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Master en Big Data y Business Analytics

Consigue un doble título de U.Nebrija e IMF en la carrera con más futuro. Online, presencial o blended en Madrid, Málaga o Sevilla.

¿Por qué estudiar un Máster en Business Analytics y Big Data?

Por qué con IMF:

  • Online, presencial o
 semipresencial

    Online, presencial o semipresencial

  • Doble titulación profesional

    Doble titulación profesional

  • Becas del 65%

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  • Financiación sin intereses

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  • 100% Empleabilidad

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Universidad de Nebrija

Máster online en big data codesarrollado con Indra

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Información básica de Protección de Datos:

Responsable: IMF International Business School S.L. +info

Finalidad: La finalidad es el tratamiento de sus datos personales para gestionar nuestra relación comercial y aquellas peticiones que nos haga llegar a través de la página web.

Enviarle, incluso tras la finalización del contrato, comunicaciones comerciales, sobre nuestros productos o servicios, gestionando perfiles comerciales.

Recepción de perfiles profesionales (CV) y otros usos habituales de una web corporativa. +info

Legitimación: En base a la gestión, desarrollo y cumplimiento de la relación comercial.

Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

Destinatarios: Organismos oficiales cuando exista una obligación legal.

Empresas del grupo IMF. +info

Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos, así́ como otros derechos, como se explica en la información adicional. +info

Información Adicional: Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en nuestra página web: +info

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El Máster en Big Data y Business Analytics, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, proporciona una visión global de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics), es decir, en la aplicación de las técnicas de Data Science a problemas de negocio.

El abaratamiento de los costes de almacenamiento de información digital y la generalización de las tecnologías de virtualización y computación en la nube han permitido un extraordinario desarrollo de las posibilidades para extraer valor de los datos en empresas e instituciones.

Este contexto ha hecho emerger nuevos roles profesionales como el del Data Scientist y ha provocado una reformulación de las tecnologías de procesamiento de datos, pues requieren una actualización y reorientación de los profesionales de las TIC y de otras áreas de negocio.

Según un informe Los + Buscados de Spring Professional 2018, el perfil de Big Data Architect es el más cotizado dentro del sector IT.

Big Data University: este programa permite obtener un doble título en bigdata por la Universidad Nebrija (España).

El programa responde a la necesidad de conocer de manera práctica y aplicada el uso de las tecnologías y los métodos de análisis de datos.

Descárgate un tema gratis ↓

DATOS DEL PROGRAMA

  • AREA DEL CURSO:
  • Ingeniería y Tecnología
  • MODALIDAD:
  • Online, Semipresencial, Presencial
  • FECHA DE INICIO:
  • Semipresencial:
    Octubre de 2019 - Campus Andalucía IMF
    Presencial:
    Octubre de 2019 - Campus Madrid IMF (Central)
    Online:
    Inscríbete en cualquier momento y cursa tu master entre 9 y 24 meses. A tu ritmo.
  • TITULACIÓN DE POSTGRADO:
  • Todos los alumnos que superen con éxito este Máster online conseguirán las siguientes titulaciones:

    • Máster en Big Data por la Universidad Nebrija.
    • Máster en Big Data y Business Analytics por IMF Business School.
  • DIRIGIDO A:
  • ¿Eres ingeniero, matemático, físico, estadístico, economista…?

    Este programa está dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos. Los perfiles pueden ser de tres tipos:

    • Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.
    • Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
    • Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica. Cabe señalar, por tanto, que este máster tiene un enfoque fundamentalmente técnico.

     

    Para estudiar el master big data se necesita:

    • Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
    • Nivel de inglés B2 o superior.
    • Conocimientos de bases de datos y lenguaje SQL.
    • Conocimientos de programación R y/o Python o cualquier otro lenguaje de programación de alto nivel.
  • REQUISITOS DE ACCESO:
  • Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)

  • DURACIÓN:
  • 60 ECTS
  • EVALUACIÓN:
  • Online, Semipresencial, Presencial, Online / Presencial
  • PRÁCTICAS:
  • Posibilidad de prácticas presenciales en empresas

POR QUÉ ESTE PROGRAMA

La comprensión del uso técnico complementa la visión de negocio, de manera que los egresados del programa serán capaces de razonar en profundidad sobre la aplicabilidad de las tecnologías, así como de aplicar técnicas y herramientas analíticas en situaciones concretas. En particular:

  1. Facilita adquirir un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  2. Ayuda a comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  3. Enseña a reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada. 
  4. Proporciona el conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido con el conocimiento de los casos y la aplicabilidad de las tecnologías.
  5. Enseña mediante el uso de la tecnología, utilizando directamente las herramientas software que se aplican en entornos profesionales.
  6. Ayuda a aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.

