Fecha de inicio:
Noviembre 2019
Metodología:
Online/Blended
Precio:
8.500
Duración:
12 meses  (60 ECTS)
Big Data Value Association
Grupo Planeta
Peninsula
Fabrik

PRESENTACIÓN

En la última década la cantidad de información que se genera sobre los negocios, personas o sociedades no para de crecer. Las redes sociales, el IoT, la domótica, los coches conectados, 5G… los datos son la base de cada una de las nuevas tecnologías que llegan al mercado. Paralelamente, la capacidad de proceso y almacenamiento ha reducido sus costes y complejidad.

El mercado del Big Data hace años que apareció de la mano de las grandes telcos, banca o la industria, con dos ideas: incrementar beneficio o reducir costes. Nada nuevo, pero sí que cambia los procesos, mientras hace años dependía del conocimiento de los directivos de las compañías, ahora podemos encontrar grandes cantidades de información que nos ayuden a objetivar las decisiones. 

El Máster en Big Data Solutions permitirá a los alumnos identificar, conjuntamente con negocio, cuando este tipo de soluciones pueden ayudar a la organización y gobernar una implantación dentro de la organización. 

Durante el programa aplicaremos los conocimientos sobre soluciones tecnológicas de forma práctica, el objetivo es acercarnos a la tecnología actual en el mercado para poder tocarla y ver la aplicabilidad.

 

 

OBJETIVOS Y BENEFICIOS

El objetivo general es aportar los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto de Big Data desde todas sus vertientes, empezando desde como identificar la oportunidad en una organización hasta que se entrega a las áreas de negocio.  
 
El Máster en Big Data Solutions permite alcanzar los siguientes objetivos específicos:
  • Cómo transformar la organización mediante el análisis de datos y el Big Data Analytics hacia una Data Driven Organization.
  • Conocer los principales Frameworks tecnológicos del mercado y sus principales aplicaciones: Hadoop, Spark, Neo4j,... 
  • Cuáles son las diferentes tipologías de información, su almacenamiento y procesos de calidad
  • Cómo extraer conocimiento de los datos para generar modelos predictivos vía estadística predictiva y Machine Learning
  • Las técnicas de gobierno de datos: Adquisición, almacenado, proceso, análisis, visualización.
  • Descubrir las nuevas técnicas de visualización de Dashboards para mejorar la toma de decisiones.

PLAN DE ESTUDIOS

El plan de estudios se desarrolla durante 12 meses, con un esquema de 10 módulos obligatorios, además de 4 talleres voluntarios y el Think Digital Challenge desarrollado a lo largo del calendario académico.

 

 

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA (*)

Los módulos que integran el programa se agrupan en los siguientes 3 bloques conductores:

  • Bloque I: Gerencia y almacenamiento: Identificaremos cuándo nos encontramos delante de un proyecto de Big Data, identificaremos problemas legales, identificaremos el mejor entorno en el que implantarlo y descubriremos las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos.
  • Bloque II: Proceso y análisis: Aprenderemos a explotar los datos para convertirlos en información. Descubriremos las diferentes técnicas y soluciones de mercado para finalmente ser capaces de generar indicadores que negocio pueda interpretar.
  • Bloque III: Visualización y negocio: Cuantos más datos tengamos más indicadores se acabarán generando, un correcto gobierno, securización y explotación conseguirán que toda la organización confíe en los KPIs para tomar decisiones ventajosas.

Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, donde el estudiante podrá adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos.

Think Digital Challenge:

Think Digital Challenge es el proyecto académico-práctico que los alumnos realizarán transversalmente durante todo el programa desde una perspectiva learning by doing, poniendo en práctica los conocimientos, herramientas y skills trabajados a lo largo de los diferentes módulos.

