Maestría en Big Data & Business Analytics
Desafía tus límites y lleva tu capacidad de liderazgo al
siguiente nivel
Modalidad de Cursado
(Virtual)
Esta modalidad permite cursar en nuestra plataforma digital y asistir a clases presenciales en nuestra sede.
También puedes participar de talleres que enriquecerán tu formación a través de dinámicas de trabajo en equipo sobre temáticas especiales y vincularte con otros pares de la red educativa ADEN.
Además, puedes cursar una asignatura participando en alguno de nuestros Workshops internacionales presenciales.
Perfil del Participante
Responsables de áreas y/o líderes de organizaciones, que busquen crecer profesionalmente, impulsando una nueva mirada crítica y tecnológica, sustentada en datos e información, para fomentar el crecimiento, la innovación. Personas con conocimientos tecnológicos que buscan profundizar su formación en temas como: Big Data, Business Analytics, y la Inteligencia Artificial, para poder ofrecer un valor diferencial e integral convirtiéndose en especialistas en aplicación de tecnologías e innovación para el negocio.
Requisitos
Título universitario de carrera igual o mayor a 4 años de duración y demostrar al menos 3 años de experiencia laboral.
Objetivos
El objetivo de este máster es brindar un conjunto de conocimientos y de herramientas, para desarrollar y fortalecer competencias imprescindibles en este mundo cada vez más globalizado y digital. En esta línea es que se desarrollarán contenidos de disciplinas de negocios, estadística, informática, análisis de datos junto con herramientas digitales de última generación. Buscamos ofrecer recursos y herramientas útiles para que nuestros alumnos puedan aprovechar al máximo el poder de la tecnología. Deseamos en este sentido, poder ayudarlos a estar a la vanguardia tecnológica y poder aplicar los conocimientos y las herramientas en pos de innovar desde la tecnología para hacer más eficiente los negocios en los
que se vean involucrados. La Maestría en Big Data & Business Analytics ha sido diseñado para llevar al alumno desde los conceptos y fundamentos que han dado origen a las nuevas tecnologías hasta convertirlos en especialistas, con capacidades para recopilar, adaptar y tratar grandes volúmenes de datos y su análisis avanzado en cualquier tipo de sector o industria.
Gestionar los fundamentos del Big Data aplicados a cual-
quier tipo de industria, optimizando el management e im-
pulsando la innovación.
Utilizar las arquitecturas tecnológicas tradicionales, las
tecnologías detrás del Big Data y los proyectos típicos que
aportan ventajas competitivas en las organizaciones.
Adoptar herramientas tecnológicas que permitan trabajar
con datos para mejorar las decisiones del negocio.
Aplicar los aspectos fundamentales de la innovación por medio del Big Data para la generación de ventajas competitivas y comparativas.
Plan de estudios
Introducción al Big Data
Introducción al Big Data. Fuentes de datos en entornos Big data: Open Data, Internet of Things, Web semántica. Diferencias respecto a las tecnologías de datos tradicionales Definiciones relacionadas con Big Data: Data Science, Data Analytics, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Business Intelligence. Perfiles profesionales relacionados con Big Data: Chief Data Officer, Data Manager, Data Scientist.
BI – Inteligencia de Negocios
Organizaciones Data driven versus HIPPO Effect . Business Intelligence aplicada a las diferentes áreas de la empresa. Gestión de proyectos de inteligencia de negocio. Estrategia y arquitectura de proyectos. Oportunidades y resistencias internas a superar. Inteligencia de negocio aplicada al desarrollo de clientes.
Introducción al Analytic & Big Data
La función empresarial y el valor de los datos. Sistema de información: Extracción, preparación almacenamiento y procesamiento de datos. Análisis y producción de información para la toma de decisiones. Tipos de datos y técnicas de análisis de datos. Aplicabilidad de big data en los negocios. Modelado y procesamiento de datos: Data warehouse y data marts. Nuevos perfiles profesionales para el manejo de datos. Cuadro de mando, panel de control y dashboard: diferencias y objetivos. Visualizaciones para la gestión del negocio. Introducción a herramientas, objetivos y metodología de desarrollo de soluciones de analítica de negocios.
Tecnologías y Procesamiento de Datos
Tipos de procesamiento de Big Data. Batch, Streaming, arquitectura Lambda. Map Reduce. Descripción del Ecosis- tema Hadoop: Sistemas de archivos HDFS, Apache Spark, Apache Hive, Apache Hue.