Los alumnos adquirirán competencias para trabajar, entre otras, con las siguientes tecnologías: Python, R, VirtualBox, Spark, MongoDB, Hadoop, Jupyter, Tensorflow, Qlik, Tableau, Amazon AWS, Scikit-learn

R language Apache Spark MongoDB Hadoop Jupyter Tensorflow

OBJETIVOS DEL Master en Big Data y Business Analytics

El objetivo principal de este master en bigdata es que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales (autores del programa formativo de IMF) que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible.

  • Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
  • Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
  • Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.
  • Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
  • Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.
  • Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
  • Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
  • Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
  • Aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.

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PROGRAMA DEL Master en Big Data y Business Analytics

MÓDULO I

Fundamentos de tratamiento de datos para Data Science

  1. Uso de máquinas virtuales y shell de comandos.
  2. Fundamentos de programación en Python.
  3. Fundamentos de bases de datos relacionales.
  4. Fundamentos de tecnologías de Internet.
  5. Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python..

Importante: este módulo es introductorio o de nivelación, destinado a la adquisición de las competencias esenciales para la programación estadística, el manejo de bases de datos y el uso de la virtualización, además de otras competencias generales que son necesarias en el resto de los módulos. 

MÓDULO II

Modelos y Aprendizaje Estadístico

  1. Lenguaje R y tratamiento de datos.
  2. Análisis exploratorio de datos.
  3. Probabilidad e Inferencia estadística.
  4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
  5. Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
  6. GLMS y series temporales.

MÓDULO III

Aprendizaje Automático Aplicado (Machine Learning)

  1. Introducción al aprendizaje automático.
  2. Modelos supervisados.
  3. Modelos no supervisados.
  4. Ingeniería de características y selección de modelos.
  5. Modelos conexionistas (Redes neuronales y Deep Learning)
  6. Reglas de asociación y market basket analysis.

MÓDULO IV

Minería de Texto y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

  1. Introducción histórica y tecnológica.
  2. Herramientas pln I: NLTK
  3. Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
  4. Text mining I: clustering.
  5. Text mining II: sentimiento y temas.
  6. Otras aplicaciones y técnicas de PLN.

MÓDULO V

Inteligencia de Negocio y Visualización

  1. Introducción a la inteligencia de negocio.
  2. Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
  3. Herramientas de extracción, transformación y carga.
  4. Aplicaciones de business inteligence.
  5. Fundamentos de visualización de datos.
  6. Herramientas de visualización.

MÓDULO VI

Infraestructura Big Data

  1. Procesamiento de datos con Hadoop.
  2. Herramientas Hadoop.
  3. Procesamiento de datos con Spark.
  4. Arquitecturas de streaming.
  5. Componentes de arquitecturas de streaming.
  6. Plataformas y Apis en la nube

MÓDULO VII

Almacenamiento e Integración de Datos

  1. Bases de datos no convencionales: Introducción a las herramientas NoSQL
  2. Modelos de base de datos basados en documentos: Prácticas con MongoDB
  3. Modelos de base de datos basados en columnas: Prácticas con Casandra
  4. Modelos de base de datos basados en grafos: Prácticas con Neo4j
  5. Modelos de base de datos basados en clave-valor: Prácticas con Redis
  6. Adquisición de datos: Ingesta con Flume con Kakfa

MÓDULO VIII

Valor y Contexto de la Analítica Big Data

  1. El business case de Big Data.
  2. Proyectos de Big Data.
  3. Aplicaciones analíticas por sectores.
  4. Tecnologías emergentes en analítica.
  5. Gestión de equipos y métodos ágiles.
  6. Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.

MÓDULO IX

Aplicaciones Analíticas. Casos prácticos

  1. Caso de estudio de analítica escalable.
  2. Caso de estudio de analítica en redes sociales.
  3. Caso de estudio en Internet Of Things.
  4. Caso de estudio en analítica financiera.
  5. Caso de estudio en analítica de clientes.
  6. Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.

