El Máster en Strategic Business Analytics está dirigido a todos aquellos profesionales que quieran liderar la transformación analítica de las empresas con un enfoque a negocio.
El programa prepara a todos los participantes para entender, aplicar y ser un usuario avanzado de Analytics sin necesidad de ser un experto en tecnología. Al finalizar el máster los profesionales que lo han realizado serán grandes analistas no científicos de datos. Leer más
Para realizar el máster es necesario que el alumno o alumna disponga de la titulación previa de grado universitario, licenciado, diplomado o ingeniero.
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Objetivos del programa:
Entre los principales objetivos del máster está el de preparar a alumno para que sea capaz de:
1.VISIÓN GLOBAL Comprender el impacto y las mejoras potenciales que el Business Analytics puede aportar a la empresa.
2.DESARROLLO DE COMPETENCIAS Desarrollar la capacidad de resolver problemas empresariales específicos mediante el uso de datos
3.CRECIMIENTO PROFESIONAL Comprender los fundamentos y conceptos claves relacionados con la toma de decisiones estratégicas basadas en análisis de datos
4.TOMA DE DECISIONES Entender los conceptos y aplicaciones del Big Data en el entorno empresarial y su impacto en la toma de decisiones
5.INNOVACIÓN Explorar las aplicaciones prácticas de la inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.
¿Dónde se imparte la formación?
El máster puede ser realizado en las modalidades online y semipresencial o blended en los campus de EAE Business School en Barcelona y Madrid.
Metodología:
La metodología bajo la que se desarrolla el máster potencia el talento de los alumnos y alumnas y se apoya en seis ejes:
1. Flexibilidad dirigida Adaptada a la realidad del día a día de los profesionales, sin perder la interacción con contenidos, docentes y otros alumnos.
2. Personalización La duración, el itinerario de los recursos y el nivel de explicación se adapta a cada alumno.
3. Sistema de Aula Invertida El alumno que dispone de acceso a todos los contenidos y recursos marca su ritmo de aprendizaje y resuelve sus dudas con el dinamizador.
4. Acompañamiento y docencia El acompañamiento y la docencia son dos aspectos diferenciales del modelo formativo de EAE Business School. Características según perfil.
5. Recursos formativos y actividades EAE Business School ofrece una serie de recursos y actividades formativas que, junto a la evaluación continua, facilitan la adquisición de conocimientos y el desarrollo de competencias.
6. Trabajo fin de máster. TFM Realizado por el alumno o alumna con la supervisión del tutor experto, permite escoger entre tres modalidades diferentes, según el máster y sus intereses
Lugar de impartición:
en Barcelona, Madrid
Profesorado:
Campus virtual
El contacto entre los asistentes al máster y el profesorado ayuda a mejorar la comunicación, la interacción y el networking. El campus virtual es una comunidad muy activa en la que se comparten ideas y casos prácticos, además de ser el espacio de encuentro y debate sobre temas tanto del programa de estudios como de actualidad.
Profesorado
Todos los profesores cuentan con una rica experiencia profesional y son expertos en sus respectivas materias. La cercanía y el trato personal con los alumnos permite resolver cualquier duda o consulta de la manera más satisfactoria.
Titulación que se obtiene:
Una vez que el alumno ha finalizado con éxito el Máster obtiene dos títulos, uno de Máster de EAE Business School y otro de Máster de Formación Permanente de IL3 - Universitat de Barcelona.Leer menos
Módulo 1. Business Analytics e Inteligencia Artificial en negocios
- Identificar y abordar los desafíos asociados con las nuevas tecnologías, aplicando técnicas de análisis de datos para impulsar la mejora y el cambio. - Aprovechar las oportunidades proporcionadas por las nuevas tecnologías y tendencias emergentes, para mejorar y mantener la competitividad organizacional. Leer más - Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado en el análisis de datos, con el fin de comprender su potencial y limitaciones, y evaluar su relevancia estratégica para la toma de decisiones. - Planificar, gestionar y liderar proyectos de análisis de datos y aplicaciones de inteligencia artificial, asegurando su éxito y cumplimiento de objetivos empresariales.
Módulo 2. Gestión estratégica de datos
- Aplicar metodologías adecuadas para la recolección, almacenamiento y gestión de datos, asegurando la integridad y disponibilidad de la información. - Conocer distintas tipologías de datos y su agrupación entre estructurados y no estructurados. - Comprender la relevancia, los desafíos y las oportunidades derivadas de manejar eficientemente grandes volúmenes de datos. - Evaluar y garantizar la calidad de los datos utilizados en el análisis, considerando sus diferentes fuentes y características relevantes para resolver problemas empresariales. - Comprender y evaluar la seguridad de los datos en distintos entornos. - Comprender y aplicar principios éticos y legales en relación con la recopilación, almacenamiento, análisis y uso de datos, asegurando la privacidad y cumpliendo con las regulaciones pertinentes. - Conocer protocolos de comunicación entre sistemas.
Módulo 3. Análisis de datos para la toma de decisiones
- Realizar un procesamiento de datos para su análisis efectivo, identificando patrones, tendencias y relaciones relevantes para la toma de decisiones. - Aplicar técnicas de Data Mining para descubrir conocimientos ocultos en conjuntos de datos masivos y utilizarlos para la generación de ideas y la optimización de procesos. - Uso de herramientas específicas de análisis de datos. - Analizar los datos generados en las redes sociales identificando patrones de comportamiento de los usuarios, sentimientos y opiniones. - Analizar datos de visión, como imágenes o videos, para la obtención de información útil en la toma de decisiones.
Módulo 4. Visualización y comunicación efectiva de datos
- Crear representaciones visuales claras y efectivas de los datos, interpretar gráficos y visualizaciones para comunicar información valiosa y relevante a las partes interesadas. - Elaborar informes y presentaciones claras y concisas sobre los resultados del análisis de datos, y comunicar de manera efectiva los hallazgos y conclusiones a diferentes audiencias. - Comunicar resultados de diferentes sistemas inteligentes en distintos escenarios. - Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial. - Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia. - Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas. - Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes.
Módulo 5. Experimentación, simulación y modelos predictivos
- Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial. - Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia - Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas - Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes
Módulo 6. Toma de decisiones estratégicas y operativas basadas en análisis de datos
- Ser capaz de tomar decisiones fundamentadas en el análisis de datos y comprender su importancia estratégica. - Identificar oportunidades de mejora continua a través del análisis de KPIs - Identificar oportunidades de mejora en la preparación organizacional y proponer acciones para mejorarla. - Maximizar el impacto del análisis de datos en el éxito empresarial a través de la aplicación efectiva de los procesos analíticos. - Entender el ciclo de vida de un proceso analítico basado en inteligencia artificial - Optimizar la eficiencia y efectividad del análisis de datos en las áreas funcionales de la empresa, generando valor y tomando decisiones informadas.
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