Máster en Business Analytics - online

Único Máster 100% online en Business Analytics de carácter práctico enfocado a la toma de decisiones.

Te preparamos para tomar decisiones en todas las áreas de la empresa manejando grandes cantidades de datos (Big Data & Data Science) e implementando un modelo DDDM (Data-Driven-Decision-Making).

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Comienzo

25 Nov. 2019

Duración

10 meses
  • Herramientas analíticas: IBM Cloud, Watson Studio, SQL, Apache Hadoop, Spark, Python, R, Cognos y Tableau.
  • Técnicas analíticas: Machine Learning, Inteligencia Artificial, Deep Learning, Cognitive Computing y Geolicalización.

 

Benefíciate de una de las ayudas al estudio del 10% por pertenecer a la 1ª Promoción Escuela Business & Tech en España. Consulta bases legales aquí.

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Características de este programa

Orientación práctica en herramientas y software aplicado al negocio DDDM

  • Fecha de Inicio

    25 Nov. 2019

  • Duración

    10 meses

  • Idioma

    Español

  • ECTS

    60

  • Modalidad

    Online

  • Campus

    Online

  • Universidad

    Universidad Europea de Madrid

  • Área de Conocimiento

    Empresa y tecnología

  • Tipo de Estudio

    Máster y Postgrado

¿Por qué estudiar este programa?

89

% Tasa de Empleabilidad

El 89% de nuestros estudiantes obtiene empleo en menos de 12 meses tras finalizar los estudios.

1

Estancia Internacional

Estancia opcional de tres días en Múnich, sede mundial de Watson IoT de IBM.

30

% Experiencia IBM

Claustro profesional IBM, masterclass, casos prácticos, supervisión TFM, Blue Week…

Julieta de Anta Riera

Julieta de Anta Riera

Responsable de las relaciones institucionales entre centros educativos

"En la Universidad Europea sabemos que el trato al estudiante es importante, rellena tus datos y nos pondremos en contacto contigo."

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Todo lo que tienes que saber para formar parte de UE

Acceso

Perfil de nuevo ingreso y vías de acceso al título.

El perfil del estudiante es principalmente un profesional graduado que se encuentra actualmente trabajando en otros ámbitos y desea profundizar y dar un salto cualitativo en su profesión, adentrándose en el mundo de Business Analytics. En algunos casos son profesionales que buscan obtener un máster y certificaciones para cambiar de empresa o sector, así como para también obtener nuevas posiciones dentro de su empresa.

Asimismo, nuestros estudiantes son recién graduados que quieren profundizar más en el ámbito de Business Analytics y mejorar su posicionamiento en el mercado laboral a través del máster y las certificaciones profesionales que ofrecemos. Desarrollando unas competencias únicas y de gran demanda para el entorno empresarial actual y futuro.

Requisitos de acceso

Para cursar este Máster necesitas tener una titulación superior (graduado, licenciado, etc.) y al menos 3 años de experiencia en el sector TIC.

Plazas de nuevo ingreso

30

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso de admisión los aspirantes deberán seguir estos sencillos pasos:

  • Asesoramiento personalizado. A través de nuestro teléfono (+34) 918 340 192 o a través de nuestro correo electrónico ueonline@universidadeuropea.es, donde recibirás el asesoramiento del equipo de Admisiones Online.
  • Envío de solicitud y documentación para evaluar el perfil del aspirante.
  • Entrevista personal y valoración del perfil.
  • Confirmación de la admisión.
  • Formalización de reserva y matrícula.

El proceso de admisión no supone ningún coste para el candidato ni compromiso alguno hasta la formalización de la reserva.

Descarga la solicitud de admisión aquí.

Convalidaciones y traslados de centro

Si quieres que te realicemos un plan personalizado de convalidaciones de manera rápida, gratuita y sin compromiso, puedes hacerlo aquí

Normativa de transferencia y reconocimiento de créditos

Consulta aquí

Ayudas

La Universidad Europea cuenta con un completo sistema de ayudas económicas para facilitarte el pago de tu educación.