MÓDULO X

Trabajo Fin de Máster

COMPLEMENTOS I

Recursos audiovisuales complementarios

  • Casos de estudio:
    • Analítica financiera
    • Analítica de clientes: location analytics
    • Analítica escalable
    • Analítica en redes sociales
  • Pasos necesarios para realizar un EDA (Análisis de Datos Exploratorio)
  • Introducción a Pandas
  • Presentación de la unidad Gestión de equipos y métodos ágiles
  • Introducción a las metodologías ágiles

AVALES

Máster big data codesarrollado con Indra

Máster codesarrollado con Indra

 

✔️ El Máster en Big data de IMF en el TOP 5 del ´Ranking de Masters en Big Data, Business Analytics e Intelligence más valorados´ por los usuarios de Mundo Posgrado

Mundoposgrado

 

✔️ IMF BS ocupa el segundo lugar entre los centros más valorados de Madrid para estudiar Ingeniería Informática en eMagister.

 

 

IMF mantiene un acuerdo de colaboración con la Federación Colombiana de la Industria de Software y TI (FEDESOFT).

Fedesoft

 

IMF es miembro la Asociación Multisectorial de Empresas de Tecnologías de la Información, Comunicaciones y Electrónica (AMETIC).

AMETIC

RANKINGS

  • Nº2 entre los centros mejor valorados para estudiar Ingeniería informática en Madrid según eMagister.
  • IMF Business School ha sido reconocida por la Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB International). Institución internacional sin ánimo de lucro, encargada de certificar la calidad académica de las Escuelas de Negocios alrededor del mundo. Este reconocimiento ha sido otorgada a menos del 5% de las 13.000 que existen en el mundo.
  • Según Wanabis en el IV Ranking Iberoamericano de formación en español, IMF Business School se encuentra entre las 5 mejores escuelas online.
  • IMF Business School es la primera Escuela de Negocios en el Ranking de los MBA más demandados en España, según el observatorio Portal MBA.

RANKINGS DE LA Universidad Nebrija

U-Ranking 2018

1ª Universidad española en el ámbito de la docencia

 1ª Universidad española en el ámbito de la docencia por U-Ranking

 
QS Stars

5 estrellas en Empleabilidad, Docencia, Enseñanza online, Intenacionalización e Inclusividad:

5 Estrellas en el Ranking QS-Stars: categoría de Empleabilidad en 2019    

 
Ranking Transparencia Universidad

3ª Universidad privada de España

3º Universidad privada de España por la Fudación Compromiso y Transparencia

 
Ranking CYD

Máxima puntuación en once indicadores, destacando la orientación internacional y la investigación

Máxima puntuación en once indicadores, destacando la orientación internacional y la investigación por Ranking CYD

PREMIOS

Premios Tecnología e Innovación del diario La Razón, por hacer posible "el desarrollo y la evolución de la sociedad y mejoran la calidad de vida de las personas" mediante el Máster en Big Data y Business Analytics.

Carlos Martinez, ha sido galardonado en el año 2015 con la Medalla de Oro al Mérito Profesional del Foro Europa 2001.

RATING

Máster Big Data, nuestro postgrado online mejor valorado.

Basado en 24 valoraciones

METODOLOGÍA

El Master en Big Data de IMF ofrece una metodología online flexible adaptada a tus necesidades, sea cual sea tu ubicación geográfica o disponibilidad de tiempo. Además también te ofrecemos cursar este máster de manera presencial en Madrid o semipresencial en Sevilla, para que puedas combinar la flexibilidad de la metodología online con las ventajas del networking.

Todos los contenidos se encuentran totalmente actualizados y poseen un gran rigor técnico, fácilmente comprensibles y con una clara vocación práctica.

IMF pone a tu disposición en su plataforma virtual:

  • Tutorías personal e-presencial (vía foros, chat, teléfono, email).
  • Webinars (en masters seleccionados).
  • Debates y grupos de discusión a través de foros y chats.
  • Test de autoevaluación.
  • Lecturas, estudio de casos y documentación.

