada de gestionar un equipo de Data Scientists, el tener un conocimiento práctico de como usar las herramientas disponibles es fundamental. A estos efectos, el lenguaje de programación Python es el que mayor potencial tiene como lenguaje mayoritario.

  • Dashboards y Reporting. Visualización de Datos
    Desde hace mucho tiempo, ha aumentado el uso de la representación gráfica de ideas o conceptos en campos como marketing, publicidad, diseño web, cartografía, etc. Ejemplo de ello es la Visualización de Datos, centrada en la representación visual de información compleja, lo cual permite que sea comprensible, facilita su análisis y la toma de decisiones. Este módulo se basa en el aprendizaje de la herramienta Qlik Sense, que ofrece una amplia variedad de gráficos, cuadros y tablas, en distintos formatos, que permiten ver los datos de la forma que uno desee.

MATRÍCULA


Edición:
III
Inicio:
25/10/2019
Modalidad:
Presencial
Preinscripción sin compromiso

PROFESORES

AYUDAS MOVILIDAD GEOGRÁFICA

ENAE facilita el acercamiento a sus programas formativos a profesionales residentes en España en localidades que por su lejanía o difícil conexión condicionen la posibilidad de realizar un programa presencial en nuestras instalaciones.

Para ello ENAE financiará la estancia del viernes por la noche en régimen de alojamiento y desayuno, a aquellos alumnos que realicen un Master o curso de más de 100 horas en sus instalaciones y cuya impartición se desarrolle en viernes y sábado. Los alumnos tendrán que acreditar ser residentes en las áreas establecidas (*) acreditándolo según los medios que se especifiquen a los efectos.

(*) Áreas establecidas:
Todas aquellas localidades que estén a una distancia superior a 80 km de Murcia capital.

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