El proyecto basará sus premisas en necesidades reales de corporaciones de primer nivel para que el estudiante pueda enfrentarse a los retos de las compañías en la nueva era digital. El rasgo definitorio de Think Digital Challenge es la estrecha vinculación que se produce con la empresa en el desarrollo del trabajo. Además, también se contempla la posibilidad de que el alumno trabaje un reto real al que se esté enfrentando en su desempeño laboral actual.

(*) Los contenidos del programa pueden estar sujetos a actualizaciones y cambios con el objetivo de adaptarnos a la evolución del mercado. 

Bloque I: Gerencia y almacenamiento
Gerencia del Big Data Analytics
Arquitectura Big Data
ETLs y ELTs
Data Lakes
Total ECTS 20
Bloque II: Procesos y análisis
Data Mining
Advanced Analytics: R y Python
Machine Learning
Total ECTS 15
Bloque III: Visualización y negocio
Data Governance
Técnicas de visualización
Herramientas de visualización de data y autoservicio
Total ECTS 15
Think Digital Challenge
Total ECTS 10

PERFIL DE LOS PARTICIPANTES

El Máster en Big Data Solutions está pensado para profesionales de cualquier sector que quieran implantar un proyecto de Big Data en su empresa, identificar qué tipos de proyectos son de esta tipología y definir el mejor roadmap de proyecto para resolverlo de forma exitosa:

  • Profesionales que estén trabajando en el sector TIC
  • Cargos intermedios de empresas que quieran tener una posición ventajosa en futuras oportunidades en su empresa
  • Profesionales del sector BI tradicional que quieran ampliar su conocimiento
  • Perfiles técnicos/consultores que actualmente trabajen con datos y que quieran tener una visión de management end-to-end

 

SALIDAS PROFESIONALES

Una vez finalizado el máster el estudiante podrá ocupar las siguientes posiciones:

  • Responsable de proyectos Big Data y analítica avanzada de negocio
  • Consultor externo
  • Responsable de infraestructuras Big Data Analytics en el área TIC.
  • Chief Data Officer
  • Analista de datos.

 

PROCESO DE ADMISIÓN

Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras. 

Marc Subirà Docampo

Marc Subirà Docampo

Experiencia
Actualmente es Responsable de deporte y datos en el FC Barcelona y CEO en TRAILRUNNINGReview. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el análisis de datos y la mejora de procesos.
Docencia
Director del Master en Big Data Solutions
Formación
Licenciado en Ingeniería Informática por la Universidad Autónoma de Barcelona y Máster advanced CIO en ESADE
Enrique Mora Ayala

Enrique Mora Ayala

Experiencia
Artificial Intelligence Solutions Architect en Nestlé, empresa multinacional suiza de alimentos y bebidas. Anteriormente ha trabajado por más de 9 años en diferentes cargos directivos relacionados con los datos en TÜV Rheinland, proveedor a escala mundial de servicios técnicos, de seguridad y certificación.
Formación
Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Barcelona. Máster en Ingeniería de Software por la UPC y Máster en Business Intelligence por la UOC.
Ignacio Javier Alcalde Perea

Ignacio Javier Alcalde Perea

Experiencia
Desde hace más de 8 años es Consultor Freelance realizando diferentes funciones como la consultoría, conceptualización, coordinación y gestión de proyectos de transformación digital, además de Docencia y formación presencial/ virtual. Se define como una persona proactiva, con capacidad de trabajo en equipo y habilidad para las relaciones interpersonales y comunicativas.
Formación
Licenciado en Multimedia y Máster Sociedad Información y Conocimiento por la UOC
Daniel Alba

Daniel Alba

Experiencia
Data Project Manager en atSistemas, empresa con más de 25 años de experiencia en gestión de proyectos tanto Nacionales como Internacionales. Daniel gestiona proyectos en tecnologías Qlik, Powercenter y Oracle ADF. Cuenta con más de 20 años de experiencia en diferente empresas como CIRSA, Excelium o Serhs Tourism.
Formación
Licenciado en CE Vidal y Barraquer. Certificado Scrum.