 

Requisitos del ordenador del alumno:

  • Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
  • RAM: Mínimo 8 GB, recomendable 12 GB (o superior)
  • Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
    • Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
    • Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
  • Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, se necesitará el entorno Tableau. Los alumnos podrán solicitar en su página web una licencia anual gratuita de Tableau for Students aportando la documentación de matrícula proporcionada por IMF.
  • Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, es necesario hacer uso de la herramienta Qlik View (versión 12 Desktop Personal Edition). Los alumnos podrán solicitar una licencia gratuita, previo registro en su página web. 
Conoce nuestra Metodología Student Centered ▸

EVALUACIÓN

Evaluación online continua a medida que se avanza en el estudio del Máster.
Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos; la superación de cada uno permitirá liberar materia.

Así mismo, la obtención de los títulos de Máster de IMF y Máster por la Universidad Nebrija, estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un trabajo de fin de máster.

Todos los alumnos que superen con éxito este Máster online conseguirán las siguientes titulaciones:

  • Máster en Big Data por la Universidad Nebrija.
  • Máster en Big Data y Business Analytics por IMF Business School.

Al finalizar obtendrás un título de Master por la Universidad Nebrija y un título de Master por IMF Business School.

Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos propios otorgados por esta Universidad están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades.

 

IMF Business School ofrece el servicio para gestionar la Apostilla de la Haya sobre tu título. Este sello certifica la autenticidad de la firma del mismo, reconociéndolo en cualquier país del Convenio de la Haya de 5 de octubre de 1961, sin necesidad de cualquier otra autenticación.

El coste de este servicio es de 230€ por cada título. Si deseas matricularte como nuevo alumno en IMF Business School, puedes solicitar este servicio durante el proceso de matriculación. Si eres antiguo alumno de la escuela, o estás estudiando actualmente con nosotros, y no has solicitado anteriormente la apostilla de tu título, contacta con nosotros en el 900 31 81 11 (+34 913645157 desde fuera de España) y te informaremos.

El cuadro de tutores, autores y colaboradores del curso está formado esencialmente por profesionales de empresas y del mundo académico con amplia experiencia y con conocimientos muy avanzados sobre el campo de los grandes volúmenes de datos y de las tecnologías relacionadas con ello. 

DIRECTORA: Concha Labra.

  • Concha Labra
  • Ingeniera industrial y máster en ciencia de datos y aprendizaje automático

    Actualmente está completando su tesis doctoral en inteligencia artificial. Además de una amplia experiencia académica, Concha tiene una dilatada carrera profesional en el campo del big data y la inteligencia artificial done ha liderado numerosos proyectos para compañías como Stratio, Banco Santander, BBVA, Bankia y Devo desempeñando diferentes roles como consultora, senior manager y directora.

COORDINADOR: Carlos García.

  • Carlos García
  • Socio fundador de Strategy Big Data

    Profesional con más de 15 años de experiencia en el desarrollo de grandes proyectos de software y una vasta experiencia en el liderazgo de proyectos estratégicos y críticos de cara al cliente en empresas como Alcatel-Lucent, Lucent Technologies e Indra.


    Ingeniero informático por la Universidad Pontificia de Salamanca, Campus Madrid (UPSAM), posee el MBA por ICADE (Madrid), máster en Big Data and Business Analytics por CIFF Business School y Curso de Mining Massive Data Sets por GC Universidad de Stanford.

TUTOR: Daniel Rubio.

  • Daniel Rubio
  • Asesor digital especializado en transformación de empresas y procesos data driven. Ha desarrollado toda su carrera en entornos digitales en distintos sectores como el ecommerce, startup, banca y teleco.

    Empezó a trabajar en el sector del contac center dónde tuvo su primer contacto con el mundo del ánalisis y el tratamiento de datos y dónde se produjo el crecimiento de su carrera profesional. Ha trabajado en los sectores de marketing digital, analítica web y posteriormente en entornos big data lo que le ha llevado a especializarse en procesos y entornos data driven.

    Su pasión por el mundo startup le ha llevado a trabajar durante unos meses en San Francisco con startups locales, y a crear la suya propia en el sector de la analítica y estudio de usuarios. Actualmente desempeña funciones de asesoramiento y formación en distintas empresas habiendo colaborado con viveros de empresas como Madrid Emprende, escuelas y empresas de formación.

