La explosión de la información asociada a la digitalización ha situado en un primer plano la importancia de los datos haciendo que las empresas demanden, cada vez más, perfiles profesionales dotados de las capacidades necesarias para entender y extraer todo su valor.

Este master en data science, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, está dirigido a profesionales de diversos campos que deseen adquirir estas competencias desde una perspectiva orientada a perfiles analistas y de gestión. En él se abordan los conceptos, técnicas y herramientas más relevantes en data science, business analytics y big data para analizar y extraer todo el valor de los datos.

Se parte de los fundamentos de la ciencia de datos, aprendiendo lo necesario para ser capaces de procesar, analizar e interpretar todo tipo de fuentes de información, hasta llegar a la analítica avanzada que incluye el uso de técnicas de inteligencia artificial, en especial las que tienen que ver con machine learning y deep learning. Se ven asimismo las tecnologías y herramientas más relevantes del panorama big data actual, siempre desde una perspectiva práctica que permita entender su utilidad y cuáles son las principales aplicaciones que se les están dando actualmente en el mundo empresarial.

Los aspectos más técnicos del programa se complementan con otros orientados a la gestión ya que, sólo entendiendo en profundidad el cambio de paradigma asociado al big data, sus posibilidades y sus retos, es posible liderar los proyectos basados en datos que hoy en día necesitan las empresas. En esta misma línea, el máster acerca al alumno a la realidad empresarial incluyendo clases de expertos en activo que trabajan aplicando estas técnicas en diferentes sectores

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• El programa está muy enfocado a las aplicaciones prácticas de las distintas técnicas, métodos y herramientas.
• Se realizan numerosas prácticas utilizando herramientas del mercado que proporcionan un interface potente e intuitivo para el analista.
• A través del método del caso el alumno comprenderá el impacto de las iniciativas basadas en datos y adquirirá los conocimientos necesarios para liderar este tipo de iniciativas tanto desde el punto de vista técnico como de negocio.
• Al acabar el máster el alumno habrá trabajado con las principales soluciones y tecnologías del big data y la ciencia de datos: R, Python, Hadoop, Spark, PowerBI, Tableau, BigML, Tensorflow, Cloudera, Databricks, Microsoft Azure, Amazon AWS, Google GCP, etc.

 

  

 

Visitas a empresas y eventos

IMF Business School organiza a lo largo del curso académico una serie de visitas a empresas para que los alumnos de sus programas presenciales puedan poner en práctica todos los conocimientos adquiridos durante su formación. Nuestros alumnos ya han acudido a las instalaciones de Telefónica.

 

 

 

Los alumnos que se matriculen en este máster podrán acceder sin coste al "Curso de Metodologías ágiles. Scrum Master”. Esta formación online ofrece una perspectiva amplia de estas metodologías ágiles que pueden aplicarse con provecho en escenarios muy variados tanto de desarrollo de producto como de desarrollo de diferentes tipos de proyectos. El alumno aprenderá a utilizar estas metodologías que son cada vez más demandadas por las empresas ya que permiten adaptarse a un ritmo de innovación cada vez más acelerado.

Se hace un especial hincapié en Scrum, una de las metodologías ágiles más conocidas y apreciadas por su capacidad de facilitar la agilidad y al mismo tiempo reducir riesgos. Scrum supone también una revolución en la forma de trabajar ya que promueve la autonomía y responsabilidad individual, y facilita dinámicas colaborativas y eficientes dentro del equipo.

Incluye Curso de Medidas de Prevención COVID-19

Todos los alumnos matriculados en este programa podrán acceder sin ningún coste al curso "Medidas de Prevención COVID-19: Riesgos laborales y pautas de actuación".

Los principales organismos nacionales e internacionales remarcan la importancia de la formar a los trabajadores sobre las medidas adoptadas en el centro de trabajo para combatir el virus.

Por todo ello, esta formación tiene como principales objetivos que sus alumnos:

• Conozcan qué es el COVID-19 y las posibles vías de transmisión, así como la sintomatología más común.
• Entiendan el marco normativo más relevante en el ámbito del COVID-19.
• Establezcan recomendaciones y procedimientos para prevenir el contagio en los desplazamientos al trabajo, en el desarrollo de la actividad laboral y en la vuelta a casa.

Al final del máster el alumno será capaz de:

• Extraer, procesar y analizar todo tipo de fuentes de información aplicando las técnicas de la ciencia de datos y las principales herramientas utilizadas actualmente en las empresas.
• Dominar las técnicas de la inteligencia de negocio tradicional y ampliarlas con las nuevas posibilidades ofrecidas por el big data y la inteligencia artificial.
• Detectar causas, patrones y tendencias mediante analítica predictiva basada en técnicas de machine learning.
• Diseñar experimentos y tests A/B para comprobar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
• Generar informes y cuadros de mando efectivos.
• Gestionar proyectos basados en big data y ciencia de datos manteniendo una interlocución adecuada con todos los perfiles del equipo.
• Elaborar propuestas así como impulsar y liderar iniciativas basadas en analítica avanzada en distintas áreas de negocio.
• Entender, crear y desarrollar nuevos modelos de negocio basados en el valor del dato.
• Gestionar adecuadamente el gobierno del dato con objeto de garantizar la calidad y aplicar correctamente los diferentes requisitos regulatorios (RGPD) y éticos.
• Adquirir visión y experiencia de los principales campos de aplicación y casos de uso que se están abordando en diversas áreas como marketing y CRM, banca y finanzas, operaciones, internet de las cosas (IoT), people analytics, etc.

La metodología del máster es fundamentalmente práctica, muy orientada a las aplicaciones de las técnicas estudiadas y a la extracción del valor del dato. Lo que se busca ante todo es que, cuando el alumno complete el máster, tenga los conocimientos y habilidades necesarias para enfrentarse a los retos que se va a encontrar en el mundo de la empresa.

Para ello se realizan numerosas prácticas con las herramientas y tecnologías más utilizadas en los entornos corporativos. Se priorizará la utilización de herramientas con un interface sencillo e intuitivo que permitan centrarse en la aplicabilidad directa de las técnicas estudiadas y en la generación de valor.

Este enfoque eminentemente práctico se complementa con el uso del método del caso que permite al alumno familiarizarse con escenarios de análisis y toma de decisiones, algo fundamental de cara a desempeñar roles de responsabilidad en la gestión y dirección de este tipo de proyectos.

En la modalidad presencial, todo esto se complementa con sesiones de trabajo colaborativo donde el alumno tendrá la oportunidad de aplicar metodologías ágiles (Scrum) a la elaboración del trabajo fin de máster. Esto proporciona al alumno experiencia con una forma de trabajar cada vez más demandada por las empresas y le facilita enormemente la creación de un buen proyecto que le sirva como carta de presentación en el mundo laboral una vez finalizado el máster.

 

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.

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En el máster se hace una evaluación continua, módulo a módulo. Cada módulo se evaluará mediante el desarrollo de ejercicios prácticos y, en algunos casos, de exámenes teóricos.  La obtención de la titulación correspondiente estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo de Fin de Máster.