Digital Transformation, Digital Strategy
¿Qué es Transformación Digital? Diferencias con la digitalización. De la empresa analógica a la digital. Su impacto en los negocios. La importancia de la transformación digital en las compañías. Nuevos modelos de negocios basados en propuestas de valor diferenciales y la especialización de la oferta. Implementación de la revolución digital en las organizaciones: Alcances. Desafíos a afrontar por las compañías tradicionales. Transformando la experiencia del cliente, los procesos operacionales y los modelos de negocio. Principios para el diseño de una estrategia digital.
Estadística para la toma de decisiones
Introducción a la Estadística descriptiva. Modelos de Regresión: lineal, no lineal, logística. Aprendizaje Bayesiano: análisis bayesiano, inferencia bayesiana. Optimización para grandes volúmenes de datos: Programación lineal.
Iniciación a la programación Estadística con R
Introducción a R. Variables. Asignaciones. Paquetes. Operadores lógicos. Bucles. Vectores. Matrices. Listas. Data Frames. Funciones elementales para la estadística: Media, varianza, Desviación estándar. Gráficas en R. Gráficos estadísticos
Aplicando Inteligencia Artificial
Que es la Inteligencia Artificial. Historia de la IA. Conceptos. Aplicaciones de la IA en el mundo de los negocios. Machine Learning. Depp learning. Análisis Predictivo. Ética de la IA.
Aprendizaje Automático (Machine Learning) con Python
Aprendizaje automático e Inteligencia Artificial. Relación entre el modelo estadístico y el aprendizaje automático. Ejemplos de la vida real. Algoritmos de clasificación y regresión. Formas en las que el aprendizaje automático afecta a la sociedad.
Tecnologías y Visualización de Datos
Conceptos teóricos y fundamentos. Visualización Dinámica de datos. Herramientas para la visualización de datos: Tableau. Power BI. QLinkView.
CiberSeguridad y Big Data
Fundamentos de ciberseguridad. Sistema de gestión de la seguridad de la información. Políticas de seguridad. Análisis y gestión de los riesgos. Auditorías. Comunicaciones seguras. Sistemas de Detección y Prevención de Intrusiones.
Taller de Big Data aplicado
Ejercicios prácticos de aplicación.
Innovación y Desarrollos de productos
Gestión de la Innovación como estrategia de negocios. Desarrollo de la competencia creativa. El proceso de la innovación. Design thinking para trabajar en innovación. Investigación y desarrollo de proyectos de innovación. Cómo medir la innovación. Open Innovation y Open Business. Equipos de alto poder de innovación. Los pasos para la generación de soluciones innovadoras y su estudio de viabilidad. Mínimo Producto Viable.
Integración con Simulador
El objetivo es profundizar la comprensión y el conocimiento de la complejidad de las operaciones de negocios globales en un entorno dinámico y competitivo. El juego pone a los equipos a competir y jugar gestionando una empresa global. Los participantes desarrollan y ejecutan estrategias para su empresa simulada. El éxito se mide y se comparan los indicadores clave operativos y financieros, incluyendo la cuota de mercado y ganancias entre otros.
Trabajo Fin de Máster
Como cierre formal de su proceso de cursado y aprobación, el participante deberá realizar un trabajo personal en el que se demuestre el dominio de las competencias desarrolladas en la Maestría. Son fundamentales la aplicación de los conocimientos adquiridos y la demostración de capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o multidisciplinares. Se pretende que el participante integre los conocimientos y se enfrente a la complejidad de formular juicios a partir de la información disponible. Además, se evaluarán las habilidades de presentación y comunicación de conclusiones a públicos especializados y no especializados.
Titulación
Luego de realizar la inscripción formal (legajo completo con los requerimientos específicos) para el programa y completar el plan de estudios, el participante podrá recibir:
“Maestría en Big Data and Business Analytics” título oficial otorgado en Panamá por ADEN University.
Resolución CTDA-127-2021 del 18 de agosto de 2021.
EUNCET Business School
“Máster Especializado en Big Data and Business Analytics” título propio otorgado en España por EUNCET Business School.
Título propio (no sujeto a homologación oficial) emitido por EUNCET Business School, Centro Adscrito de la Universidad Politécnica de Catalunya, en España, con requerimientos académicos adicionales.
Certificados
The George Washington University, School of Business
The George Washington University, School of Business, otorgará certificados de especialización (^) a quienes completen el plan de estudio y superen las evaluaciones previstas.
- Specialization in Big Data and Business Analytics
(^) Certificado de Educación Continua que no implica título ni grado, a ser emitido por School of Business, George Washington University en Washington DC, USA.
ADEN International Business School
ADEN International Business School, otorgará certificado de programa (^) de educación continua a quienes completen el plan de estudio y superen las evaluaciones previstas.
- Programa Especializado en Big Data and Business Analytics
(^) Certificado de Educación Continua que no implica título ni grado, a ser emitido por ADEN International Business School.
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