Descubre el Máster 100% online en Big Data y Analytics de OBS Business School

Máster en Big Data y Analytics

School of Innovation & Technology Management

El Máster en Big Data y Analytics da 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. Fórmate y lidera la forma de analizar tu organización y transformarla en una data driven company.

Descubre los Máster de la School of Innovation & Technology Management de OBS
Máster en Big Data y Analytics
  • 12 meses
  • 60 ECTS
  • MAYO 2021
  • Online
  • ESPAÑOL
  • 7200 €
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), partner académico de OBS Business School
Universitat Politècnica de Catalunya

Consigue la doble titulación propia de nuestro partner académico, una de las universidades politécnicas públicas líderes de Europa en el ámbito tecnológico, con 50 años de historia.

OBS ha recibido la máxima distinción de QS Stars en online learning
QS Stars Rating System

Somos la 1ª Business School 100% online del mundo en recibir el prestigioso rating QS Stars, obteniendo la máxima distinción, cinco QS Stars, en la categoría de Online Learning. 

Three Points Negativo
Three Points Business School

Three Points, The School for Digital Business, se origina en Barcelona, hub tecnológico, con el objetivo de aportar una visión innovadora en la formación de los futuros expertos digitales.

Objetivos

  • OBJETIVO 1. 
    TRANSFORMACIÓN ORGANIZACIONAL
    Entiende el proceso de transformación de una organización tradicional, mediante la aplicación del concepto de análisis de datos o Big Data Analytics, en una Data Driven Organization.
  • OBJETIVO 2. 
    FRAMEWORKS TECNOLÓGICOS
    Conoce los principales frameworks tecnológicos del mercado y sus principales aplicaciones: hadoop, Spark o Neo4j, entre otros.

  • OBJETIVO 3. 
    MACHINE LEARNING
    Entiende cómo extraer conocimiento de los datos para generar modelos predictivos vía estadística predictiva y Machine Learning.

  • OBJETIVO 4. 
    NUEVAS TÉCNICAS
    Descubre las nuevas técnicas de visualización de dashboards para mejorar la toma de decisiones.

Conoce al detalle de los principales objetivos del Máster 100% online de OBS Business School

Plan de estudios

El Máster en Big Data y Analytics te proporciona los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto Big Data desde todas sus vertientes, empezando desde cómo identificar la oportunidad en una organización hasta qué se entrega a las áreas de negocio. Nuestro programa se estructura en 3 bloques principales y culmina con el Proyecto Final de Máster. Además, a lo largo del programa desarrollarás tres talleres voluntarios y otras actividades adicionales.

Bloque 1. Gerencia y almacenamiento
Bloque 2. Procesos y análisis
Bloque 3. Visualización y negocio
Trabajo Fin de Máster
Actividades adicionales

Marc Subirà
Director del Programa y Head of Data Analytics & Sport Technology en FC Barcelona

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Nuria Castell
Coordinadora Académica UPC.
Licenciada en Informática por la UAB. Doctora en Informática por la UPC. Profesora del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Experta en diseño de nuevos planes de estudios, en particular en programas internacionales.

1. Gerencia y almacenamiento

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 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 exámenes tipo test que les servirán como guía para la evaluación de sus conocimientos y la evaluación final del curso.

Profesor: Marc Subirà, Head of Data Analytics & Sport Technology en FC Barcelona.
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En este módulo introduciremos los conceptos fundamentales del Big Data para saber identificar las claves de cada proyecto y escalabilidad. Descubrir, antes de empezar, la variabilidad de los datos, la volumetría y la velocidad, nos servirá para identificar qué fases se deben llevar a cabo antes de arrancar un proyecto de Big Data y, lo más importante, ¿qué retorno esperamos del proyecto? ¿qué expectativas tiene negocio?

Profesor: Marc Subirà, Head of Data Analytics & Sport Technology en FC Barcelona.
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El ecosistema de soluciones Big Data será tan grande como tipologías de datos y capacidad de proceso necesitemos en el proyecto. La mayoría de ellas se centran en la escalabilidad, diversidad y están basadas, principalmente, en entornos Cloud. Algunas compañías no quieren subir sus datos más críticos en la nube y prefieren tenerlos in house, otras prefieren entornos 100% Cloud o híbridos. En este módulo descubriremos los PROs y los CONs de cada arquitectura, los principales proveedores de soluciones y cómo podemos construir entornos lo más elásticos posibles, buscando siempre la arquitectura más eficaz en soluciones y coste.

Profesor: Francesc Taxonera, Senior Architect en IBM.

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La información la podemos obtener tanto de fuentes externas a la organización (redes sociales, open data, entro otras) como de bases de datos internas (CRMs, ERPs, transaccionales, entre otras.). Todos estos datos deberán ser transformados antes de leerlos o después para posteriormente tratarlos mediante procesos de agregación que nos permitan obtener KPIs. En este módulo aprenderemos a definir las bases que debe tener todo proceso de carga de datos para garantizar una integridad, sanitización, historificación y recursividad en las cargas.

