MDSBA

Máster en Data Science y Business Analytics para Profesionales en Málaga

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Qué es el Máster en Data Science y Business Analytics para Profesionales

El Máster en Data Science y Business Analytics para Profesionales de IMF se imparte en su totalidad bajo la modalidad online y además, cuenta con el aval de la Universidad Nebrija y codesarrollado por INDRA.

El máster está desarrollado para los profesionales de diferentes ámbitos y campos profesionales que quieran conseguir competencias desde una visión orientada a perfiles analistas y de gestión. 

En el máster se estudian los conceptos, técnicas y herramientas principales en data science, business analytics y big data para el análisis  y la extracción del completo valor de los datos.

El boom de la información relacionada con el desarrollo digital ha llevado a un primer plano la importancia de los datos haciendo que las empresas necesiten, cada vez más, perfiles profesionales formados y con las capacidades suficientes para entender y extraer todo su valor.

Se inicia desde los fundamentos de la ciencia de datos, adquiriendo el aprendizaje en lo fundamental  para tener capacidad de procesar, analizar e interpretar cualquier tipo de fuentes de información, hasta alcanzar a la analítica avanzada que incluye el manejo de técnicas de inteligencia artificial, concretamente aquellas que se relacionan con machine learning y deep learning

A su vez, se estudian las principales tecnologías y herramientas en la actualidad del big data, sin perder la perspectiva práctica que ayuda a comprender su función y uso y conocer las principales aplicaciones que se les da empresarialmente a día de hoy.


Para Quién

Para quién es el MDSBA

 Profesionales de diferentes ámbitos  que quieran introducirse en el big data, la ciencia de datos y la analítica avanzada con motivo de reorientar su profesión o mejorar su carrera.

Perfiles orientados al negocio como emprendedores, gerentes, economistas o expertos en administración de empresas que quieran manejar los principios de la inteligencia de negocio y la analítica avanzada con motivo de aplicarlos a diferentes áreas de negocio o dirigir proyectos dirigidos a obtener valor de los datos.

Ingenieros o egresados
en estadística, matemáticas u otras ciencias cuantitativas que deseen adquirir competencias con técnicas propias de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para desarrollar una carrera como analistas o científicos de datos.
Objetivo

Objetivo del MDSBA

Los objetivos principales de este Máster en Data Science y Business Analytics para Profesionales son:

- Analizar, procesar y extraer cualquier fuente de información a través de las técnicas de la data science y las herramientas primordiales usadas en la actualidad en el mundo empresarial.
- Tener un perfecto dominio de las técnicas de la inteligencia de negocio tradicional y ampliarlas con las nuevas opciones que ofrece el big data y la inteligencia artificial.
- Señalar causas, patrones y tendencias mediante la analítica predictiva basada en técnicas de machine learning.
- Generar experimentos y tests A/B para verificar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
- Crear informes y cuadros de mando efectivos.
- Trabajar proyectos basados en big data y ciencia de datos teniendo una interlocución adecuada con el completo de los perfiles del equipo.
- Desarrollar propuestas así como impulsar y liderar iniciativas basadas en analítica avanzada en diferentes áreas de negocio.
- Desarrollar, crear y entender nuevos modelos de negocio con la base en el valor del dato.
- Trabajar de manera correcta el gobierno del dato con objeto de garantizar la calidad y aplicar correctamente los diferentes requisitos regulatorios (RGPD) y éticos.
- Conseguir visión y manejo de los campos fundamentales 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.






ESTRUCTURA DEL PROGRAMA

01 Las herramientas del científico de datos


- Fundamentos de Python.
- Librerías de ciencias de datos.
- Procesamiento y visualización con Python.
- Fundamentos, paquetes, procesamientos de datos y visualización de R.

02 Impacto y valor del big data


- Inteligencia de negocio Vs. Big Data.
- Características del Big Data.
- Tecnologías Big Data.
- Impacto sobre la organización.
- El valor del dato y aplicaciones por sectores.

03 La ciencia de datos. Técnicas de minería, análisis y visualización


- El ciclo de vida del dato.
- Extracción, transformación y carga.
- Exploración y análisis de datos
.- Calidad del dato.
- Técnicas y herramientas efectivas de visualización.

04 Inteligencia de negocio y visualización


- Introducción a la inteligencia de negocio.
- Tutorial SQL.
- Diseño de bases de datos.
- Data Warehouse.- Procesos y herramientas de extracción, ETL.
- Diseño de cuadros de mandos e informes.

05 Estadística para científicos de datos


- Introducción a la estadística.
- Muestreo y probabilidad.
- Inferencia.
 - Regresión.
- Diseños de Test A/B.

06 Aprendizaje Automático


- Herramientas de Machine Learning.
- Tutorial de BigML.
- Aplicaciones y técnicas del aprendizaje supervisado.
- Aplicaciones y técnicas del aprendizaje no supervisado.
- Evaluación de modelos.
- Despliegue y desarrollo de modelos.
- Técnicas y modalidades de deep learning.
- Soluciones en la nube.

07 Inteligencia artificial para la empresa


- Introducción a la inteligencia artificial.
- Aplicaciones del deep learning.
- Aplicaciones y técnicas del procesamiento de lenguaje natural PLN.
- Técnicas y herramientas para la toma de decisiones
.- Otros campos relevantes: Aprendizaje por refuerzo.
- Tendencias.
- Aplicaciones en la empresa de Inteligencia Artificial.

08 Tecnologías y herramientas Big Data


- El ecosistema Hadoop.
- Spark.
- Bases de datos.
- Cloudera.
- Databricks.

09 Big Data en la empresa


- Estándares de gestión de proyectos.
- Gestión ágil de proyectos.
- Aspectos regulatorios y éticos.
- Gobierno del dato.

10 Aplicaciones por sectores. 


- E-commerce y marketing.
- Banca y finanzas.
- People Analytics.
- Telecomunicaciones.

11 Trabajo fin de máster


Más información


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Para más información consulte https://www.esesa.eu/avisolegal#avisolopd
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