¿Qué oportunidades ofrece la carrera de Data Science & Analytics?
Futuro Profesional
Gran demanda de perfiles híbridos que conozcan los dos lados del mundo de los datos. Las empresas no encuentran perfiles suficientemente formados.
Impacto en la organización
Convertirte en analista de datos y conocer la parte científica es tener el control del rumbo de cualquier empresa o área. Te conviertes en pieza clave e indispensable.
Exposición Internacional
En un entorno tan global y competitivo, formarte en datos te da la oportunidad de resaltar tu perfil y tener proyección a cualquier sector con salarios elevados.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Data Science & Analytics va dirigido a profesionales que quieren convertirse en expertos en datos y conseguir una visión híbrida tanto analítica como científica.
Si eres un profesional emprendedor que quiere ser partícipe de la transformación de una organización, este Máster te permitirá obtener todas las herramientas para conseguirlo.
"Un nuevo paradigma se está instalando en todos los ámbitos empresariales, consiste en la toma de decisiones basadas en datos."
Al final del programa, serás capaz de...
Estructura del programa
240 horas presenciales, divididas en 15 masterclasses. Cada masterclass consta de dos sesiones sobre un caso de un Data Analyst real.
Discovery
Introducción a los objetivos, conocimientos teóricos, mejores prácticas y trucos. Casos reales resueltos en clase e interacciones en grupos de trabajo.
Practice
Resolución de casos basados en lo aprendido con el mentor. Slack para comunicarse con otros estudiantes durante el trabajo.
Learning
Revisión de los trabajos, consejos y trucos. El objetivo es compartir, comparar y aprender de los análisis de cada persona.
Bloques formativos
Bases de datos relacionales y análisis de datos con SQL
SQL es la llave de acceso a los datos de toda empresa. Entender las bases de datos relacionales, cómo se estructuran y diseñan y cómo se extrae información de ellas, es vital.
Análisis de fuentes heterogéneas de datos con Python
Python ha emergido como la herramienta más utilizada en el campo de Data Analytics. Por su impresionante ecosistema y su fácil curva de aprendizaje, es la elección perfecta.
Business Analytics
Entender y analizar los modelos de negocio más utilizados desde la perspectiva del cliente, CEO o inversor, es esencial para entender el éxito de Netflix, Google, Spotify y Adobe.
Behaviour Analytics
Conocer perfectamente el comportamiento de los usuarios, quiénes son y cuáles son sus patrones, es indispensable para actuar y tomar decisiones en el desarrollo del negocio.
Statistics and Advanced Analytics
Hipótesis testing, regresiones lineales y no-lineales, estadística descriptiva e inferencial, A/B testing... Dominar estas técnicas es la mejor forma de mejorar resultados.
Machine Learning
Como Data Analyst debes comprender y dominar las técnicas involucradas en todo proyecto de Machine Learning para encontrar patrones ocultos en los datos.
Conoce a nuestros mentores
Los expertos te enseñarán todo lo que saben, todos los consejos y técnicas que nunca podrías aprender de otra manera.
Javier Martínez
Managing Director en Barcelona Suscripciones Press Media
La Vanguardia y Mundo Deportivo
Rafael Baena
Head of Data in coches.net
Adevinta
Gloria Castellví
Chief Data Officer
Grupo Godó
Eli Vivas
Co-fundadora
StoryData
Jordi Poll
Head of Data Analytics
Letgo
Rafal Szota
Head of Data Insights
Milanuncios (Adevinta)
Alesandro Pregnolato
VP of Data
Preply
José Cebada
Program Director
Bdata Institute