El Máster Universitario en Data Analytics for Business está organizado en 3 grandes módulos centrados en la extracción y la visualización de datos, la inteligencia artificial y la gestión de proyectos.
Debes cursar todas las asignaturas obligatorias y escoger 4 asignaturas optativas* o bien 2 optativas y prácticas profesionales. La oferta de asignaturas disponibles es amplia y te permitirá adaptar tu formación a tus intereses.
Además, con el objetivo de ofrecer un aprendizaje más práctico, organizamos visitas a empresas tecnológicas que basan sus estrategias y decisiones en big data. Así conocemos cómo trabajan el análisis, la visualización y la interpretación de datos para conseguir una estrategia de empresa óptima.
* La información contenida en estas páginas tiene una finalidad meramente informativa y puede estar sujeta a cambios en las adaptaciones de cada curso académico. Las asignaturas optativas se realizarán en caso de alcanzar un número mínimo de estudiantes matriculados. La oferta definitiva de cada curso lectivo puede sufrir adaptaciones en función de la planificación académica. La guía definitiva estará disponible para las personas matriculadas en el espacio virtual antes del inicio de cada asignatura.
El alumnado podrá entender el concepto de big data mediante la aproximación a diferentes herramientas de almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos, tales como Apache Spark, utilizando plataformas como AWS o Microsoft Azure.
Esta asignatura complementará la formación en visualización avanzada con herramientas de inteligencia de negocio muy utilizadas en proyectos de analítica de datos.
En esta asignatura el alumnado desarrollará el conocimiento técnico necesario para visualizar grandes cantidades de datos utilizando no solo las herramientas más usadas habitualmente, sino también python y sus librerías más populares. Tras realizar una introducción a este lenguaje de programación, se enseñará cómo mostrar datos mediante tablas, descriptores o gráficos univariantes o multivariantes en diferentes ámbitos de aplicación.
Esta asignatura mostrará un paradigma reciente de almacenamiento de datos, diferente al de las bases de datos relacionales: las bases de datos no-sql. Se enfatizará en las principales diferencias entre ambos paradigmas, para que el alumnado sepa seleccionar la mejor aproximación según el caso de uso. Incluirá ejercicios de manejo práctico de estas plataformas.
Esta asignatura está enfocada en una de las fases más importantes de la analítica de datos: el análisis exploratorio de datos. Se presentarán métodos estadísticos, de visualización y métodos más avanzados para poder entender un conjunto de datos, platear hipótesis sobre el mismo y limpiar y preparar los datos para la experimentación y el análisis, especialmente por parte de algoritmos de inteligencia artificial.
Esta asignatura se dará una visión general de cómo orquestrar las personas, procesos y tecnología para convertir los datos en un activo estratégico de la empresa. En particular, se mostrarán ejemplos concretos de procesamiento de datos para garantizar su calidad y trazabilidad, utilizando soluciones como la popular Data Build Tool (DBT).
Esta asignatura se ofrecerá como optativa con el objetivo de completar los conocimientos estadísticos del alumnado, que pueden ser útiles para los procesos de analítica de datos, como estadísticos básicos o test de hipótesis.
El alumnado podrá conocer cómo gestionar y ejecutar un proyecto de analítica de datos orientado a salud, incluyendo la recopilación de datos (casos enfermos vs casos de control), problemas de aprendizaje automático para predicción o clasificación, clustering de pacientes, o predicción basada en análisis de series temporales. Se trata de una asignatura que aglutina conocimientos de varias asignaturas obligatorias para aplicarlo al campo de la salud, cada vez más digitalizado.
Esta asignatura tendrá dos módulos fundamentales: marketing y gestión de recursos humanos. El alumnado podrá aplicar los conocimientos de varias asignaturas para (1) realizar customer segmentation y otras técnicas de analítica de datos para diseñar o mejorar campañas de marketing; (2) aprender técnicas de analítica de datos para la gestión de personas.
Se presentarán los conocimientos de analítica de datos para la toma de decisiones con respecto a (1) previsión la demanda para poder planificar bien el aprovisionamiento, (2) optimizar el proceso de almacenaje (construir un almacén eficiente y eficaz) y (3) optimización de rutas de transporte.
