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TUTOR
Daniel Rubio
Data Engineer en Austrian Airlines, experto en procesos Data Driven
Máster en Data Science Online o en Madrid
Máster en Data Science y Business Analytics codesarrollado por Indra, líder internacional en el sector de los datos. Triple titulación ¡Certifícate con los mejores!
Bolsa de empleo
Acceso preferente empleo y prácticas en INDRA
Financiación
Hasta en 24 meses *
Modalidad
Online
Presencial
Ventajas
Máxima Valoración en Empleabilidad y Enseñanza Online según el Rating QS Stars
Convocatoria abierta
Infórmate de nuestras becas antes del 11/10/2024
Master en Data Science y Business Analytics
¿Por qué estudiar un Máster en Data Science?
Al acabar el Máster en Data Science el alumno habrá trabajado con los principales soluciones y tecnología del sector. Las herramientas que aprenderás en el Máster de Ciencia de Datos (Data Science): R, Python, Hadoop, Spark, PowerBi Tableau, BigML, Tensorflow, Cloudera, Databricks, Microsoft Azure, Amazon AWS, Google GCP, etc
El Máster en Análisis de datos surge debido a la necesidad de profesionales con formación el campo de la gestión de grandes cantidades de información. La explosión de la información asociada a la digitalización ha dado cobertura a la importancia de la gestión de los datos. Por ello, las empresas demandan, cada vez más, perfiles profesionales dotados de las capacidades necesarias para entender y extraer todo su valor.
Este Máster en Data Science y Business Analytics está codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, y se puede cursar de forma online o presencial en Madrid. Está dirigido a profesionales de diversos campos que deseen adquirir estas competencias. En nuestro Master en Data Science y Big Data 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.
Máster en Data Science y Business Analytics
El Máster en Business Intelligence y Data Science de IMF está orientado a:
- Profesionales de diferentes sectores que deseen introducirse en el mundo del big data, la ciencia de datos y la analítica avanzada con el objetivo de reorientar su carrera o mejorar en su profesión.
- Ingenieros o titulados universitarios en estadística, matemáticas u otras ciencias cuantitativas que quieran ampliar sus competencias con técnicas propias de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para desarrollar una carrera como analistas o científicos de datos.
- Perfiles orientados a negocio como emprendedores, gerentes, economistas o expertos en administración de empresas que deseen dominar los principios de la inteligencia de negocio y la analítica avanzada con objeto de aplicarlos a diferentes áreas de negocio o dirigir proyectos encaminados a obtener valor de los datos.
Disfruta de nuestro Master en Ciencia de Datos como tú quieras: Completamente a distancia o de forma presencial.
- Master Data Science Online: Inscríbete en cualquier momento y cursa tu Máster en Data Science entre 9 y 24 meses. A tu ritmo.
- Master Data Science Presencial: Noviembre 2023 - Campus Madrid IMF
Duración: 60 ECTS / 1.500 horas
Todos los alumnos que superen con éxito este Máster en Data Science y Business Analytics online o presencial conseguirán las siguientes titulaciones:
- Máster en Data Science y Business Analytics por la Universidad Católica de Ávila.
- Máster en Data Science y Business Analytics por IMF Smart Education
- Certificación profesional por Indra.
Al final del nuestro Máster en Data Analytics online o presencial, 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.
Para poder acceder al Master Data Science online o en Madrid, has de cumplir con los siguientes requisitos:
- Titulación Universitaria (posibilita la obtención de Doble Titulación)
- Posibilidad de acceso con Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
master data science online - Madrid
Al acabar el Máster en Data Science el alumno habrá trabajado con los principales soluciones y tecnología del sector. Las herramientas que aprenderás en el Máster de Ciencia de Datos (Data Science): R, Python, Hadoop, Spark, PowerBi Tableau, BigML, Tensorflow, Cloudera, Databricks, Microsoft Azure, Amazon AWS, Google GCP, etc
En este Master en Data Science, 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. Llegando incluso 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.