    Posteriormente ha trabajado en agencias, consultoras y en su propia empresa. En su carrera profesional ha trabajado con clientes como Fnac, Naturgy, Vodafone o Greenpeace.

AUTOR - COLABORADOR: Manuel Lucania.

  • Manuel Lucania
  • Experto en diseño de soluciones software de PLN y Fundador de DeepBrain.

    Fundador de DeepBrain, donde trabaja y dirice esta start-up dedicada al desarrollo de productos y proyectos genéricos de inteligencia artificial y de redes neuronales destinados a potenciar o externalizar el I+D de otras empresas. Cofundador y CTO de iMind. Anteriormente, como ingeniero NLP, pasó por diversas start-ups (Taiger, CogniCor Technologies, Oteara y ASOMO).
    Ingeniero informático experto en diseño de soluciones software de PLN (procesamiento de lenguaje natural) e inteligencia artificial. A lo largo de su carrera profesional, ha alternado la dirección de proyectos de investigación en lingüística computacional y Text Mining con el desarrollo de productos con un fuerte componente de I+D.

AUTOR - COLABORADOR: Javier Rodríguez Rodríguez.

  • Javier Rodríguez Rodríguez
  • Responsable del área de Arquitectura e Integración en Gfi España

    Javier es físico de formación e informático de profesión. Es el responsable del área de Arquitectura e Integración en Gfi España. Trabaja en el diseño e implementación de arquitecturas complejas con múltiples tecnologías y paradigmas, desde los clásicos SOA y BPM a los más modernos enfoques de API Management, microservicios y Big Data.

    Es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y postgrado en Data Science por U-Tad (UCJC).

AUTOR - COLABORADOR: Guillermo González Sánchez.

  • Guillermo González Sánchez
  • Científico de datos y formador en Strategy Big Data.

     Como científico de datos, afronta proyectos de desarrollo a través de POC’s en diferentes negocios, en los cuales aplica los resultados recientes de la comunidad de investigación, así como las técnicas clásicas.
    Como formador, a través de Strategy Big Data, ha participado en diferentes masters y, además, realiza cursos específicos bajo demanda para los departamentos de aquellas empresas interesadas en desarrollarse en el sector. En ambas facetas, sus conocimientos e intereses se ubican fundamentalmente en el área matemática y de programación científica.

AUTOR - COLABORADOR: Daniel Rodríguez.

  • Daniel Rodríguez
  • Miembro de The Analytics Boutique

    Las herramientas de las que es responsable en The Analytics Boutique han recibido múltiples premios internacionales. Cuenta con más de diez años de experiencia como consultor en los que ha desarrollado proyectos de inteligencia de negocio y gestión de riesgos con un fuerte componente analítico. Su actividad profesional la ha desarrollado en diferentes sectores como banca, seguros, electricidad y distribución.
    Autor de múltiples artículos técnicos, así como de capítulos de libros técnicos. También ha publicado varios paquetes estadísticos en CRAN, el repositorio de software del Proyecto R.
    Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Santiago de Compostela y Doctor por la Universidad Politécnica de Madrid.

AUTOR - COLABORADOR: Alberto Oikawa.

  • Alberto Oikawa
  • CTO y cofundador en Cubenube. Co-creador de Bynse.

    CTO y cofundador en Cubenube, start-up que ofrece servicios de datos y generación de información a través de una plataforma tecnológica de desarrollo propio basada en Big Data y Cloud Computing. Co-creador de Bynse, que engloba varias soluciones de tecnologías de la información. Anteriormente, fue director del departamento de TI del Centro de Laboratorios y Servicios Industriales de la Comunidad de Madrid.
    Profesor de tecnologías Big Data en entidades de formación y escuelas de negocio.
    Ingeniero técnico en Informática por la Universidad de Alcalá, especializado en Big Data & amp, Analytics, nuevas tecnologías, innovación y emprendimiento.

AUTOR - COLABORADOR: Pedro Pasquau.

  • Pedro Pasquau
  • Analytics Senior Manager en Hitachi Consulting.