  • Flexibilidad de pago.
  • Ayudas al estudiante de alto rendimiento - Entre 30% y 50% sobre el precio de docencia.
  • Ayudas por continuación de estudios: - 15% sobre precio de docencia.
  • Ayudas por simultaneidad de estudios: - 100% en reserva de plaza.
  • Ayudas por tener un familiar en la Universidad Europea: -5% sobre precio de docencia.

Becas

La Universidad Europea pone a tu disposición una selección de becas para ayudarte a alcanzar lo mejor de ti a través de la mejor educación.

  • Becas Universidad Europea: Si eres un alumno de Nuevo Ingreso con buen expediente académico (media de notable o sobresaliente) y bajo nivel de ingresos económicos podrás optar a una beca en nuestra universidad, conforme al Reglamento de Solicitud y Concesión de becas vigente en cada curso académico.
  • Becas Oficiales:

Consulta aquí la selección completa de becas oficiales y propias de la Universidad Europea

Claustro

El perfil de los profesores es eminentemente profesional, con amplia experiencia en la industria y el sector y actualmente trabajando en el ámbito de Business Analytics, tanto en IBM como en otras empresas multinacionales.

DIRECCIÓN DEL PROGRAMA

Dª. Maria Victoria Rivas López

Actualmente es la Directora del Máster en Business Analytics en la Universidad Europea de Madrid. Profesora de estadística y econometría en la Universidad Europea. Doctora en Ciencias Actuariales y Financieras por la Universidad Complutense de Madrid. Máster en Dirección Asegurador por ICEA (Investigación Cooperativa de Entidades Asegurado-ras). A nivel docente tiene más de veinte años de experiencia impartiendo clases, tanto a nivel nacional como internacional en estadística, econometría, data mining, finanzas, gestión de riesgos.

Ha sido visiting researcher en la Universidad de Harvard, Universidad de Berkeley y Universidad de Hong Kong. También ha sido visiting assitant professor en la Universidad de Columbia, dónde estuvo integrada en el departamento de Estadística. Su actividad profesional ha estado siempre vinculada a la modelización de riesgos, análisis estadístico y econométrico en empresas, como Mutua Madrileña, SAS, Pacífico Pe-ruano Suiza, Caser y Riskia. Sus líneas de investigación aplicada están focalizadas en la teoría cópulas, econometría espacial y geolocalización.

CO- DIRECCIÓN IBM

Dª. Paula Díaz de Eusebio

Ingeniera de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid, DEA por la UNED. Ha trabajado más de 20 años en el sector de las tecnologías de la información desarrollando la mayor parte de su carrera profesional en IBM. Ha trabajado durante varios años en el área de consultoría llevando a cabo la implantación de diferentes tipos de proyectos (i.e. aplicaciones a medida, integración de aplicaciones, arquitecturas SOA, etc.),  y en el área técnico-preventa con un rol europeo. Desde hace siete años dirige al equipo técnico-preventa responsable de soluciones de IBM en el área de Analytics para clientes de España, Grecia, Portugal e Israel.

PROFESORADO

D. Jenaro Gallego Gómez

Arquitecto Ejecutivo en IT certificado (Distinguished Engineer por el proceso de certificación de Open Group) con más de 25 años de experiencia en diversos entornos, desde Analítica de Negocio a Sistemas Cognitivos. Es el embajador de IBM en la Cátedra de Grandes Sistemas, Soluciones Cognitivas y Analítica Big Data con la Universidad Autónoma de Madrid. Es también coordinador y profesor de varias asignaturas en el Master de Big Data y Científicos de Datos patrocinado por dicha Cátedra. También es colaborador en diversos masters de Big Data en varias escuelas de negocio.

D. Luis Reina Juliá

Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid y MBA por la Universidad Inglesa de Henley. Lleva trabajando para IBM desde hace más de 22 años y está especializado en el área de Analytics. Es profesor en la Escuela de Organización Industrial (EOI) e Instituto de Empresa (IE) donde imparte clases en diversos masters de Big Data. Ha sido durante más de 20 años profesor en la Universidad Pontificia de Comillas impartiendo diversas clases de bases de datos en las carreras técnica y superior de Informática y Telemática de ICAI. Además es coautor de los Libros Introducción al SQL para Usuarios y Programadores publicado por Thomson (Paraninfo) y DB2 Cluster Certification Guide publicado por Prentice Hall. 