Se ofrecerá al alumnado la formación y material educativo necesarios para poder presentarse (gratuitamente) a la certificación de Microsoft Power BI Data Analyst Associate.
Esta asignatura presenta contenidos introductorios sobre la inteligencia artificial, sus orígenes, sus diferentes ramas, su explosión de la mano de la evolución de la tecnología computacional, y sus principales aplicaciones, beneficios y riesgos.
Con esta asignatura el alumnado será capaz de plantear un problema de aprendizaje automático, desarrollar algoritmos que lo resuelvan y evaluar su resultado. Se incidirá especialmente en los diferentes algoritmos de aprendizaje automático supervisado (regresión, clasificación) o no supervisado (clustering o agrupamiento), para poder realizar la selección adecuada de los mismos en un proyecto real y ponerlos en producción. Se incidirá en la evaluación de estos sistemas, no solo en cuanto a métricas habituales como precisión, recall o F1, sino también en la detección de sesgos.
Esta asignatura dará al alumnado una visión muy práctica sobre la inteligencia artificial, mediante la resolución de problemas del mundo real. Se resolverán retos propuestos por empresas y se presentarán los resultados en una evento abierto al público.
Conocerás en detalle cómo se implementan los algoritmos más utilizados hoy en día para construir sistemas de IA Generativa. Construirás tus propios prototipos con grandes modelos de lenguaje.
El alumnado aprenderá conocimientos de Project Management para poder dirigir proyectos en un entorno de cambio y alta exigencia. Se ofrecerán los principios fundamentales de esta disciplina, así como las técnicas y herramientas más utilizadas. Además, veremos como la metodología Agile se integra en la dirección de proyectos. Se explicarán los dominios, herramientas y técnicas de Project Management para impulsar proyectos. El alumnado aprenderá los principios de la metodología Agile para dirigir proyectos que sean flexibles.
Los procesos de analítica de datos, especialmente si tratamos con datos personales, debe respetar el Reglamento General de Protección de Datos. Además, debemos tratar estos datos desde un punto de vista ético. En esta asignatura se sensibilizará al alumnado sobre estas dos dimensiones, dándole las herramientas necesarias para que diseñe y ejecute los proyectos dentro de la legalidad y la ética y minimizando los posibles sesgos.
Lidera equipos con alto nivel de implicación, motivación y exigencia. Adquiere habilidades y maneja herramientas para establecer objetivos de control, construir organizaciones ágiles e implementar una cultura del cambio que impulse las transformaciones necesarias.
La asignatura dota al alumnado de las habilidades necesarias para comprender el proceso de formulación estratégica en el actual entorno empresarial, así como el proceso de lanzamiento de una startup. El curso incluye las metodologías y herramientas necesarias para interpretar y formular la estrategia de negocio así como el análisis de los modelos de negocio del siglo XXI.
Asignatura que se centra en conocer los principales sistemas de gestión que se pueden integrar en una empresa para mejorar y certificar los estándares de sostenibilidad. La asignatura proporcionará criterios y capacidad crítica para poder identificar los sistemas de gestión que mejor se adapten a las necesidades específicas de una empresa. Además, se ofrecerán los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para implementar sistemas de gestión que combinen la calidad de los procesos, la eficiencia ambiental y la seguridad laboral.
Puedes realizar prácticas curriculares en empresas, que se convalidan como 2 asignaturas optativas (6 créditos ECTS).
Trabajas en el proyecto final de máster (TFM) durante todo el máster. Debes demostrar y poner en práctica los conocimientos que has adquirido a lo largo de cada uno de los módulos del máster.
Una vez superado el programa, obtienes el título Màster Universitari en Analítica de Dades per a Empreses/ Master in Data Analytics for Business - Máster Universitario en Analítica de Datos para Empresas/ Master in Data Analytics for Business, expedido por la Universidad Pompeu Fabra.
Título Másters Universitarios: Debes abonar la cantidad estipulada en el DOGC (Diario Oficial de la Generalitat de Catalunya) en concepto de derechos de expedición del título. Esta tasa varía anualmente y se aplicará la vigente en el momento de la solicitud del título.
El Master Universitario en Data Analytics for Business incluye también la posibilidad de participar en actividades prácticas y de crecimiento personal y profesional como:
- Complementos formativos: Curso de preparación inicial para los participantes que tengan la necesidad de cursarlos dependiendo de su formación previa: Introducción a la Economía y Empresa, Herramientas para el análisis de datos (Big Data Analytics) e Introducción a la programación en Python.