    Lidera el equipo de Delivery de Big Data, Business Intelligence, Pentaho y Data Science en España de la unidad de IoT European Analytics. Formó parte de la compañía Stratebi Business Solutions, como responsable de la unidad de Big Data, y acumula, además, experiencia en otras empresas como Novasoft y Google España (proyecto Street View). Ha acumulado experiencia relevante en sectores muy diferentes entre sí como telecomunicaciones, banca-seguros, aeroespacial-defensa, seguridad, sanidad, automoción, transporte, Administración Pública o automotive.


    Ingeniero superior de Telecomunicaciones en la especialidad de Telemática. Profesor homologado en tecnologías de la información y telecomunicaciones en distintos másteres relacionados con Business Intelligence, Big Data, Business Analytics e IoT.

AUTOR - COLABORADOR: Óscar Sierra.

  • Óscar Sierra
  • Data Visualization Expert en Strategy Big Data

    Experto en visualización de datos. Su actividad profesional ha estado muy ligada al mundo del Business Intelligence; inicialmente, más orientada a labores de ETL y, en la actualidad, está centrada en la visualización, para lo cual utiliza Tableau como herramienta. Además, imparte clases y seminarios para distintas organizaciones.
    Cursó estudios de Ingeniería Técnica Informática de Gestión en la Universidad Complutense de Madrid, formación que ha ido acompañando de diversas formaciones en herramientas relacionadas con el mundo BI, tales como Tableau, Talend, etc.

AUTOR - COLABORADOR: Antonio Sarasa.

  • Antonio Sarasa
  • Profesor Contratado Doctor en la Universidad Complutense de Madrid

    Miembro del grupo de investigación oficial de la UCM en Ingeniería de Lenguajes Software y Aplicaciones (ILSA).

    Sus investigaciones se han centrado en temas de e-learning, estandarización, patrimonio digital, Business Intelligence, Big Data y desarrollo de software utilizando técnicas inspiradas en el diseño e implementación de lenguajes informáticos. Asimismo, es autor de varios libros sobre bases de datos NoSQL y gestión de la información web.

    Licenciado en Ciencias Matemáticas en la especialidad de Ciencias de la Computación por la UCM, Ingeniero técnico informático en Sistemas y en Gestión por la UNED, Ingeniero superior en Informática y Graduado en Ingeniería Informática por la Universitat Oberta de Catalunya y doctor en Informática por la UCM.

AUTOR - COLABORADOR: Juan Manuel Moreno Lamparero.

  • Juan Manuel Moreno Lamparero
  • Programador de aplicaciones web en el sector público

    Juan Manuel Moreno es graduado en Sistemas de Información por la Universidad de Alcalá de Henares y tiene un postgrado en Big Data & Business Analytics.

    Ha trabajado en el ámbito de la consultoría estratégica y de operaciones en Everis, siendo involucrado en distintos proyectos del sector público de Madrid realizando desarrollos web. Además del entorno empresarial. También cuenta con experiencia en el mundo de la investigación durante su estancia en la cátedra en Big Data y Analítica Predictiva Bancaria en la Universidad de Alcalá de Henares. En dicha cátedra estuvo trabajando en un proyecto de investigación y comparativa mediante técnicas de Data Mining, de algoritmos de clustering para segmentación de clientes en entidades bancarias.

100% Empleabilid ad

  Sector en auge Sector en auge

Según la prestigiosa consultora Forrester, el mercado de BDA (big data and business analytics) habría alcanzado el pasado año un volumen de negocio de 150.800 millones de dólares. Los sectores del Big Data y del Business Analytics están, por tanto, en auge y se espera que esta tendencia siga al alza; es más, según IDC, las compras comerciales de hardware, software y servicios relacionadas con este mercado mantendrán una tasa de crecimiento anual compuesta del 11,9 % hasta 2020, año en el que sus ingresos superarán los 210.000 millones de dólares. La última actualización del informe de la Comisión Europea sobre el mercado de Data estima que se generará hasta 2025 un total de 6,7 millones de empleos para profesionales de datos en Europa.

Según un informe Los + Buscados de Spring Professional 2018el perfil de Big Data Architect es el más cotizado dentro del sector IT.

El programa proporciona la formación base para orientarse a diferentes profesiones dentro del área del análisis y la gestión de los datos; concretamente:

  • Analista de datos (Big Data Analyst).
  • Data Scientist (Científico de Datos).
  • Profesionales de Business Intelligence.