Profesor: Jordi CahueSenior IT / Architect at IBM.
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Registrar grandes cantidades de información requiere de diferentes tipologías de base de datos, más allá de las relacionales con un enfoque más tradicional; por ejemplo, el vídeo, las rutas o los caminos críticos, los documentos o las redes sociales son fuentes de datos cada vez más habituales entre las fuentes de información que interesan a un negocio. El mercado tecnológico se ha adaptado a todas ellas y ha creado soluciones para poder almacenarlas y explotarlas de forma óptima. En este módulo descubriremos sus ventajas e inconvenientes, realizaremos pequeñas prácticas sobre cada una de ellas para explorar su potencial.

Profesor: Jordi CahueSenior IT / Architect at IBM.
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2. Procesos y análisis

En este módulo aprenderemos a extraer información del conjunto de datos del Data Lake y, sobre todo, a convertirla en interpretable. En todo el proceso, deberemos tener claros los objetivos de negocio, las herramientas que nos ayudarán a sanitizar los datos, a determinar qué modelos matemáticos son mejores y a cualificar los resultados.

Profesor:
Ernesto LoresSoftware Engineer at Aquiles Solutions.
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Una vez dispongamos de unos datos correctos habrá llegado el momento de extraer el conocimiento, interpretarlos y llevar el conocimiento a un nuevo nivel. En este módulo, sentaremos una pequeña base estadística para poder trabajar con dos de las principales herramientas de Advanced Analytics del mercado: R y Python. Con ellas se realizarán pequeñas prácticas para descubrir cuándo usar cada una de ellas y extraer el máximo potencial de los datos.

Profesor:
Ernesto LoresSoftware Engineer at Aquiles Solutions.
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En este módulo nos acercaremos al Machine Learning para ver cómo, con buena información, podemos acercarnos a los predictivos. Descubriremos las principales técnicas y herramientas de mercado, qué tipología y volumen de información es necesaria y realizaremos pequeños módulos prácticos para ver su aplicabilidad.

Profesor: Enrique Mora, Artificial Intelligence Solutions Architect en Nestlé.

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3. Visualización y negocio

Una vez tenemos toda la información, debemos definir las reglas de uso: quién puede ver los datos, la definición de cada dato, linaje y dotar a los usuarios de las herramientas para poder interpretarlos. El gobierno del dato es donde muchas empresas fracasan, tener dos valores diferentes para un mismo KPI o predictivo, provoca desconfianza entre las diferentes áreas de negocio. En este módulo, aprenderemos las técnicas de gobierno de la información para mantener la integridad, seguridad y trazabilidad, para garantizar que los datos ayuden a la toma de decisiones seguras sin generar desconfianza.

Profesor: Daniel AlbaDW-BI Project Manager at atSistemas.
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En este módulo descubriremos cuáles son las diferentes técnicas de visualización de datos y cuándo utilizar cada una de ellas. Los grandes volúmenes de datos necesitan de nuevas representaciones gráficas para poder interpretarlos: mapas de calor, clústeres, dimensionales, caminos críticos, entre otros. Además de los gráficos, es importante asociar la valoración a cada uno de ellos y generar una interpretación. Los indicadores pueden confundir y dificultar la toma de decisiones, orientarlos, ponerlos en contexto y subjetivarlos ayudará a una mejor interpretación.

Profesor: Elena Cordero, Consultora en Irium para FC Barcelona.
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El autoservicio es una pieza clave en organizaciones grandes con delegaciones, sucursales, etc. Permite descentralizar la información y convertir cada nodo de la organización en autónomo. En este módulo descubriremos las principales herramientas de data visualización y autoservicio, concretamente profundizaremos en QlikView/Sense, Tableau, PowerBi y Cognos, entre otras.

Profesor: Albert Fernández, BI Consultant en Abast.
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TFM y Actividades Adicionales

Durante el Proyecto Final de Máster (PFM), el estudiante trabajará mano a mano con una empresa real en el desarrollo de un proyecto.  Éste tendrá la opción de realizarlo para su propia empresa o bien escoger entre las opciones planteadas por Three Points. Los proyectos propuestos podrán adoptar dos enfoques, Business y/o Tecnológico, y dentro de estos enfoques podrán adoptar múltiples formas.

El Máster en Big Data y Analytics se complementa con conferencias y seminarios que se imparten en cada uno de los bloques. Estas actividades adicionales las realizan profesionales reconocidos en la gestión empresarial quienes, mediante videoconferencias, exponen sus experiencias y casos prácticos.

Taller: Qlik Sense
Cada vez son más las organizaciones que gobiernan la información y buscan que los usuarios sean los que escojan la mejor forma de presentarla. El autoreporting está en la mayoría de empresas. En este taller práctico veremos cómo gestionar con una solución el autoreporting y el gobierno de los KPIs.

Taller: Watson
Las soluciones para montar un entorno de Inteligencia Artificial/Machine Learning pueden pasar por diferentes productos Open Soucer interconectados, o bien por una solución que agregue los principales productos de mercado y nos garanticen la interoperabilidad entre versiones, upgrades automáticos y contratación como servicio. Estas son las principales ventajas de Watson y, en este taller, meramente práctico, descubriremos como aprovisionar un entorno para nuestros Data Science en los que podamos gobernar las soluciones y el coste.