Dª. Carmen López

Actualmente es la Directora de Customer Intelligence, Market Intelligence y Pricing en Makro. Licenciada en Matemáticas con especialidad en Estadística, por la Universidad Complutense de Madrid. Cuenta con el Executive MBA del Instituto de Empresa. Ha desarrollado su carrera profesional muy vinculada al mundo analítico y a la inteligencia de clientes, en SAS, E&Y e IBM entre otras empresas. Posee amplia experiencia de negocio en sectores muy diversos; banca, seguros y retail.

D. Luis Núñez Maestre

Head of Digital and Mobile en Apache Media. Es digital executive con más de 9 años de experiencia participando en proyectos de innovación digital y consultoría en España, Inglaterra e Irlanda. Durante su experiencia en Google ha contribuido al lanzamiento de numerosas empresas en diversos sectores tales como gran consumo, travel, media & entertainment & eCommerce. Experto en optimización de inversiones en mobile first companies contribuyendo a la expansión global de las mismas. Además de coordinar y asesorar a clientes en Owned Media.

D. Miguel de la Llave

Responsable de modelización y pricing en el departamento actuarial de vida, salud y accidentes en AXA Seguros. Licenciado en Ciencias Económicas y en Ciencias Actuariales y Financieras por la Universidad Complutense (UCM). Posee el máster en Técnicas Cuantitativas para el Sector Asegurador por la Universidad Carlos III (UC3M). Ha desarrollado su carrera como analista de inversiones en Square Capital, modelizador de riesgos crediticios en Barclays Bank. Experto en geolocalización y modelos de regresión espacial.

D. Hugo Tamashiro

Responsable de Markerting Análitico de Mutua Madrileña. Especialista en análisis de información y procesos comerciales, la carrera del profesor Hugo Tamashiro se ha desarrollado en el área del Marketing y las ventas en entornos B2C con especial atención en los clientes. Con 19 años de experiencia en diferentes posiciones en consultoría y en Mutua Madrileña. Actualmente ocupa el puesto de responsable de Marketing Intelligence en Mutua Madrileña inmerso en mejorar los resultados comerciales en base a datos.

Dr. D. Pablo Fernández

Doctor en Ciencias Físicas, se especializó en el uso de técnicas de inteligencia artificial para la optimización de procesos. Ha dirigido dos tesis doctorales sobre la optimización de parámetros técnicos bursátiles mediante algoritmos evolutivos. Ha trabajado en empresas de diferentes sectores: Energía, finanzas y TIC. Ha dirigido proyectos de investigación y desarrollo y ha publicado numerosos trabajos en revistas y congresos internacionales. Es profesor de universidad desde hace veinte años.

D. Francisco Gallego Sánchez-Bermejo

Ingeniero informático por la Universidad Pontificia de Salamanca, MBA, y varios certificados en gestión como ITIL EXPERT o SCRUM master. Tiene más de 10 años de experiencia en consultoría informática, en las principales empresas y clientes del sector, especializado en el mundo del dato, pasando por todos los roles desde programador a director de proyectos o incluso Product Manager en Big Data. Además, ha desempeñado la faceta de profesor y director de Master de BI y Big Data en la Escuela de Formación en Nuevas Tecnologías CICE, donde ha obtenido el reconocimiento de compañeros y alumnos.

D. Gabriel Valverde

Científico de Datos en Bankinter, donde trabaja en diversos casos de uso del ámbito financiero, investigador en Ingeniería Matemática, Estadística e Investigación Operativa por la Universidad Complutense de Madrid. Su proyecto se enfoca en sistemas expertos usando programación funcional y Big Data. Como miembro del grupo G-TeC participó en proyectos sobre Big Data y Análisis de Datos. En su carrera profesional ha trabajado en el desarrollo del producto en Wyred una start-up enfocada a la personalización en marketing, donde desarrolló distintos modelos predictivos basados en Machine Learning. Su experiencia docente ha estado enfocada a la difusión de posible aplicaciones empresariales de modelos Deep Learning, así como al aprendizaje y aplicación de frameworks Big Data en Data Science. Sus campos de interés son: Lambda Architecture, Decision Sciences, Decision Support Systems, Unsupervised Learning, Deep Learning, Uncertainty, CAD, Category Theory, Bayesian Statistics and Reinforcement Learning.