En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en los aspectos técnicos para puestos como:

  • Chief Data Officer (CDO).

A los profesionales que posean perfiles informáticos les proporcionará las bases analíticas para salidas profesionales tales como:

  • Arquitecto en Big Data.
  • Data Engineer.

Según la consultora de reclutamiento Robert Walters los desarrolladores de big data y los data scientist se encuentran entre los puestos más valorados: "Con tres años de experiencia los salarios están entre los 40.000 y los 70.000 euros brutos anuales".

 

Prácticas garantizadas   Garantizamos oportunidad de prácticas

IMF Business School, a través de su portal de Empleo y Prácticas, garantiza a los alumnos de este Master Online en Big Data la oportunidad de realizar prácticas en empresas.  Consulta condiciones.

Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posiblidad de realizar prácticas y entrar en la bolsa de empleo de IndraIndra ha recibido la certificación Top Employer 2019 por ofrecer un buen entorno laboral sus trabajadores e incorporar las prácticas de rrhh más actuales.

Los sectores que demandan más fuertemente a los profesionales con formación en bigdata son los siguientes: banca y finanzas, seguros, telecomunicaciones, retail, distribución, industria, seguridad, sanidad, utilities, publicidad y marketing y transporte. El analisis de datos es demandado por empresas de todos los perfiles, desde startups a grandes empresas.

Entre las organizaciones con las que IMF mantiene acuerdos de cooperación educativa para la formación en puestos de trabajo, destacan empresas tecnológicas como Indra, Telefónica, IBM, Microsoft, Samsung, Atos; grandes consultoras como Deloitte o Ernst&Young (EY), y grandes empresas de sectores como la banca, seguros y energía, entre otras:

 

Indra Ernst & Young Atos Microsoft Banco BBVA Endesa Deloitte Telefónica IBM Banco Santander Samsung Allianz

Consigue tu título de máster en una de las universidades más reconocidas en empleabilidad

  • Universidad Nebrija se sitúa como la segunda universidad española en el U-Ranking (IVIE-BBVA) en empleabilidad. En el Ranking Internacional QS Stars está calificado con la máxima puntuación en 5 de los 6 ítems, el de empleabilidad es uno de sus aspectos destacados.

empleabilidad nebrija

Ponemos todos nuestros esfuerzos en ayudarte a mejorar profesionalmente:


IMF Business School dispone de un departamento de Alumni y Desarrollo profesional, donde expertos orientadores asesoran a los alumnos y antiguos alumnos en el proceso de búsqueda y mejora de empleo, con acompañamiento en el diseño de sus metas en la carrera profesional, ayudando a alinear el cv y la marca personal con dichas metas. Además, pueden acceder a oportunidades de empleo y prácticas con empresas y talleres y masterclass periódicas. Acercamos la realidad del contexto empresarial a nuestra comunidad educativa.

Diseñamos tu mapa de talento

Diseñamos tu mapa de talento

IMF realizará una evaluación de tus competencias y capacidades. Te diseñará un mapa de talento que te permitirá enfocar tu carrera profesional donde más potencial se detecte.

Acceso a headhunters y coachers

Acceso a headhunters y coachers

Te facilitamos un servicio de coaching y headhuntig que te permitirá mejorar tu empleabilidad.

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Los solicitantes en situación de desempleo pueden acceder a esta beca presentando el documento que lo acredite.

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Esta beca tiene el objetivo de contribuir al desarrollo de mujeres directivas y promover la presencia femenina en los programas de alta dirección.

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Valoramos el currículum del solicitante para otorgar la ayuda al mejor perfil profesional y más idóneo para acceder al estudio.

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Becas para Ingeniería y Ciencia

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Beca a la movilidad Geográfica

Esta beca pretende facilitar la movilidad a todos aquellos estudiantes que por su lugar de residencia, en España o fuera de España, tengan que desplazarse para estudiar un programa presencial en cualquiera de los Campus IMF.

Becas para Familias Numerosas

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Dirigida a miembros asociados a la Federación Española de Familias Numerosas (FEFN) que deseen cursar cualquiera de los Masters Profesionales impartidos por IMF.

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Dirigida a personas en situaciones desfavorecedoras o que requieren el apoyo y solidaridad de todos o forman parte de colectivos de interés.

Manuel Albeza
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