Taller: Preparación para la certificación CAP/aCAP
Durante dos semanas, los/las estudiantes, desarrollaran un seminario donde se les proporcionará toda la información referente a las certificaciones CAP (para estudiantes con más de 3 años de experiencia profesional en Big Data y Analytics) / aCAP (para estudiantes con menos de 3 años de experiencia profesional en Big Data y Analytics), así como se le proporcionarán materiales adicionales para prepararse la misma. El taller se dividirá en tres bloques: 1. Introducción a los conceptos clave; 2. Preparación para el examen; 3. Consejos finales para la realización del examen. Nota: El coste de la certificación NO está incluido en el precio del programa; no obstante, los/las estudiantes de Three Points tienen un descuento sobre las tasas del examen.

‘Case studies’: Método del caso
La componente práctica del programa es indispensable y completa la formación teórica. Para ello, durante el curso se realizarán debates de temas de actualidad e interés en cada una de las asignaturas, simulaciones para la toma de decisiones aplicadas a situaciones reales o casos prácticos donde se analizarán, desde un punto de vista académico, los problemas planteados y las soluciones propuestas, así como los criterios tenidos en cuenta para llevarlas a cabo.

Webinars
La mayor parte de la formación se realiza de forma asíncrona, es decir, el intercambio de conocimiento se realiza a través de una plataforma que permite compartir textos escritos sin necesidad de que las personas estén conectadas al mismo tiempo.

Adicionalmente, en cada uno de los módulos se organizan sesiones síncronas o ‘webinars’, donde todos los participantes están conectados al mismo tiempo a través de una aplicación, lo que permite el intercambio de conocimiento en ‘tiempo real’.

Metodología

La metodología Student ON de OBS se centra en el estudiante impulsando su desarrollo profesional en un entorno 100% online

OBS cuenta con una metodología online donde el core es el estudiante. Siempre avalada por profesores en activo y de prestigio internacional, que comparten sus conocimientos para potenciar el desarrollo profesional de los alumnos mediante un método flexible, colaborativo y con seguimiento personalizado. El objetivo es crear una experiencia educativa única que permita la asimilación de conocimientos de forma práctica.

Student ON tiene como pilar fundamental al alumno y, por ello, durante todo el curso los estudiantes cuentan con su Program Manager, una figura académica que los acompaña de manera personalizada.

Titulación

Después de finalizar con éxito el Máster y habiendo realizado los trámites pertinentes recibirás el título propio de la escuela. Además, tendrás la posibilidad de obtener el título propio de la Universitat Politècnica de Catalunya, siempre que cumplas con los requisitos académicos, de documentación, de pagos y administrativos establecidos.

Para poder obtenerla, deberás disponer de una Titulación Universitaria de Grado (Ingeniería, Licenciatura o Diplomatura). En el caso de no disponer de dicha Titulación, habiendo superado las evaluaciones del Máster, obtendrás un diploma de aprovechamiento de curso de la Universitat Politècnica de Catalunya.

En OBS Business School apostamos por una titulación propia que permita la actualización de los programas en cada edición, a diferencia de la titulación oficial que requiere de amplios plazos de homologación por parte de instituciones gubernamentales que dificultan estar a la vanguardia en el conocimiento que demandan hoy las empresas. Nuestros programas están enfocados a profesionales que quieran actualizar sus skills mientras viven una experiencia internacional, basándose la propuesta de valor en un enfoque académico global más que en la oficialización de los contenidos por parte de administraciones locales.

Con los Másters online de OBS podrás obtener una doble titulación gracias a los 3 Partners Académicos de la institución

Proceso de Admisión

El objetivo fundamental de nuestro proceso de admisión es asegurar la idoneidad de los candidatos. Todos los participantes deben obtener el máximo provecho de esta experiencia de aprendizaje, a través de un contexto en el que sea posible desarrollar una relación a largo plazo con compañeros de clase, profesores y antiguos alumnos.

Tras cumplimentar la solicitud de admisión de uno de nuestros programas, recibirás un e-mail con información sobre la Escuela y un miembro del Departamento de Admisiones se pondrá en contacto contigo para poder iniciar el proceso de admisión. Habiendo superado la entrevista personal con éxito, deberás entregar toda la documentación requerida para continuar el proceso de admisión y poder certificar que cumplas con los requisitos del perfil del estudiante. Después de la celebración de un Comité de Admisiones, si es positivo, podrás inscribirte y matricularte en el programa solicitado.  

Infórmate sobre los pasos del proceso de admisión de los Másters online de OBS

Perfil del Estudiante

Nuestros alumnos del Máster en Big Data y Analytics pueden provenir de diferentes sectores, pero todos cuentan con el objetivo común de impulsar su carrera profesional en la tech revolution.

Conoce el perfil de lo estudiantes del Máster en Big Data y Analytics de OBS
“El Máster me ha permitido adquirir una visión global del mercado digital sin tener que moverme de mi país"
Catalina Rendón
Máster en Digital Business Management