Cambia la forma de analizar de tu organización para transformarla en una data driven company.
El Máster en Big Data y Analytics de Three Points brinda respuesta al nuevo escenario laboral que el almacenaje, la gestión y la interpretación de los datos han aportado a las empresas y organizaciones en todo el mundo.
En la última década, la cantidad de información que se genera sobre los negocios, personas o sociedades ha aumentado considerablemente. Los datos son la base de cada una de las nuevas tecnologías que han ido llegado y van a seguir llegando al mercado; las redes sociales, el IoT, la domótica, los coches conectados o el 5G. Mientras que antes se dependía del conocimiento de los directivos de las compañías, ahora podemos encontrar grandes cantidades de información que nos ayuden a tomar decisiones de manera objetiva.
La finalización del programa permite realizar el reskilling y upskilling de profesionales para que puedan liderar con éxito proyectos en el ámbito del Big Data en sus respectivas empresas y así conseguir dar respuesta a las necesidades del panorama empresarial actual.
Three Points, The School For Digital Business cuenta con Inesdi Business Techschool como partner estratégico para conformar el Digital Innovation Learning Hub de Planeta Formación y Universidades.
El programa se estructura en 10 módulos que se dividen en 3 bloques:
Bloque 1.- Gerencia y almacenamiento. En este primer bloque, se introducen los conceptos claves de Big Data, así como sus principales tecnologías. Además, se identifican problemas legales que pueden surgir en un proyecto de Big Data, cuál es el mejor entorno en el que implantarlo y las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos.
Bloque 2.- Proceso y análisis. En este bloque se aprende a explotar los datos para convertirlos en información. Se profundiza en las diferentes técnicas y soluciones de mercado para ser capaces de generar indicadores que el área de negocio pueda interpretar.
Bloque 3.- Visualización y negocio. En el último bloque, se estudian las maneras para conseguir que toda la organización confíe en los KPIs derivados del análisis de datos para así tomar las mejores decisiones para la empresa.
El máster incluye además un curso nivelador en Big Data en el que los alumnos profundizarán en los diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso, 2 talleres prácticos y un Proyecto Final de Máster, donde los alumnos trabajarán con una empresa en el desarrollo de un proyecto real.
Curso nivelador Big Data (2,5 ECTS)
Los estudiantes inician el programa de Big Data y Analytics con este curso nivelador que provee de las bases de conocimiento técnicas necesarias para cursar el programa y para llevar a cabo proyectos de Big Data.
En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso y realizarán actividades que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y la evaluación final del curso.
1.1 Gerencia del Big Data Analytics (2,5 ECTS)
En este módulo, se introducen los conceptos fundamentales del Big Data para saber identificar las claves de cada proyecto, su escalabilidad y su retorno.
Los alumnos tratarán temas como:
1.2 Arquitectura Big Data (5 ECTS)
Este módulo se centra en los pros y los contras de cada arquitectura, los principales proveedores de soluciones y cómo construir entornos elásticos con la arquitectura más eficaz.
Se profundizará en los siguientes temas:
1.3 ETLs y ELTs (5 ECTS)
En este módulo, los alumnos aprenderán a definir las bases que debe tener todo proceso de carga de datos para garantizar la integridad, sanitización, historificación y recursividad en las cargas.
1.4 Data Lakes (5 ECTS)
El cuarto módulo se centra en las ventajas e inconvenientes de las distintas tipologías de bases de datos mediante módulos prácticos sobre cada una de ellas para explorar su potencial:
2.1 Data Mining (5 ECTS)
A lo largo de este módulo, los estudiantes aprenderán a extraer información del conjunto de datos del Data Lake y a convertirla en interpretable.
Se profundizará en temas como:
2.2 Advanced Analytics: R (5 ECTS)
En este módulo se sentará una base estadística para poder trabajar con una de las principales herramientas del mercado. Se realizarán prácticas para extraer el máximo potencial de los datos.
Los alumnos verán temas como:
2.3 Machine Learning (5 ECTS)
En la última parte de este bloque, los alumnos descubrirán de manera práctica las principales técnicas y herramientas de Machine Learning y cómo testear su aplicabilidad.
El módulo incluye:
3.1 Data Governance (5 ECTS)
En este módulo, los alumnos aprenderán las técnicas de gobierno de la información para garantizar que los datos ayudan a la toma de decisiones seguras.
Los alumnos profundizarán en los siguientes conceptos:
3.2 Técnicas de visualización (5 ECTS)
En este módulo se abordarán las diferentes técnicas de visualización de datos y los alumnos aprenderán cuándo deben utilizar cada una de ellas para conseguir una mejor interpretación de los mismos.
