Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración, Dirección de Empresas, Economía y Marketing.
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Transformación digital, estrategia del dato e Inteligencia Artificial. Leer más
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos.
¿Qué voy a aprender en el Máster en Gestión y analítica avanzada de datos, Big Data e IA?
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
Metodología:
El Máster combina clases teóricas y prácticas, junto con un proyecto final que se desarrolla a lo largo del programa. Además, incluye seminarios impartidos por expertos y grandes proveedores de la industria para proporcionar una visión actualizada del campo de los datos y la IA.
Será imprescindible para la obtención del Diploma, la asistencia del alumno a la totalidad de las sesiones lectivas programadas (salvo al 10% de horas lectivas por causas justificadas).
Lugar de impartición:
en Sevilla
Profesorado:
El Claustro de profesores del Máster lo componen profesionales de empresas tecnológicas, así como profesores con gran experiencia dentro del ámbito de las escuelas de negocios.
Titulación que se obtiene:
El máster incluye la certificación, individual y personal, por Microsoft en Azure Fundamentals
Este certificado demuestra un conocimiento básico de los conceptos de la nube, los servicios básicos de Azure y las funciones y herramientas de administración y gobernanza de Azure y sirve de examen para el bloque V Cloud Computing.
El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge incluye en los programas de Másteres 25/26 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.
Fechas: de octubre de 2025 a junio 2026
Lunes a jueves de 16.00 h a 20.00 h. Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos horario de tarde
Bloque 1: Apertura e Introducción ciencia de datos Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos Aplicaciones en diferentes industrias
Bloque 2: Arquitectura de big data Definición y característica Big Data Plataformas y tecnologías de procesamiento Proyecto Máster y creación entorno
Bloque 3: Sistema de almacenamientos Leer más Bases de datos relacionales: Diseño y estructura Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso Almacenamiento I Almacenamiento II Experto: Sesión con Oracle TFM
Bloque 4: Procesamiento del dato Introducción al SQL: sintaxis básica Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías Introducción al R: Sintaxis básica NO SQL / JSON Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka Experto: Cloudera Experto: Snowflake TFM
Bloque 5: Cloud Computing Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft Experto: Sesión Oracle Experto: Sesión con Google Experto: Sesión con AWS TFM
Bloque 6: Modelo de datos Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos Modelos de datos no SQL (documentos, etc,.) Sesión vendor: Denodo (virtualización)
Bloque 7: Seguridad del dato Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad Amenazas y vulnerabilidades Gestión identidades y encriptación de datos TFM
Bloque 8: Gobierno del Dato Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos Gestión del Cambio Data Quality Herramientas de Gobierno del Dato Privacidad de los datos y GDPR IA. Introducción normativa y Data Ethics Gobierno de la IA Sesión Vendor: IBM TFM
Bloque 9: Visualización del Dato Principios de diseño de información Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik,. Usabilidad de la presentación: Story telling Presentaciones eficaces Sesión Vendor: Qlik TFM
Bloque 10: Analítica de datos Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc. Machine Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado Desarrollo de modelos y evaluación Caso práctico de ML MLOPS – Desarrollo metodológico de modelos Sesión Vendor: Google Sesión Vendor: Adobe TFM
Bloque 11: Experiencia de Cliente y Marketing Experiencia de Clientes: Visión 360 Sesión Vendor: Saleforce Caso de usos de la industria: CaixaBank Caso de usos de la industria: Innova – TSN
Bloque 12: Inteligencia Artificial Definición y aplicaciones de IA. Casos de la industria IA y marketing Sesión Experto: Microsoft Sesión Experto: IBM TFM
Bloque 13: Recapitulación y cierre Presentación de proyectos Cierre del Máster
Bloque 14: Habilidades Directivas Ofimática: Excel básico Seminario Orientación Laboral Habilidades Directivas (1): Ética Empresarial Habilidades Directivas (2): Hablar en público Habilidades Directivas (3): Habilidades Comerciales Habilidades Directivas (4): Trabajo en equipo
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