Asimismo, se ven 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, solo 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. De esta forma, el máster data Science online (o en Madrid) acerca al alumno a la realidad empresarial incluyendo clases de expertos en activo que trabajan aplicando estas técnicas en diferentes sectores.
Programa
- Fundamentos de Python.
- El lenguaje de programación Python
- Entorno de programación: Jupyter Notebook
- Sintaxis básica de Python
- Herramientas para control de flujo
- Estructuras de datos
- Funciones
- Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
- Procesamiento de archivos
- Numpy
- Pandas
- Procesamiento de datos y visualización con Python.
- Matplotilib
- GGPLOT
- Seaborn
- BOKEH
- Fundamentos de R.
- El lenguaje de programación R
- Entorno de programación: Rstudio
- Sintaxis básica de R
- Estructuras de datos
- Herramientas de control de flujo
- Funciones
- Paquetes de R.
- Instalación y carga de paquetes
- Procesamiento de datos con Dplyr
- Procesamiento de datos con Tidyr
- Procesamiento de datos y visualización con R.
- Gráficos básicos en R
- Gráficos en capas Ggplot2
- Gráficos dinámicos Plotly
- El ciclo de vida del dato
- Definición de ciencia de datos
- El ciclo de vida de los datos
- Definición de objetivos en un proyecto de datos
- Identificación de los datos necesarios
- Preparación y preproceso
- Análisis y modelado
- Validación y prueba
- Explotación
- Calidad del dato
- Fundamentos de calidad de datos
- Las dimensiones de calidad de datos
- Los procesos de incremento de la calidad de datos
- Tecnologías big data.
- La recolección de datos
- Limpieza y preproceso de datos
- Transformación de datos
- Modelos analíticos
- El uso de modelos en ciencia de datos
- Modelos usados en análisis descriptivo
- Modelos usados en análisis predictivo
- Modelos usados en análisis prescriptivo
- Validación y prueba de los modelos
- Herramientas y técnicas de visualización
- El papel de la visualización en la ciencia de datos
- Elementos de comunicación visual
- La gramática de los gráficos
- Ejemplo
- Tipología de gráficos elementales
- Otros tipos de gráficos de datos
- Herramientas de visualización
- Lenguaje y tratamiento de datos
- Análisis estadístico con R y RStudio
- Comando esenciales en R y tipos de datos
- Operaciones útiles sobre tablas, carga y descarga de datos
- Funciones y bucles
- Análisis exploratorio de datos
- Tipos de gráficos y sus usos
- Librería GGPlot
- Casos de análisis exploratorio de datos
- Probabilidad e inferencia estadística
- Probabilidad
- Distribuciones de probabilidad
- Inferencia estadística
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico
- Probabilidad
- Análisis mutivariable: covarianza y correlación
- Regresión lineal múltiple
- Selección de modelos: equilibrio entre sesgo y varianza
- Criterios estadísticos de selección de modelos
- Regresión logística, modelos restringidos de Ridge y Lasso y gradiente
- Regresión logística
- Interpretación de coeficientes en la regresión logística
- Métricas en problemas de clasificación binaria
- Modelos restringidos de Ridge y Lasso y elastic net
- GLM y series temporales
- Algoritmo de gradiente descendente
- Herramientas para machine learning
- Visión general de machine learning
- Estructurar un proyecto de machine learning
- Técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
- Problemas de regresión
- Problemas de clasificación
- Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
- Algoritmos de clustering
- Algoritmos de reducción dimensional
- Algoritmos de detección de anomalías
- Modalidades y técnicas de deep learning
- Redes neuronales y deep learning
- Deep learning en la práctica
- Soluciones en la nube para machine learning
- Herramientas de AutoML
- Infraestructura de aprendizaje automático como servicio (ML IaaS)
- Otros servicios en la nube
- Introducción a la inteligencia artificial
- Introducción a la inteligencia artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Historia
- Ramas de inteligencia artificial
- Aplicaciones prácticas y tendencias
- Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- Introducción a las técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- Sistemas expertos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
- ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? Ciclo de vida
- Explorar vs. explotar
- Ecuación de Bellman: programación dinámica
- Q-Function: state-action value function
- Algoritmos
- Ejemplo: optimización de tareas en un almacén de comercio electrónico con Q-Learning
- Bandido multibrazo
- Ejemplo: maximización de visitas en campañas de marketing online con el bandido multibrazo
- Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural
- Preprocesamiento de textos
- Análisis de sentimientos
- Topic modeling
- Chatbots
- Sistemas de recomendación y aplicaciones
- Introducción a los sistemas de recomendación de aplicaciones
- ¿Por qué los sistemas de recomendación?
