MÓDULO 1. La importancia del dato en las organizaciones

• Los datos y su analítica.
• Empresa ”Data-Driven”.
• Retos entorno a los datos.
• Ciclo de vida del dato.
• El gobierno del dato.
• Nuevos roles empresariales de los datos.

MÓDULO 2. Posicionamiento empresarial del Big Data

• Apache Hadoop y su Ecosistema.
• Apache Spark.
• Apache Hive.
• Stream Computing.

MÓDULO 3. Fundamentos tecnológicos en Data Science

• SQL.
• Python.
• R.

MÓDULO 4. Técnicas analíticas para el Data-Driven-Decision-Maker

• Estadísitica.
• Inteligencia Artificial y Cognitive.
• Computing.
• Machine Learning.
• Deep Learning.

MÓDULO 5. Visualización de Datos y Geolocalización

• Herramientas de BI y visualización de datos.
• Geolocalización en R Mapas y dependencia espacial.

MÓDULO 6. Digital Analytics

• Digital Analytics y Tag Manager.
• Analítica SEO, cómo tomar decisiones de negocio.
• Redes Sociales como fuente de información.
• Paid Media: principales indicadores de negocio.

MÓDULO 7. Business Analytics. Enfoque funcional y sectorial. Visión práctica

• Business Analytics en Finanzas.
• Business Analytics en Logística.
• Business Analytics en Recursos Humanos.
• Business Analytics en Marketing.
• Business Analytics en Riesgos y Seguros.
• Business Analytics y Ciberseguridad.

MÓDULO 8. Implantación de proyectos de Business Analytics

• Dirección de proyectos de Business Analytics.
• Behavioral Economics y Business Analytics.
• Agile Methodologies.

MÓDULO 9. Normativa legal en la gestión del dato

• La dimensión legal y ética del Big data y Data Analytics.
• Protección del dato GDPR.
• La calidad del dato.

MÓDULO 10. Trabajo Fin de Máster