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Master Analisis de Datos / Data Analytics en Madrid

Máster en Data Analytics

Especialízate en el tratamiento y análisis de datos enfocados a la inteligencia de negocio. Doble Titulación ¡Infórmate!

Por qué con IUTA - IMF:

  • Presencial o Semipresencial

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  • Doble titulación profesional

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  • Programa Internacional de Becas

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  • Bolsa de empleo y prácticas

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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

Acepto la política de privacidad y recibir información y ofertas comerciales de IMF sobre becas, eventos, noticias, novedades y sus productos y servicios mediante la generación de perfiles.

Acepto la comunicación de datos a las entidades del grupo IMF Institución Académica, con los mismos fines indicados anteriormente.

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Adquiere con este master en data analytics (MDA) una formación integral en los conocimientos, métodos y técnicas de analítica de datos que te permita especializarte, de manera que tengas una visión global de la problemática de la obtención del valor de los datos y las tecnologías que lo soportan.

El énfasis del programa está en la vertiente profesional de los especialistas en análisis de datos, que necesitan conocer una variedad de técnicas y métodos que no se proporcionan en programas especializados o en programas de gestión. El programa se focaliza en la práctica con herramientas concretas, de modo que las habilidades adquiridas son de aplicación directa al entorno profesional, y no solamente conceptos teóricos.

DATOS DEL PROGRAMA

  • AREA DEL CURSO:
  • Ingeniería y Tecnología
  • MODALIDAD:
  • Semipresencial, Presencial
  • FECHA DE INICIO:
  • Presencial:
    Octubre de 2018 - Campus Madrid IMF (Central)
  • TITULACIÓN DE POSTGRADO:
  • Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una Doble TItulación de Máster.

  • DIRIGIDO A:
  • Profesionales con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía, empresa) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en el análisis de datos (data analysis). Este programa cuenta con un módulo online previo (no evaluable) para adquirir los conocimientos mínimos necesarios para realizarlo, así como obtener un mayor aprovechamiento del mismo.

  • REQUISITOS DE ACCESO:
  • Titulación Universitaria y nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica.
  • DURACIÓN:
  • 60 ECTS
  • EVALUACIÓN:
  • Presencial, Online / Presencial
  • PRÁCTICAS:
  • Posibilidad de prácticas presenciales en empresas
Descarga el programa ▶
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PROGRAMA DEL Máster en Data Analytics

MÓDULO I

Introducción - Business Case

  1. Data analytics: procesos, herramientas y toma de decisiones.
  2. Big Data - Conceptos, retos y oportunidades.
  3. Aspectos legales, éticos y regulatorios.
  4. Gestión ágil de proyectos de data analytics.

MÓDULO II

Herramientas de Análisis de Datos

  1. Entornos de análisis de datos.
  2. Programación y estadística para analistas de datos.
  3. Visualización de datos.

MÓDULO III

Técnicas y Métodos de Análisis de Datos

  1. Aprendizaje automático y minería de texto.
  2. Técnicas de Minería de datos.
  3. Visualización: conceptos y herramientas.

MÓDULO IV

Almacenes de Datos

  1. Bases de datos analíticas y data warehouse.
  2. Procesamiento de streams.
  3. Escalabilidad en almacenes de datos.
  4. Motores de indexación.

MÓDULO V

Tratamiento Escalable de Datos

  1. Modelos de paralelización de datos.
  2. Gestión de datos paralelos.

MÓDULO VI

Adquisición de Datos

  1. La Web de los Datos.
  2. Diseño de ores de datos.

MÓDULO VII

Aplicaciones Analíticas

  1. Aplicaciones específicas de analítica de datos, por dominios de aplicación o tipología del dato.
  2. Arquitecturas escalables para data analytics.

MÓDULO VIII

Trabajo Fin de Máster

METODOLOGÍA

Modalidad presencial

Esta modalidad cuenta con clases en el Campus IMF Madrid semanales de lunes a jueves, con un Aula Virtual como apoyo para la evaluación. Se impartirán clases de tres tipos: 

  • Clases en las que el profesor describe y explica los contenidos del módulo, y propone ejercicios o prácticas.
  • Tutorías individuales o en pequeños grupos.
  • Actividades transversales para la empleabilidad, el networking profesional u otras habilidades generales.

Las clases presenciales son teórico-prácticas, por lo que el estudiante debe asistir a la clase con su ordenador portátil (es recomendable un ordenador actual para poder seguir adecuadamente las clases: i3 o superior, mínimo 4 GB de RAM y disco duro de por lo menos 256 GB).

 

Modalidad semipresencial

Esta modalidad se imparte a través del modelo Flipped Classroom, que transfiere determinados procesos de aprendizaje fuera del aula, utilizando el tiempo de clase, junto con la experiencia del docente para facilitar y potenciar otros procesos de adquisición y práctica de conocimientos dentro del aula.