- Visitas a empresas con enfoque data-driven: Durante el curso, realizamos visitas a empresas tecnológicas que basan sus estrategias y decisiones empresariales en la extracción, visualización e interpretación de datos y aplicación de inteligencia artificial.
- Programa de desarrollo profesional: sesiones y talleres para mejorar tu perfil profesional, aprender cómo dirigirte a empresas contratantes y a desarrollar habilidades para crecer en el mundo laboral.
- UPF-BSM Inside: es un grupo de asignaturas transversales e interdisciplinares (applied data, comunicación, creatividad, innovación y gestión de proyectos, sostenibilidad, management y liderazgo entre otras) a las que, si cursas este programa, puedes acceder sin coste adicional. Son 100% online y puedes realizarlas durante todo el curso académico a tu ritmo, ya que se han diseñado como asignaturas de autoaprendizaje.
Tienes que haber terminado o estar en el último año de los estudios de grado de una universidad acreditada preferentemente en el ámbito de la administración de empresas, el management o las ingenierías. Si estás cursando el último año de los estudios universitarios, deberás haberlos finalizado antes del inicio del máster y entregar el diploma o el certificado de pago de los derechos de expedición de título.
Se precisan adicionalmente dos cartas de recomendación.
No se requieren conocimientos previos de programación. Se ofrecen varios complementos formativos antes del comienzo del máster para iniciarse en el mundo de la programación.
Se necesitan conocimientos previos de matemáticas y estadística. Se ofrecerán complementos formativos para aquellas personas que necesiten una revisión de estos ámbitos.
Aquellos estudiantes que no tengan el español como una de sus lenguas maternas o que no lo hayan tenido como lengua vehicular en sus estudios de formación, deberán acreditar la posesión como mínimo de un nivel B2 de español (Marco Común Europeo de Referencia) acreditado por una institución certificada, así como superar con fluidez, en los casos en los que sea necesario, la entrevista personal con la dirección académica. En caso contrario, se podrán solicitar certificaciones o pruebas adicionales que permitan un seguimiento adecuado y suficiente de las sesiones.
De cara al seguimiento óptimo del curso es recomendable tener un nivel de inglés equivalente a un B2 o similar.
Nuestro proceso de admisión consiste en una evaluación rigurosa de cada candidatura para preservar la calidad del grupo así como la formación, la experiencia y la capacidad de trabajo de todos los alumnos.
La UPF Barcelona School of Management pone a tu disposición distintas vías de financiación para que puedas cursar cualquiera de nuestros programas sin preocupaciones.
Te brindamos la oportunidad de financiar parte de tu programa ya sea premiando tu talento a través de becas, mediante ayudas de entidades dedicadas al fomento de la educación o con acuerdos de colaboración con entidades financieras.
El Máster Universitario en Data Analytics for Business te forma en los aspectos fundamentales de la analítica de datos para que puedas desarrollar e impulsar proyectos data-driven en empresas de cualquier sector. Extrae, procesa e interpreta grandes bases de datos y aprovecha su potencial para optimizar las estrategias empresariales.
El Máster Universitario en Data Analytics for Business te enseña todo lo que necesitas saber para analizar grandes cantidades de datos (big data), gestionar proyectos, crear oportunidades de negocio y mejorar las soluciones digitales en la empresa.
Aprende a utilizar las herramientas más avanzadas para extraer y procesar grandes bases de datos (big data) mediante el análisis predictivo y la inteligencia artificial. Conoce cada una de las fases del flujo de datos: recopilación, almacenaje, tratamiento, análisis exploratorio, análisis inteligente (predicción, clasificación, clustering…) y preparación de informes.
El profesorado, profesionales de la analítica de big data en empresas de referencia, te enseña a gestionar, planificar y ejecutar proyectos a través de casos prácticos y te ayuda en cada momento para que desarrolles todo tu potencial como analista de datos.
Cada vez más, las empresas buscan especialistas en business analytics que den respuesta a los nuevos retos en analítica de datos, inteligencia artificial, big data, IoT o business intelligence. Aunque no tengas un perfil puramente técnico, el Máster Universitario en Data Analytics for Business te prepara para incorporarte a uno de los sectores más demandados.
