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MÁSTER en BUSINESS INTELLIGENCE y DATA SCIENCE

Presentación.

Máster en Business Intelligence y Data Science

Estudia en la Universidad de Alcalá y desarrolla tu futuro en el mundo del Business Intelligente, Data Science y Big Data.

El Máster en Business Intelligence y Data Science trata de responder a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Estos nuevos profesionales a veces denominados “data scientists” están llamados a cumplir un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones basada en el análisis de grandes volúmenes de datos. Deben ser capaces de identificar, recoger, transformar, analizar, elaborar e interpretar los datos en el contexto de objetivos de negocio específicos.

El máster desarrolla habilidades y competencias integradoras del conocimiento de áreas y problemas del negocio con técnicas cuantitativas y predictivas para la elaboración de modelos fiables y robustos. También desarrolla las habilidades necesarias para entender y saber gestionar la tecnología y procesos relacionados con el paralelismo y la minería de datos asociados al Big Data, así como la gestión de los datos y procesamiento en servicios en la nube.

El máster pretende proporcionar al alumno una formación integral en Business Intelligence y Big Data que le permita diseñar proyectos, desarrollar cuadros de mando e identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar, incluyendo los conocimientos de las tecnologías y herramientas fundamentales en ese tipo de soluciones, y también los elementos regulatorios y de gestión de proyectos asociados. Los conocimientos y competencias técnicas adquiridas se contextualizan en casos aplicables a diferentes áreas del negocio. Además, el máster pretende formar al alumno en los más avanzados métodos de visualización de datos y de información, de tal manera que el alumno no solo esté capacitado para extraer la información de los datos sino que también estará capacitado para analizarlos visualmente y comunicar con técnicas y herramientas de visualización la información obtenida, aspecto este, cada vez más demandado por los órganos de toma de decisión de las empresas.

Universidad de Alcalá - Madrid
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¿Qué te ofrecemos?

Hazte un experto en Big Data, Business Intelligence y Data Science

Formación

Un máster de un año académico, LÍDER EN EL SECTOR, valorado entre los mejores másteres en big data, data science y business intelligence del país.

Claustro

Un CLAUSTRO DOCENTE formado por académicos y profesionales en activo, dotando al máster de un marcado carácter aplicado.

Metodología

Una METODOLOGÍA que combina las principales herramientas tecnológicas, con la utilización de casos de estudio y trabajos en grupo, y que otorga a nuestros alumnos una visión de 360º a la hora de abordar cualquier problemática.

Especialización

Un máster que te formará en las principales áreas Big Data, Business Intelligence y Data Science con mayor crecimiento de empleabilidad y de negocio, con un programa que cubre de manera completa las necesidades de los profesionales de datos, desde el business case hasta la paralelización del procesamiento de datos.

Becas y Ayudas

AYUDAS AL ESTUDIO y BECAS EARLY BIRD para los mejores estudiantes.

Financiación

Posibilidad de FINANCIAR tu máster con excelentes condiciones.
Perfil del Alumno.

Buscamos a los mejores talentos para su desarrollo profesional

El Máster en Business Intelligence y Data Science se dirige a profesionales con un perfil técnico que deseen formarse de manera integral en Big Data, Business Intelligence, Machine Learning, Business Analytics y Visualización como ventaja competitiva, especializándose en cómo implantarlo técnicamente. El ámbito profesional es muy variado ya que se aplica a cualquier sector industrial, aunque el público objetivo será personal técnico o de negocio con interés en evolucionar los procesos de clientes, operaciones e inteligencia.

Los dos perfiles al que se dirige son: (1) ingenieros y profesionales de TI que quieren especializarse en las herramientas de Big Data, Business Intelligence y Visualización (2) profesionales de diferentes áreas de negocio (finanzas, banca, marketing, administración de empresas, etc.) que quieren obtener unas bases técnicas sólidas para llevar a cabo las tareas de analista de negocio o especialista en Business Intelligence y Data Science.