Dª. Laura Pilar Duque Santamaría

Directora de cumplimiento normativo y control interno (Mutualidad General de la Abogacía). Licenciada en Ciencias Económicas y Empresariales (1993.1998) y en Ciencias Actuariales y Financieras (2000-2002) por la Universidad Complutense de Madrid. Premio Nacional de licenciatura en ambas. Inspectora de Seguros de Estado (2000). Comenzó a desarrollar su carrera profesional en la Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones donde llegó a ocupar el puesto de Subdirectora General de Ordenación del Mercado de Seguros. Fue también consejera del Consorcio de Compensación de Seguros. Directora del equipo de Regulatory & Compliance especializado en el sector asegurador en Deloitte Legal (2013 – 2017).

D. Iván Robles

Data Sciencist en Big Data en ORANGE. Licenciado en Matemáticas e Ingeniero Superior de Telecomunicaciones. Más de 10 años de experiencia en el análisis de datos. Desarrollo de proyectos para diversos sectores, especialmente para el sector de telecomunicaciones. Formador interno en Orange, y externo colaborando en Máster y Programas Superiores de Formación. Conocimiento de distintas herramientas de BI para extracción y transformación de la información en análisis de datos relevantes. Experiencia en el uso de gran variedad de modelos estadísticos y conocimiento de diversas herramientas de modelización. Experiencia en metodologías Agile.

D. José Luis Cañadas Reche

Licenciado en Investigación y técnicas de mercado, Diplomado en Estadística y máster en Estadística Aplicada. Actualmente es Senior Data Scientist en Orange desarrollando varios proyectos a través de frameworks analíticos y tecnologías Big Data. Tiene más de 10 años de experiencia como analista de datos tanto en el ámbito de la sociología como en empresas del sector de las telecomunicaciones. Apasionado de la estadística, es experto en modelos predictivos y en análisis multivariante de interdependencia. Desde 2010 es miembro de la Comunidad R-hispano de usuarios de R dónde tiene el cargo de Vicepresidente.

Garantía de Calidad

Enlace a la normativa de la universidad

Consulta aquí 

Enlace al sistema de quejas, reclamaciones y sugerencias

La Universidad Europea pone a tu disposición la aplicación "Instancia General Online" para atender y resolver tus consultas, peticiones y quejas.

Calidad académica

La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente.

En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

Sistema interno de garantía de calidad

La Universidad Europea ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Fundación para el Conocimiento Madri+d Agencia Autonómica para la Evaluación de la Calidad de las Universidades, como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.

Experiencia universitaria

  • Enlace a servicios de gestión

Consulta aquí

  • Enlace a servicios de orientación

Consulta aquí

  • Enlace a servicios de información para el alumno

Consulta aquí

  • Enlace a servicios de complementarios ofertados

Consulta aquí

Conexión con la empresa

Empresas colaboradoras

En el Máster en Business Analytics, además de contar con el expertice de IBM, también contarás con un amplio portfolio de empresas colaboradoras vinculadas al Business Analytics y con profesionales de importantes empresas que participan impartiendo docencia en el máster, acercando la realidad profesional al estudiante mediante el análisis de casos reales. Algunas de las entidades son:

  • IBM.
  • INNOVA.
  • DataCentric.
  • Gain Dynamics.

Formación Práctica

Se estima que en los próximos 5 años existirá una carencia significativa de profesionales cualificados en esta disciplina en todas las áreas de la empresa. Por esta razón, muchas de las consultoras que analizan esta tendencia recomiendan a las empresas activamente buscar establecer vínculos con Universidades donde se impartan estos programas.

