Módulo I - La importancia del dato en las organizaciones. 3 ECTS.
Conocer el papel que tienen los datos en las organizaciones, su ciclo y su gobierno.
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 II - Big data: fuentes, obtención y manejo masivo de datos. 4 ECTS.
Conocer el papel del Big Data en las organizaciones y su aportación en el posicionamiento empresarial de las organizaciones.
Apache Hadoop y su Ecosistema.
Apache Spark.
Apache Hive.
Stream Computing.
Módulo III - Fundamentos tecnológicos en data science. 11 ECTS.
Conocer los fundamentos tecnológicos básicos de Business Analytics.
SQL.
Python.
R.
Módulo IV - Perspectiva actual legal relacionada con el dato. Tendencias. 3 ECTS.
Conocer el marco regulatorio y normativo a aplicar para el correcto desarrollo del Business Analytics.
La dimensión legal y ética del Big data y Data Analytics.
Protección del dato GDPR.
Calidad del dato.
Módulo V - Estadística y aprendizaje automático. 4 ECTS.
Aprender a analizar datos utilizando diferentes herramientas de estadística descriptiva, exploración de datos y aprendizaje automático.
Estadística descriptiva
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Introducción al aprendizaje automático o machine learning.
Módulo VI - Visualización de Datos y Geolocalización. 6 ECTS.
Conocer cómo mostrar los datos para una correcta interpretación.
Herramientas de BI y visualización de datos.
Geolocalización en R Mapas y dependencia espacial.
Módulo VII - Digital Analytics. 6 ECTS.
Enfoque funcional y sectorial. Visión práctica Conocer la gestión del dato para el posicionamiento en redes sociales de las organizaciones.
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 VIII - Técnicas analíticas para el Data-Driven-Devision-Making. 8 ECTS.
Conocer las técnicas analíticas para la toma de decisiones en Business Analytics.
Estadística.
Inteligencia Artificial y Cognitive Computing.
Machine Learning.
Deep Learning.
Módulo IX - Business Analytics. Enfoque funcional y sectorial. Visión práctica. 8 ECTS.
Conocer cómo aplicar un proyecto de Business Analytics en distintos sectores, con foco en las singularidades y retos de cada uno.
Business Analytics aplicado a Logística.
Business Analytics aplicado a Ciberseguridad y software
Business Analytics aplicado al Sector Inmobiliario.
Business Analytics aplicado con Inteligencia Artificial (IA).
Módulo X - Toma de decisiones en Business Analytics. 3 ECTS.
Conocer cómo se despliega y ejecuta un proyecto completo de Business Analytics. Foco en las metodologías aplicadas.
Dirección de proyectos de Business Analytics.
Behavioral Economics y Business Analytics.
Agile Methodologies.
Módulo XI: Trabajo Fin de Máster. 4 ECTS.
Trabajo de Fin de Máster.