- Tipos de sistemas de recomendación
- Filtrado colaborativo
- Filtrado basado en contenido
- Filtrado demográfico
- Ejemplos de sistemas de recomendación comerciales
- Hadoop y su ecosistema
- Componentes Hadoop. HDFS y MapReduce
- Clúster Hadoop
- Herramientas del ecosistema Hadoop
- Cloudera
- Spark. Fundamentos y aplicaciones
- Características de Apache Spark
- Arquitectura
- Estructuras de datos
- Componentes de SPARK
- GraphX
- SparkR
- Databricks
- Bases de datos NoSQL
- Hbase
- MongoDB
- Cassandra
- Modelos de BBDD orientadas a grafos
- Plataformas Cloud
- Servicios cloud
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services (AWS)
- Google Cloud Platform
- Introducción: conceptos de data science
- El método científico
- Conociendo el dato
- Técnicas de análisis de datos
- Herramientas
- Pasos en el análisis de datos
- Metodología de la ciencia de datos: CRISP-DM
- Entendimiento del problema
- Entendimiento de los datos
- Preparación de los datos
- Desarrollo del modelo
- Evaluación del modelo
- Despliegue del modelo
- Storytelling: poner en valor y transmitir los resultados del análisis
- Narrativa de datos como medio de creación de conocimiento
- Mejores prácticas en visualización de datos
- Técnicas y herramientas de storytelling
- Concepto de aprendizaje automático
- Mapa general de la analítica de datos
- Introducción al aprendizaje automático
- Aprendizaje automático supervisado I: algoritmos de regresión
- Aprendizaje automático supervisado II: algoritmos de clasificación
- Aprendizaje automático supervisado III: series temporales
- Aprendizaje automático no supervisado I: clustering
- Aprendizaje automático no supervisado II: modelos de asociación
- Cómo conseguir que siga aprendiendo
- Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning)
- Deep learning
- Casos de uso típicos
- Modelos de fuga
- Modelos de propensión
- Clasificación de clientes
- Detección de anomalías
- Predicción de ventas
- Mantenimiento predictivo
- Sistemas de recomendación
- Process mining
- Concepto, potencial y cómo posicionarlo en los clientes
- Principales soluciones del mercado
- Principales procesos
- Cloud
- Concepto y componentes
- Principales soluciones del mercado
- MLOps
- Concepto
- Herramientas MLOps
- Introducción a Python
- Condicionales en Python
- Estructuras repetitivas en Python
- Colecciones y listas
- Funciones de cadenas
- Colecciones y diccionarios
- Funciones
- Manejo de ficheros
- Orientación a objetos
- Introducción a R.
- Vectores
- Matrices
- Listas
- Data-frames
- Estructuras de control.
- Funciones
- Qué es Scrum y cómo aplicarlo
- El marco Scrum
- Equipos autoorganizados
- El papel de clientes y stakeholder
- Gestión ágil de productos y proyectos
- Desarrollo e integración continua
- Cómo evolucionar hacia una organización ágil
Este módulo se presenta mediante seminarios que pretenden ayudar al estudiante a escoger una especialización profesional. Los temas corresponderán a contenidos centrados en la analítica de datos, aplicada a diferentes dominios y áreas de negocio.
- 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
- Inteligencia artificial y nuevo orden mundial
- El gobierno del dato
Cursos en R y Python
Los alumnos que cursen este Máster podrán acceder al Curso de Python y al Curso de R. De esta forma, repasarán los conceptos básicos de estos lenguajes de programación y podrán cursar el Máster con una base más sólida. Además, el curso está enfocado de manera práctica con ejercicios que ayuden a profundizar en los conocimientos adquiridos.
