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Icono de duración 1500 horas
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
2295€ 1836€ -20% (hasta el 30/04/2026) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
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  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

El Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica está dirigido a profesionales y especialistas en áreas como la informática, la ingeniería, la administración de empresas, el marketing y disciplinas afines, que deseen adquirir conocimientos especializados en Big Data y AI para la toma de decisiones estratégicas.

Objetivos

- Asimilar los fundamentos del Big Data. - Entender las aplicaciones del Data Analyst junto con el Data Mining y el Machine Learning. - Conocer los aspectos sobre derechos de propiedad e intelectuales relacionados con la IA en la industria. - Desarrollar habilidades en la Social Media y el posicionamiento Web.

Salidas Profesionales

El Master en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica te proporciona un amplio abanico de salidas laborales en el campo de la gestión estratégica basada en datos. Podrás trabajar como analista y científico de datos, consultor estratégico, arquitecto de datos, gerente de proyectos de Big Data, entre otros roles relacionados.

Temario del Máster en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica + 60 Créditos ECTS

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. DATA ANALYST

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI

UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTA POWERBI

  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA TABLEAU

  1. Herramienta Tableau

UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW

  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 3. PREDICTIVE DATA ANALYTICS: DATA MINING Y MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP

  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de infraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING

  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

  1. Introducción
  2. Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

  1. Clasificadores
  2. Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS DE ELECCIÓN

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DERECHOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL E INDUSTRIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL KNOW-HOW

  1. Introducción teórica al concepto de know-how
  2. Entorno de Innovación Abierta
  3. Política de Gestión de Propiedad Intelectual e Industrial
  4. Gestión de Propiedad Intelectual e Industrial en Proyectos de I+D+I
  5. Patent Box

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SECRETOS EMPRESARIALES E INFORMACIÓN CONFIDENCIAL

  1. Jurisdicción Europea Y Española
  2. Relevancia del secreto
  3. Requisitos del secreto empresarial

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROTECCIÓN DEL KNOW-HOW

  1. Gestión de la protección
  2. Protección de la Propiedad Intelectual e Industrial en la era digital
  3. Gestión de la Propiedad Intelectual e Industrial en explotación y defensa
  4. Non Disclosure Agreement (NDA)

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACCIÓN ENTRE LA LSSI Y LA LEY DE PROPIEDAD INTELECTUAL

  1. Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y Ley de Propiedad Intelectual: una doble perspectiva
  2. Derechos de propiedad intelectual sobre las páginas web
  3. Acceso a contenidos desde la perspectiva de la LSSI
  4. La Ley Sinde: Ley 5. Impacto de la Reforma
  5. Reforma del TRLGDCU impacto en los negocios online

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PATENTES, DISEÑOS INDUSTRIALES Y MODELOS DE UTILIDAD

  1. Requisitos de una patente
  2. Clases de patentes
  3. Procedimiento de registro de patentes
  4. Diseños industriales
  5. Modelos de utilidad

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MARCA NACIONAL Y NOMBRES COMERCIALES

  1. Marco normativo La Ley 2. Concepto de marca
  2. Clases de marcas
  3. Concepto de nombre comercial
  4. Prohibiciones absolutas de registro
  5. Prohibiciones relativas de registro
  6. Marca notoria y marca renombrada
  7. Marcas colectivas y de garantía

UNIDAD DIDÁCTICA 7. NOMBRES DE DOMINIO

  1. Clases de nombres de dominio
  2. Conflictos en nombres de dominio

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)

UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROPIEDAD INDUSTRIAL E INTELECTUAL

  1. Rol de la IA en la investigación y regulación de la competencia
  2. Propiedad intelectual digital: IA y NFTs
  3. Transmisibilidad de las creaciones de la IA
  4. Protección internacional de los desarrollos de IA
  5. Contratación internacional sobre desarrollos de IA
  6. Clasificación automatizada de patentes y marcas
  7. Inteligencia artificial en búsquedas, examen y comprobación de requisitos de patente
  8. Implicaciones de la IA sobre el Derecho de autor
  9. Policías algorítmicos y el control de contenido en línea

MÓDULO 5. POSICIONAMIENTO WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SEO

  1. Importancia del SEO
  2. Funcionamiento de los buscadores
  3. Google: algoritmos y actualizaciones
  4. Cómo salir de una penalización en Google
  5. Estrategia SEO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL SEM

  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos de SEM
  3. Sistema de pujas y calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios de calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTENT MANAGEMENT SYSTEM

  1. Qué es un CMS
  2. Ventajas e inconvenientes de los CMS
  3. Wordpress y Woocommerce
  4. Prestashop y Magento

MÓDULO 6. SOCIAL MEDIA MANAGEMENT

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN DEL SOCIAL MEDIA

  1. Concepto y evolución del Social Media
  2. Tipos de redes sociales
  3. La importancia actual del social media
  4. Prosumer
  5. Contenido de valor
  6. Marketing viral
  7. La figura del Community Manager
  8. Social Media Plan
  9. Reputación Online

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE FACEBOOK

  1. Primero pasos con Facebook
  2. Facebook para empresas
  3. Configuración de la Fanpage
  4. Configuración de mensajes: Facebook Messenger
  5. Tipo de publicaciones
  6. Creación de eventos
  7. Facebook Marketplace
  8. Administración de la página
  9. Facebook Insights
  10. Centro de cuentas, Facebook Business Suite, Facebook Business Manager

UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE INSTAGRAM

  1. Introducción a Instagram
  2. Instagram para empresas
  3. Creación de contenido
  4. Uso de Hashtags
  5. Instagram Stories
  6. Herramientas creativas
  7. Colaboración con influencers
  8. Principales estadísticas
  9. Actualiaciones de instagram
  10. Funcionalidades de la versión de pago

UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN DE X CORP

  1. Introducción a X Corp.
  2. Elementos básicos de X Corp.
  3. X Corp para empresas
  4. Servicio de atención al cliente a través de X Corp.
  5. Contenidos
  6. Uso de Hashtags y Trending Topic
  7. X Corp. Analytics
  8. TweetDeck
  9. Audiense
  10. Hootsuite
  11. 11. Funcionalidades de la versión premium

UNIDAD DIDÁCTICA 5. GESTIÓN DE LINKEDIN

  1. Introducción a LinkedIn
  2. LinkedIn para empresas
  3. Creación de perfil y optimización
  4. Grupos
  5. SEO para LinkedIn
  6. Analítica en LinkedIn
  7. LinkedIn Recruiter

UNIDAD DIDÁCTICA 6. GESTIÓN DE YOUTUBE

  1. Introducción a Youtube
  2. Vídeo Marketing
  3. Crear una canal de empresa
  4. Optimización del canal
  5. Creación de contenidos
  6. Gestión de comentarios
  7. Youtube Analytics
  8. Youtube vs Vimeo
  9. Keyword Tool
  10. Youtube Trends

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GESTIÓN DE TWITCH

  1. Introducción a Twitch
  2. El éxito de Twitch
  3. Generar suscriptores en Twitch
  4. Contenidos y recomendaciones
  5. Twitch e influencers
  6. Streamlabs
  7. Publicidad en Twitch
  8. Seguimiento y medición de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 8. GESTIÓN DE TIKTOK

  1. ¿Qué es y cómo funciona Tiktok?
  2. Creación de contenido en TikTok
  3. Estrategias para ganar seguidores (hashtags, likes, challenges…)
  4. El papel del marketing en Tiktok
  5. Tiktok e influencers
  6. Tiktok Ads

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- FACEBOOK ADS

  1. Introducción a Facebook Ads
  2. Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
  3. Segmentación: públicos
  4. Presupuesto
  5. Formatos de anuncios
  6. Ubicaciones
  7. Administrador de anuncios
  8. Seguimiento y optimización de anuncios
  9. Pixel de Facebook
  10. Cómo gestionar publicidad de Instagram desde el administrador de anuncios de Facebook

UNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- X CORP. ADS

  1. Objetivos publicitarios
  2. Audiencias en X Corp
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Creación de campañas y optimización
  6. X Corp. Cards
  7. Instalación código de seguimiento
  8. Listas de remarketing

UNIDAD DIDÁCTICA 11. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- LINKEDIN ADS

  1. Introducción a LinkedIn Ads
  2. Formatos de anuncios
  3. Objetivos publicitarios
  4. Creación de campañas
  5. Segmentación
  6. Presupuesto
  7. Seguimiento y medición de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 12. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- PUBLICIDAD EN YOUTUBE

  1. Ventajas de la publicidad en Youtube
  2. Youtube y Google Adwords
  3. Tipos de anuncios en Youtube
  4. Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
  5. Creación de anuncios desde Youtube

UNIDAD DIDÁCTICA 13. PUBLICIDAD SOCIAL MEDIA- TIKTOK ADS

  1. Introducción a TikTok Ads Manager
  2. Creación de una campaña de publicidad en TikTok
  3. Tipos de contenidos y herramientas clave
  4. Seguimiento y monitorización de los resultados

MÓDULO 7. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS, GOOGLE TAG MANAGER Y LOOKER STUDIO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA WEB CON GOOGLE ANALYTICS

  1. Introducción a la analítica web
  2. Funcionamiento Google Analytics
  3. Introducción e instalación de Google Analytics
  4. Interfaz
  5. Métricas y dimensiones
  6. Informes básicos
  7. Informes personalizados
  8. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4

  1. ¿Qué es Google Analytics 4?
  2. Diferencias con respecto a Universal Analytics
  3. Implementación de Google Analytics 4
  4. Las herramientas de análisis de Google Analytics 4
  5. Los espacios de identidad
  6. Ventajas de Google Analytics 4
  7. Desventajas de Google Analytics 4

UNIDAD DIDÁCTICA 3. RECOGIDA DE DATOS

  1. Planes de medición
  2. Configuración de las vistas mediante filtros
  3. Métricas y dimensiones personalizadas
  4. Seguimiento de eventos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. NAVEGACIÓN E INTERFAZ

  1. Informes de visión general
  2. informes completos
  3. Compartir informes
  4. Configuración paneles de control y accesos directos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMES

  1. Informes de Audiencia
  2. Informes de Adquisición
  3. Informes de Comportamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CAMPAÑAS Y CONVERSIONES

  1. Campañas personalizadas
  2. Realizar un seguimiento de las campañas con el Creador de URLs
  3. Configuración y medición de objetivos
  4. Cómo medir campañas de Google Ads

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE ANALYTICS 360

  1. Analítica avanzada
  2. Informes sin muestrear
  3. Google BigQuery Export
  4. Integraciones

UNIDAD DIDÁCTICA 8. GOOGLE TAG MANAGER

  1. Concepto y características
  2. Gestión de etiquetas
  3. Activadores y gestión de variables
  4. Implementación y eventos
  5. Tracking

UNIDAD DIDÁCTICA 9. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Integración con Analytics
  5. Creación de informes

MÓDULO 8. PROYECTO FINAL DE MÁSTER

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

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EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

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La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

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La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación del Máster en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica + 60 Créditos ECTS

Titulación de Máster de Formación Permanente en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial para la Dirección estratégica con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

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