El Máster Universitario en Data Analytics for Business te capacita para asumir posiciones data-driven, centradas en la analítica de datos, la vizualización y la gestión de big data. Pueden ser posiciones en empresas del ámbito tecnológico o start-ups, pero también en compañías de diversos sectores que, cada vez más, incorporan a sus equipos perfiles que sepan gestionar, visualizar y analizar grandes cantidades de datos.
Además, el máster incluye la opción de realizar prácticas curriculares en empresas que impulsarán tu futuro profesional.
Una vez finalizado el máster, podrás acceder a una gran variedad de posiciones como:
La demanda de profesionales en big data crecerá un 23% en los próximos 10 años, según el informe del US Bureau of Labour Statistics. La figura del analista de datos ya es fundamental en cualquier empresa y los salarios son cada vez más altos.
Extrae y analiza big data de distintos sectores con las técnicas actuales del mercado en analítica de datos (data analytics). Realiza análisis predictivos con inteligencia artificial y aprende estrategias clave para interpretar datos y dirigir proyectos.
Puedes cursar una asignatura optativa para preparar la certificación Microsoft Power BI Data Analyst Associate, gracias al acuerdo de la UPF-BSM con Microsoft.
Disfruta de acceso gratuito a material sobre las herramientas para analítica de datos de Amazon. Puedes obtener las certificaciones de estas herramientas y dar más valor a tu perfil profesional en data analytics.
Aprende de docentes especialistas en Data Analytics, Machine learning y Business Analytics. Profesionales de empresas como Amazon o Microsoft comparten contigo su experiencia y su conocimiento en la gestión de datos y proyectos.
Fórmate en la 1ª escuela de negocios vinculada a una universidad pública en España. La distinción internacional EQUIS avala la calidad de la institución.
El Máster Universitario en Data Analytics for Business se dirige principalmente a perfiles con formación en economía, administración y dirección de empresas, marketing, matemáticas, física o ingeniería. También a profesionales de otros ámbitos que quieran ampliar conocimientos para liderar la gestión e interpretación de big data en la empresa.
La UPF Barcelona School of Management es la escuela de negocios de la Universidad Pompeu Fabra, que se clasifica como la 1ª universidad iberoamericana y la 16ª universidad del mundo entre las universidades con menos de 50 años de historia, según el ranking Times Higher Education.
La acreditación académica EQUIS, el reconocimiento internacional más prestigioso para las escuelas de negocios, sitúa a la UPF Barcelona School of Management en la élite de las escuelas de este ámbito.
El Máster Universitario en Data Analytics for Business es un máster oficial y tiene el reconocimiento académico del Ministerio de Educación del Gobierno de España. La Agencia de Calidad del Sistema Universitario de Cataluña (AQU) también ha acreditado institucionalmente a la UPF-BSM. Esta acreditación certifica todos los títulos de másters universitarios oficiales que impartimos y reconoce la calidad de nuestro modelo educativo conforme a los criterios del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
La UPF Barcelona School of Management es un centro acreditado por Amazon y Microsoft para la formación en sus herramientas.
En el máster, compartes clase con perfiles que vienen tanto de la administración y gestión de empresas como de ámbitos más técnicos. Gracias a la diversidad y a la participación del grupo, las asignaturas y las dinámicas son una auténtica fuente de aprendizaje. El valor de este máster no solo está en el equipo docente, sino también en el intercambio de experiencias y conocimientos entre estudiantes, que se potencia durante todo el curso.
El profesorado del Máster Universitario en Data Analytics for Business cuenta con experiencia tanto en la docencia universitaria como en la extracción y el análisis de big data, la inteligencia artificial y la gestión de proyectos y empresas.
Además, durante el curso, especialistas que ocupan altos cargos en empresas tecnológicas punteras comparten su experiencia profesional.
Para obtener la titulación correspondiente es indispensable aprobar todas las asignaturas, cuya evaluación depende del docente correspondiente. Puede consistir en una evaluación continuada, en la realización de un trabajo, ejercicio, resolución de un reto, análisis de datos, examen final, etc. También debes aprobar el trabajo final de máster (TFM), que tienes que elaborar y defender delante de un tribunal.