Para este último perfil, se plantearán cuando sea necesario cursos de adaptación para adquirir las bases técnicas para los estudiantes que las necesiten.
27
Edad Media
5
Nacionalidades
80
Hombres %
20
Mujeres %
Programa.

Máster en Business Intelligence y Data Science

El programa del Máster en Big Data, Business Intelligence y Data Science pretende proporcionar las competencias necesarias para los retos relacionados con la obtención de valor a partir de los datos. Estas competencias incluyen conocimientos técnicos, manejo de herramientas y la comprensión de los procesos y técnicas de análisis necesarios en las diferentes fases de un proyecto de datos.

MÓDULO I: INTRODUCCIÓN / BUSINESS CASE

  • Business Intelligence: procesos, herramientas y toma de decisiones.
  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.
  • Medición y analítica para el negocio.
  • Aspectos legales, éticos y regulatorios.

MÓDULO II: GESTIÓN DE PROYECTOS

  • Gestión de proyectos de Business Intelligence y Big Data.

MÓDULO III: HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

  • Entornos de análisis de datos.
  • Programación y estadística para analistas de datos.
  • Visualización de datos estáticos.

MÓDULO IV: TÉCNICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE

  • Aprendizaje automático.
  • Técnicas de Minería de datos.
  • Visualización: conceptos y herramientas.

Módulo V: GESTIÓN DE ALMACENES DE DATOS

  • Bases de datos analíticas y data warehouse.
  • Procesamiento de streams.
  • Escalabilidad en almacenes de datos.
  • Motores de indexación.
  • Visualización de datos

MÓDULO VI: PARALELIZACIÓN DE DATOS

  • Modelos de paralelización de datos.
  • Gestión de datos paralelos.

MÓDULO VII: ADQUISICIÓN DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

  • La Web de los Datos: extracción de datos de inteligencia.
  • Diseño de extractores de datos.

Módulos de Especialización
De entre los siguientes módulos deberás cursar una de las dos especialidades para poder completar el programa

1

Especialización I: Arquitectura Big Data

  • Escalabilidad en almacenes de datos: Escalado de combinaciones de soluciones NoSQL y frameworks de streaming como Spark o Flink.
  • Visualización de datos avanzada: Desarrollo de visualizaciones con frameworks de visualización para la Web (D3 y otros frameworks JS).
  • Analítica de operaciones: Sistemas para la agregación de logs (Graylog, Splunk) y sistemas escalables de clasificación y alerta de eventos.
  • Motores de indexación: indexación escalable con motores flexibles (ELK).
  • Procesamiento avanzado con Spark: MLib, despliegue de Spark.
  • Procesamiento de Streams: Kafka, Storm y arquitecturas desacopladas basadas en colas.
2

Especialización II: Analítica para la empresa y finanzas

  • Introducción a banca y finanzas para no financieros
  • Introducción a productos bancarios para no financieros – riesgo y retorno
  • Macroeconomía – Big Data, previsión e impactos
  • Métodos de Simulación y Montecarlo
  • Modelos Bayesianos y dinámicos con aplicaciones en Marketing
  • Gestión de Riesgos Financieros a través de modelos y decisión basada en datos
  • Analítica de crédito retail y de empresas (Scoring, Rating, Vintage y Swap Analysis,…)
  • Analítica de modelos de Basilea y capital regulatorio (PD, LGD, EAD,…)
  • Conceptos avanzados de trade & investment en banca de inversión
  • Big data y sistemas de trading automático/algorítmico
  • Analítica de Riesgos de Mercado de Bolsa e Inversiones
Claustro.

El claustro del Máster en Big Data, Business Intelligence y Data Sciencd refleja la vinculación entre la gran empresa y la universidad, estando integrado por profesionales procedentes de ambos ámbitos. Por un lado profesionales del mundo Big Data que ocupan puestos directivos en las principales empresas del sector, tanto nacionales como internacionales, y por otro lado expertos docentes de las principales universidades del país.