El máster está dividido en asignaturas de una duración entre 2 y 4 semanas, durante ese periodo el alumno podrá adquirir todos los conocimientos necesarios a través de un proceso formativo tutorizado y guiado por el profesor.

Cada asignatura dispondrá de una sesión presencial para el desarrollo de casos prácticos guiados que posteriormente estarán disponibles, para todos los alumnos que no puedan asistir a las sesiones presenciales, para su realización de forma tutorizada.

Las clases presenciales son teórico-prácticas, por lo que el estudiante debe asistir a la clase con su ordenador portátil (es recomendable un ordenador actual para poder seguir adecuadamente las clases: i3 o superior, mínimo 4 GB de RAM y disco duro de por lo menos 256 GB).

EVALUACIÓN

Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio del Máster en Análisis de Datos. Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos.

La obtención de los títulos de Máster estará supeditada a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo Final de Máster.

Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una Doble TItulación de Máster.

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

Plan Bologna EEES Ministerio de Educación

DOCENTE: David Álvaro Mediavilla.

  • David Álvaro Mediavilla
  • Jefe de Proyecto en Cubenube

    Jefe de Proyecto con más 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 Ingeniero 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.

DOCENTE: 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.

DOCENTE: Dr. Miguel Ángel Sicilia.

  • Dr. Miguel Ángel Sicilia
  • Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá

    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.

DOCENTE: Dra. Elena García.

  • Dra. Elena García
  • Profesora en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá

    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.

DOCENTE: Javier Alba.

  • Javier Alba
  • Arquitecto Big Data en Audiense

    Arquitecto Big Data en Audiense. Durante los últimos años ha desempeñado labores de desarrollo de software tanto en grandes corporaciones como en start-ups. Ha estado siempre ligado a desarrollos de back-end, en los que la adquisición, procesamiento, almacenaje y explotación de datos ha sido una constante.

DOCENTE: 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).

DOCENTE: Jordi Conesa.

  • Jordi Conesa
  • Profesor agregado en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones

    Profesor agregado en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC, donde ha ejercido de director del máster de Business Intelligence. 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.

DOCENTE: Luis Polanco.

  • Luis Polanco
  • Arquitecto de Big Data para Accenture

    Luis trabaja como arquitecto de Big Data para Accenture. En este rol, Luis colabora directamente con diferentes clientes a nivel global comprendiendo y dando respuestas a sus necesidades de negocio desde un punto de vista técnico y de implementación. Actualmente, Luis está diseñando la plataforma de Big Data para Accenture Enterprise, una solución basada en Hortonworks distribuida sobre Amazon Cloud para el consumo masivo de eventos de negocio integrada en tiempo real con indexación sobre ElasticSearch.

DOCENTE: 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.

Al finalizar este máster en data analytics podrás trabajar como:

  • Data Analytics
  • Data Scientist
  • Business Analyst
  • Business Intelligence
  • Chief Data Officer
  • Marketing Manager
  • Social Media Strategist

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

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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

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

Comités profesionales para anticiparnos a la demanda laboral

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Trabajamos con comités profesionales de diferentes ámbitos que ofrecen una formación actualizada para que puedas responder con tu formación a la demanda de trabajo.

Networking con alumnos y profesionales

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Gracias a nuestra red Alumni y los eventos y actividades que organizamos, potenciamos el networking para que puedas establecer contacto y colaboraciones con otros alumnos y empresas colaboradoras.

Bolsa de empleo

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PRECIO:

Semipresencial: 6.900,00€ 5.865,00€

Presencial: 6.900,00€ 5.865,00€


FACILIDADES DE PAGO:

  • Forma de pago Semipresencial: Pago fraccionado sin intereses
  • Forma de pago Presencial: Pago fraccionado sin intereses


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Becas de Impulso Profesional

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

Beca para las Mujeres Directivas

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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.

Becas por Excelencia Académica

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Se valora el mérito académico del alumno a través del expediente de sus estudios finalizados o en curso.

Becas al mejor Perfil Profesional

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

Becas para el sector sanitario

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Dirigidas a graduados en Ciencias de la Salud, Psicología o carreras de ciencia y tecnología con especialidades de biología o salud y trabajadores del sector con un grado universitario.

Directivos y Mandos Intermedios

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Orientada a directivos, mandos intermedios y cuadros de las empresas, para su desarrollo profesional.

Becas del Ministerio de Educación de España

Beca del Ministerio de Educación

Becas generales para estudios universitarios para estudiantes que estén matriculados en algún Grado o Master Universitario Oficial.

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Esta beca tiene como objetivo la mejora competitiva del tejido empresarial mediante una formación de calidad para las pequeñas y medianas empresas.

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Dirigida a socios directores de pymes, autónomos y profesionales independientes que hayan iniciado o quieran iniciar un proyecto empresarial.

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Becas para Ingeniería y Ciencia

Dirigida a Ingenieros y graduados en Ciencias o Tecnología y a trabajadores de los sectores TIC, nanotecnología o biotecnología, con un grado universitario.

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