La asistencia regular a clase y la superación de los ejercicios prácticos y trabajos obligatorios forman parte del sistema de evaluación. Los docentes que los encargan marcan sus condiciones de entrega y elaboración.
Todas las actividades de evaluación están relacionadas entre ellas para seguir una lógica de proyecto.
- Data Analyst
- Advanced Analytics Consultant
- Business Analyst
- Head of Business Development
- Data Scientist
- Data Manager
- Business Intelligence Engineer
- Data Engineer
El Máster Universitario en Data Analytics for Business combina diferentes metodologías de enseñanza para ofrecerte una experiencia de aprendizaje única y completa.
La metodología común en todas las asignaturas será learning by doing, en la que trabajamos con casos prácticos, retos y simulaciones.
También realizamos visitas a empresas y master class por parte de altos cargos, así como retos lanzados por empresas punteras de diferentes ámbitos que permiten conocer la realidad de la analítica de datos y del big data.
Accede a una de las profesiones más demandadas a través de formación práctica en big data, inteligencia artificial y business intelligence. Prepárate para gestionar proyectos data-driven y liderar la transformación tecnológica de una empresa con este programa para público internacional.
- Alexandra Albós
Data Scientist en la farmacéutica Sanofi. Doctora en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Barcelona, también es profesora en el Máster y Grado de Data Science en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Cuenta con un título de Grado y Máster en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Barcelona, y un Postgrado en Inteligencia Artificial (IA) con redes neuronales profundas (Deep learning) por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). También es autora y/o coautora de múltiples artículos científicos (Google Scholar). - Ariadna Casasús
Ha ocupado diferentes cargos en empresas multinacionales en el área de estrategia y de Marketing. Actualmente forma parte del equipo de Link2market, empresa dedicada a realizar proyectos estratégicos prácticos para acelerar las organizaciones. Es titulada de Negocios y Marketing Internacional (ESCI-UPF), en Publicidad y Relaciones Públicas (UOC) y ha estudiado el máster de Negocios Digitales (Global Executive Master in Digital Business – ISDI) y el Master de Innovación y Transformación Digital (UOC). Es docente asociada en los programas Executive y Master de Digital Marketing de la UOC y es profesora colaboradora de La Salle-Technova. - Adriana Martins
Especialista en Business Intelligence con foco principal en herramientas de visualización y tratamiento de datos. Ha trabajado para empresas de primera línea de múltiples sectores (banca, salud, retail, sector público, educación, …). Actualmente trabaja en Minsait(Indra) dentro del departamento de Business Intelligence para un banco IBEX35. Es titulada en Ingeniería en Informatica de Gestión por la UPC, ha estudiado el máster de Big Data MAnagement, Techologies and Analytics (UPC), y el master de Gestión Sanitária (UB). - David Solans
Associate Researcher en Telefónica Research. Doctor en Ciencias de la Comunicación por la Universidad Pompeu Fabra. Cuenta con un título de Máster y Postgrado en Ciencia de Datos y un Grado en Ingeniería Informática por la Universidad de Barcelona. Es autor y/o coautor de múltiple artículos científicos y es inventor de varias patentes publicadas por la oficina de patentes de los Estados Unidos. - Luca Telloli
Senior Data Engineering en Adevinta. Graduado en Computer Science por la Universidad de Bologna. Cuenta con un MSc in Computer Science & Engineering por la UC San Diego. Ha trabajado como ingeniero de investigación en instituciones como el Barcelona Supercomputing Centre o Yahoo! Research. Cuenta con experiencia docente en la Escuela de Ingeniería de la Universitat Pompeu Fabra. - Marc Valdivia
Ingeniero informático por la Universidad de Barcelona. Participó en el grupo de investigación de visión por computador con una publicación en la ECCV. Especializado en el ámbito de la inteligencia artificial, actualmente lidera el equipo de ingeniería de la startup española Piper. Anteriormente, profesor del máster de “Big Data & Artificial Intelligence” de la Barcelona Technology School.
Expertos y profesionales invitados:
- Patricia Heredia
CEO MiniVinci & YouTuber en ValPat - Tommaso Meneghini
D+A Global Data Governance @PepsiCo - Belén Arribas
Presidenta de la IFCLA (International Federation of Computer Associations)
Máster Universitario en Data Analytics for Business