Elena es profesora titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá y Directora del grupo de investigación Information Engineering, donde dirige el proyecto Europeo de infraestructuras científicas para agricultura agINFRA.
Elena García Barriocanal
Directora del programa

Manoel es el Director de Rating de empresas de Bravo Capital y profesor de Analítica Financiera en los másteres en BigData de la Universidad de Alcalá.
Manoel Gadi
Director de Rating de empresas de Bravo Capital

Pedro es Director de Estrategia Digital en Quum y ha desarrollado la mayor parte de su carrera en marketing y publicidad en empresas como Ogilvy & Mather, The Walt Disney Company o Euro-Funding Advisory Group.
Pedro Moreno
Director de Estrategia Digital en Quum

Miguel-Angel el actualmente Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá. Antes de comenzar su carrera académica, trabajó como Arquitecto Software especializado en comercio electrónico. Es Director del Máster y Doctorado en Web Science de su Universidad, y Director del Laboratorio de Big Data y Analytics de la Universidad de Alcalá.
Miguel-Angel Sicilia
Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación

Licenciado en Matemáticas con DEA en Algebra y Master en Visual Analytics and Big Data. Apasionado de las nuevas tecnologías Big Data y los nuevos paradigmas asociados, es un gran defensor del software open source como R, del que ha desarrollado un R-package. Formador desde 1998 en múltiples universidades y escuelas de negocio. Actualmente es Director de Coordinación de la Transformación Digital en Liberbank.
Antonio Pita
Director de Coordinación de la Transformación Digital en Liberbank

Daniel Rodríguez tiene más de quince años de experiencia en la creación de modelos analíticos en banca, seguros y retail. Ha desarrollado su actividad en instituciones de España, Asia, Sudáfrica, Reino Unido y EE.UU. Daniel Rodríguez es licenciado en Física por la Universidad de Santiago de Compostela y doctor por la Universidad Politécnica de Madrid. En 2016, la solución que ha creado en The Analytics Boutique ha recibido 5 premios entre los que se encuentran "Best Risk Analytics Tool" en los Operational Risk Awards y "Best Analytics Solution" en los InsuranceERM Awards.
Daniel Rodríguez
Analytics, financial services and risk consultant at The Analytics Boutique

Jordi Conesa es profesor agregado en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC, donde ha ejercido de director del máster de Business Intelligenge. Su carrera investigadora se ha enfocado al modelado conceptual, las ontologías y la semántica. Docentemente es responsable de asignaturas en las temáticas de bases de datos, semántica y gestión del conocimiento y modelado conceptual.
Jordi Conesa
Profesor en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones

David es un Jefe de Proyecto con mas de 10 años de experiencia en el análisis y gestión de proyectos. En los últimos años se ha especializado en la gestión de proyectos de Big Data y Cloud Computing. David es Ingenierio Informático por la Universidad Complutense de Madrid y actualmente trabaja en cubenube, donde realiza tareas de Jefe de Proyectos en distintas áreas orientado siempre a procesamiento en Cloud y Big Data.
David Mediavilla
Jefe de proyectos de Big Data y Cloud Computing en CubeNube

Luis es Senior Big Data Solution Architect Manager y Agile Coach en Accenture. Luis es responsable de los equipos de Arquitectura en plataformas big data y de Analytics en Accenture CIO. Estos equipo Agile están localizados en Chicago, Madrid y Dublin. Luis trabaja con ellos en multiples soluciones con clientes distribuidos a nivel mundial.
Luis Polanco
Senior Big Data Solution Architect Manager y Agile Coach en Accenture