Avales master data science
Máster en Data Science 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
✔️ IMF 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).
Metodología
La metodología del Master en ciencia de datos 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 en Data Science, tenga los conocimientos y las habilidades necesarias para enfrentarse a los retos que se va a encontrar en el mundo de la empresa.
En la búsqueda continua por ofrecer la máxima flexibilidad al alumno, IMF Smart Education ofrece este programa en tres modalidades:
- Máster en Data Science y Business Analytics modalidad Online.
- Máster en Data Science y Business Analytics modalidad Telepresencial: Además de todas las facilidades de la modalidad en línea, podrás asistir a clases online en directo en las que poder interactuar con tus docentes y compañeros.
- Máster en Data Science y Business Analytics modalidad Presencial (plazas limitadas).
En la modalidad presencial, IMF pretende acercar a los alumnos a al entorno profesional, y que tengan la oportunidad de aplicar los conocimientos prácticos adquiridos. Aún mejor, estudiar este programa en modalidad presencial fomentará el networking con el resto de estudiantes y con los profesores que, en ambos casos, son profesionales en activo con puestos de responsabilidad en empresas punteras.
La metodología Student Centered con la que IMF trabaja asegura cubrir las necesidades reales de los alumnos, a través de los siguientes puntos:
- Se realizan numerosas prácticas con las herramientas y tecnologías más utilizadas en los entornos corporativos.
- 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.
- 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 en Data Science. 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 en inteligencia de negocios y Data Science.
- Talleres prácticos en directo: Estas sesiones mensuales permiten a los participantes desarrollar el conocimiento y las competencias propuestas en el máster mediante la resolución de casos prácticos. Se realizan de manera virtual en directo, donde se podrá interactuar con docentes y compañeros potenciando el networking y el aprendizaje colaborativo.
Para garantizar la metodología “Learning By Doing” que caracteriza el ecosistema Smart Education, los alumnos trabajan con las herramientas que utilizarán cuando entren en el mercado profesional. En este programa se utilizan las Clouds de los principales players del sector que dan servicio a más de 500 millones de personas.
Requisitos del ordenador del alumno:
Para poder realizar este Master en Business Intelligence y Big Data debes contar con un equipo informáticos con los siguientes mínimos:
- Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
- RAM: Mínimo 12 GB, recomendable 16 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.
Evaluación
En el master en Data Science y Business Analytics 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.
Todos los alumnos que superen con éxito este Master en Data Science, conseguirán las siguientes titulaciones:
- Máster en Data Science y Business Analytics por la Universidad Católica de Ávila.
- Máster en Data Science y Business Analytics por IMF Smart Education.
- Certificación profesional por Indra.
Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos propios de esta formación están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades
El cuadro de tutores, autores y colaboradores del Master Data Science online o en Madrid está formado principalmente por especialistas en la ingeniería de datos, con experiencia en enseñanza online y presencial. Y con conocimientos muy avanzados y actualizados sobre el campo de la ciencia de datos y de las tecnologías y aplicaciones relacionadas con ella.