Algunos de los temas que incluye el módulo son:
3.3 Herramientas de visualización de datos y autoservicio (5 ECTS)
En el último módulo, los estudiantes aprenderán a identificar las principales herramientas visualización y autoservicio que existen actualmente.
Los alumnos abordarán los siguientes temas:
Para todos aquellos alumnos que finalicen con éxito el Máster, opcionalmente, podrán realizar el examen para la obtención de las certificaciones aCAP® o CAP®, acreditaciones clave para los profesionales del área de operaciones y analytics.
El objetivo de estas certificaciones es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes en materia de análisis de datos. Obtener una acreditación de estas características es un elemento diferenciador, que aporta valor a los profesionales, abriéndoles las puertas al mercado laboral o a la mejora de la posición laboral ocupada. Para las empresas que buscan mejorar su capacidad para transformar los datos en información y acciones rentables, CAP® y aCAP® proporcionan una distinción para identificar, reclutar y retener el mejor talento analítico.
Ambas certificaciones están avaladas por Informs, una institución integrada por 12.500 profesionales y estudiantes de este ámbito y que está comprometida con dar respuesta a las necesidades de los profesionales encargados del desarrollo, aplicación, investigación y docencia en el área de anlytics. El objetivo principal de la organización es promover las buenas prácticas y avances en operaciones, gestión empresarial y Analytics con el fin de mejorar los procesos operativos, la toma de decisiones y los beneficios.
El Máster en Big Data y Analytics proporciona a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para superar satisfactoriamente el examen de aCAP® o CAP®, que les permitirán diferenciarse de la competencia y aportar valor a sus carreras profesionales.
Curso nivelador Big Data (2,5 ECTS)
Los estudiantes inician el programa de Big Data y Analytics con este curso nivelador que provee de las bases de conocimiento técnicas necesarias para cursar el programa y para llevar a cabo proyectos de Big Data.
En este curso, los estudiantes encontrarán recursos materiales que les permitirán profundizar en diferentes temas necesarios para el seguimiento del curso y realizarán actividades que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y la evaluación final del curso.
1.1 Gerencia del Big Data Analytics (2,5 ECTS)
En este módulo, se introducen los conceptos fundamentales del Big Data para saber identificar las claves de cada proyecto, su escalabilidad y su retorno.
Los alumnos tratarán temas como:
1.2 Arquitectura Big Data (5 ECTS)
Este módulo se centra en los pros y los contras de cada arquitectura, los principales proveedores de soluciones y cómo construir entornos elásticos con la arquitectura más eficaz.
Se profundizará en los siguientes temas:
1.3 ETLs y ELTs (5 ECTS)
En este módulo, los alumnos aprenderán a definir las bases que debe tener todo proceso de carga de datos para garantizar la integridad, sanitización, historificación y recursividad en las cargas.
1.4 Data Lakes (5 ECTS)
El cuarto módulo se centra en las ventajas e inconvenientes de las distintas tipologías de bases de datos mediante módulos prácticos sobre cada una de ellas para explorar su potencial:
2.1 Data Mining (5 ECTS)
A lo largo de este módulo, los estudiantes aprenderán a extraer información del conjunto de datos del Data Lake y a convertirla en interpretable.
Se profundizará en temas como:
2.2 Advanced Analytics: R (5 ECTS)
En este módulo se sentará una base estadística para poder trabajar con una de las principales herramientas del mercado. Se realizarán prácticas para extraer el máximo potencial de los datos.
Los alumnos verán temas como:
2.3 Machine Learning (5 ECTS)
En la última parte de este bloque, los alumnos descubrirán de manera práctica las principales técnicas y herramientas de Machine Learning y cómo testear su aplicabilidad.
El módulo incluye:
3.1 Data Governance (5 ECTS)
En este módulo, los alumnos aprenderán las técnicas de gobierno de la información para garantizar que los datos ayudan a la toma de decisiones seguras.
Los alumnos profundizarán en los siguientes conceptos:
3.2 Técnicas de visualización (5 ECTS)
En este módulo se abordarán las diferentes técnicas de visualización de datos y los alumnos aprenderán cuándo deben utilizar cada una de ellas para conseguir una mejor interpretación de los mismos.
Algunos de los temas que incluye el módulo son:
3.3 Herramientas de visualización de datos y autoservicio (5 ECTS)
En el último módulo, los estudiantes aprenderán a identificar las principales herramientas visualización y autoservicio que existen actualmente.
Los alumnos abordarán los siguientes temas:
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La nueva digital business school Three Points, nacida en Barcelona, da resupuesta al escenario económico y empresarial actual.
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Descubre nuestro congreso online y 100% gratuito, que reúne a distinguidos ponentes del sector de la innovación para debatir sobre cómo la revolución digital puede dar respuesta a los retos a los que nos enfrentamos como sociedad.
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