Trabajo como Arquitecto de Soluciones en BEEVA, me dedico principalmente a elaborar soluciones a medida en proyectos de Cloud y Big Data. Mi área de especialización es el frontend y Javascript. Toda mi carrera profesional ha estado relacionada con el diseño e implementación de Paneles de Control y herramientas de visualización.
Manuel Eusebio de Paz Carmona
Arquitecto de Soluciones en BEEVA

Mario De Felipe es Ingeniero de Telecomunicaciones, Master en Gestión del Conocimiento y Business Intelligence, Dirección Financiera y PDP Inteligencia Artificial. Ha desarrollado su trayectoría profesional en el mundo de la consultoría liderando proyectos de implantación y diseño de sistemas de Business Intelligence, Comercio Electrónico, Gestión Documental y Tecnologías Web en empresas de muy diversos sectores. Imparte clase de Business Intelligence en escuelas de negocio y universidades y ha publicado artículos en prensa económica y financiera. Actualmente trabaja como Director del Área de Business Analytics en SISTEL.
Mario de Felipe Pérez
Director del Área de Business Analytics en SISTEL

Daniel Fernández Lázaro es Consultor en Tecnologías Digitales, Smart City e IoT en Minsait y fundador de Smart Square Meter. Ha desarrollado su actividad profesional en empresas como Telefónica I+D, BBVA Data Analytics, Esri, DU o Saudi Electricity Company centrado en Desarrollo de negocio, Consultoría y Planeamiento estratégico para integración y contextualización de proyectos de ámbito “Smart” dentro de áreas como Smart City, Infraestructura, Transporte y Tráfico, Retail, Logística, Telecom, Salud, Industria 4.0, Turismo o Energía entre otros.
Daniel Fernández
Consultor en Tecnologías Digitales, Smart City e IoT en Minsait
Prácticas en Empresa

Talento tecnológico al servicio de la excelencia

El gran reto del Máster en Business Analytics y Data Science de la Universidad de Alcalá es facilitar a nuestros alumnos tanto una formación de posgrado de alta calidad, como un acercamiento a la práctica profesional mediante prácticas en empresas mientras realizan su formación. Las prácticas no son ni obligatorias, ni garantizadas, pero para todos los alumnos que quieren realizarlas constituyen una importante experiencia que les desarrolla como persona y profesional.

En el momento actual, la Formación de Posgrado de calidad se ha convertido en una herramienta prácticamente imprescindible para el desarrollo de una Carrera Profesional de prestigio. Nuestro master en big data, no sólo contribuye a que nuestros alumnos puedan alcanzar la excelencia académica, sino que durante el periodo de impartición, les ayudamos en su proceso de transición desde el mundo universitario al mundo profesional. Este acompañamiento lo hacemos mediante Talleres de Soft Skills. En ellos los alumnos aprenden a desarrollar aquellas habilidades que mayor demanda tienen en el mercado laboral: Comunicación, Pensamiento Crítico, Colaboración en Equipo y Creatividad. Estas habilidades les permiten incorporarse a la vida profesional aportando valor, desde la excelencia académica, personal y profesional así como alcanzar un posicionamiento de calidad en su posterior desarrollo en el ámbito de la empresa.

En la última edición del máster el 94% de los alumnos realizaron prácticas durante el periodo formativo. Algunas de las empresas que colaboran con el máster ofreciendo periodos de prácticas a sus alumnos son: Banco Santander. BBVA. Barclays Bank. Bankinter. Banco Pichincha. Banco Caminos. Open Bank. Monex Europa. AXA. Renta 4. Accenture. KPMG. Indra BPO. Ferrovial. General Electric. Prosegur. Isolux. Sunedison. Legorburo Consultores. GMV. Cubenube. Bravo Capital. Ineo Corporate. Cumbria-FSC. Accor Hotels. Altura Markets. Aquanima. Avantcard. Cetelem. FNAC. Confivendis. Bonsai Advanced Technologies. ALK-Abelló. XTB. Repsol. Técnicas Reunidas..

La gente dice:

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