DOCENTE
Juan Manuel Moreno Lamparero
Programador de aplicaciones web en el sector público
COLABORADOR
Eduardo Valencia
Data Analytics Manager en Reddit, la 6ª empresa de más tamaño en el ámbito de Internet
COLABORADOR
Miguel de la Hoz Moreno
Data Product Owner en BBVA
DOCENTE
Ignacio Sopelana Matamoros
Director de Proyectos en Nova Praxis
DOCENTE - Global Senior Data Scientist en McAfee
Álvaro Gonzalo de Alba
Global Senior Data Scientist en McAfee
DOCENTE
Marta Ramírez Trillas
Docente del Área de Tecnología de IMF Smart Education
DOCENTE
Ricardo Moya
Especialista en Data science y Big data en Telefónica I+D
COLABORADOR
Marco Pilco Vinueza
Director de Performance & Data en Parclick
COLABORADOR
Juan Benavente Blanco
Chief Technology Officer en Phi4Tech
PROFESOR
Álvaro Martín
Científico de Datos y especialista en Inteligencia Artificial, profesor en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela en IA & Big Data IMF x Indra
PROFESORA
Eva Pecci
Eva Pecci - Abogada Colegiada 70913 y profesora en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela en IA & Big Data IMF x Indra
DOCENTE
Jorge Sainero
Jorge Sainero - Científico, ingeniero de datos y docente en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela de IA & Big Data IMF x Indra
Top Empleabilidad
El máster en Business Intelligence y Data Science está pensado para lograr una grata formación de perfiles orientados al análisis de datos. Por ejemplo:
- Científico de datos
- Analista de datos
- Analista de negocio
- Experto en inteligencia de negocio
En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en aspectos técnicos para el desempeño de roles relacionados con la gestión de ciberseguridad y dirección de proyectos basados en datos. Por ejemplo:
- Analytics Project Manager
- Business Analytics Manager
- Business Intelligence Manager
- Chief Data Officer
Según Linkedin, las empresas que contratan a estos profesionales pertenecen a los sectores de tecnología y servicios de la información. Como, por ejemplo, consultoría de gestión, sector bancario, programación informática, Internet e ecommerce, telecomunicaciones, marketing y publicidad, industria del automóvil, ingeniería industrial e investigación en múltiples áreas como movilidad, salud, customer experience, ciberseguridad, etcétera.
IMF Smart Education, a través de su portal de Empleo y Prácticas, te ofrecemos las herramientas necesarias para la búsqueda de prácticas. Consulta condiciones.
Acuerdos de cooperación educativa
Facilidades de pago
Máster en Data Science y Business Analytics:
- Al contado (Descuento 5%)
- Pago fraccionado hasta en 24 meses *
* Sólo para residentes en España. Consulta condiciones para el resto.
Plan de becas
Herramientas
Herramientas que aprenderás a usar en el Máster en Data Science y Business Analytics
Estudiar un Máster en Data Science te prepara para trabajar en muchos campos donde el análisis de datos es fundamental. Por ejemplo, en los campos del marketing, ciencia. industria del automóvil, etc. Podrás desempeñar cargos como analista de datos, arquitecto de datos o científico de datos.
Data Science es la disciplina que abarca todo lo relacionado con la preparación y análisis de datos independientemente si son estructurados o no. Por su parte, el campo de Data Analytics es la disciplina concreta que examina los datos en bruto y obtiene conclusiones que luego son clave para tomar decisiones. Dependerá de cuál de las dos disciplinas quieres enfocarte.
Opiniones
Nuestros alumnos
Paula Lobato
Alumna en la Maestría de Gestión de Proyectos
Términos relacionados con el master en data science
Master en data analytics, máster data science en Madrid, máster en ciencia de datos, master en business analytics, master online data science, maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos, master en Visual Analytics, cursos data science, Masters Indra, masters en Madrid
Cursos - Ciencia de datos
Oferta académica de másters en IMF Smart Education
Aplicación de Data Science
Máster en Big Data Online
Título emitido por la UCAV + IMF + INDRA / Convocatoria abierta / Bolsa de empleo y prácticas / Plazas limitadas
Convocatoria abierta
Máster en Big Data e Ingeniería de Datos • Málaga
Máster en Big Data e Ingeniería de Datos en Málaga ∙ Indra Digital Business School ESESA IMF ✓Prepárate en el sector con más futuro ✓ Presencial ✨
Codesarrollado por expertos de Minsait (Indra)
Máster en Inteligencia Artificial
Título emitido por la UCAV + IMF + INDRA / Convocatoria abierta / Bolsa de empleo y prácticas / Plazas limitadas
¡Matriculación abierta!
Máster Executive en Big Data y Business Analytics
Máster Executive en Big Data y Business Analytics en Málaga ∙ Indra Digital Business School ESESA IMF ✓Diseñado para profesionales ✨ Presencial
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Nuestro personal experto te acompañará para ofrecerte la atención personalizada que necesitas