El perfil del Máster en Business Analytics de la Universidad Europea capacita a graduados y profesionales en el tratamiento y análisis de datos para toma de decisiones en la empresa. Como alumno recibirás una formación totalmente práctica orientada a su aplicación al negocio, en donde profundizarás en casos prácticos reales en las siguientes áreas de la empresa: área financiera, marketing, logística, riesgos, seguros y recursos humanos.

Plan de estudios

Titulación 

Al finalizar este programa, el alumno recibe el título de Máster en Business Analytics expedido por la Universidad Europea de Madrid.

Plan de estudios

MÓDULO I. LA IMPORTANCIA DEL DATO EN LAS ORGANIZACIONES (32 H)

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. POSICIONAMIENTO EMPRESARIAL DEL BIG DATA (24 H)

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 (72 H)

Conocer los fundamentos tecnológicos básicos de Business Analytics.

  • SQL.
  • Python.
  • R.

MÓDULO IV. TÉCNICAS ANALÍTICAS PARA EL DATA-DRIVEN-DEVISION-MAKER (72 H)

Conocer las técnicas analíticas para la toma de decisiones en Business Analytics.

  • Estadísitica.
  • Inteligencia Artificial y Cognitive Computing.
  • Machine Learning.
  • Deep Learning.

MÓDULO V. VISUALIZACIÓN DE DATOS Y GEOLOCALIZACIÓN (48 H)

Conocer cómo mostrar los datos para una correcta interpretación.

  • Herramientas de BI y visualización de datos. 
  • Geolocalización en R Mapas y dependencia espacial.

MÓDULO VI. DIGITAL ANALYTICS. ENFOQUE FUNCIONAL Y SECTORIAL. VISIÓN PRÁCTICA (48 H)

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 VII. BUSINESS ANALYTICS. ENFOQUE FUNCIONAL Y SECTORIAL. VISIÓN PRÁCTICA (72 H)

Conocer cómo aplicar un proyecto de Business Analytics en distintos sectores, con foco en las singularidades y retos de cada uno.

  • Business Analytics en Finanzas.
  • Business Analytics en Logística.
  • Business Analytics en CRM (Salesforce).
  • Business Analytics en Recursos Humanos.
  • Business Analytics en Marketing.
  • Business Analytics en Riesgos y Seguros.
  • Business Analytics y Ciberseguridad.

MÓDULO VIII. IMPLANTACIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS ANALYTICS (48 H)

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 IX. NORMATIVA LEGAL EN LA GESTIÓN DEL DATO (32 H)

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 X. TRABAJO DE FIN DE MASTER (32 H)

Calendario de implantación

Curso académico 2018-19

Calendario lectivo

Consultar aquí.

Precio y ventajas del Máster en Business Analytics online

10% de descuento en docencia. ¡Plazas limitadas!

7.800€

Anuales

BECAS Y AYUDAS

  • Flexibilidad de pago.
  • Ayudas al estudiante de alto rendimiento.
  • Ayudas por continuación de estudios.
  • Ayudas por simultaneidad de estudios.
  • Ayudas por tener un familiar en la Universidad Europea.
  • Becas de la Universidad Europea.
  • Becas Oficiales.
Información sobre becas

Metodología

  • Challenge Based Learning: aprenderás a través de casos reales de multinacionales de primer nivel, usando herramientas como IBM Cloud o Watson Studio. Para la obtención de datos utilizarás herramientas como SQL, Apache Hadoop, Spark, Python, R y Steam Computing. Y visualizarás los datos con Cognos.
  • Estancia Internacional (optativa): adquirirás una visión global de la empresa a través de una estancia de tres días en Múnich, sede mundial de Watson IoT, donde descubrirás la realidad de importantes compañías como Avnet, BNP Paribas, CapGemini, Tech Mahindra...
  • Tech Experience: Dominarás herramientas de obtención de datos y de visualización de los mismos que usan las empresas en su actividad, y estarás preparado para responder a las necesidades de su negocio. Además, tendrás masterclass impartidas por profesionales de IBM en el Client Center de Madrid.
  • Empleabilidad: tendrás la oportunidad de tener acceso a los procesos de selección, tanto para realizar prácticas profesionales como acceder a la bolsa de empleo de IBM o empresas asociadas.

Metodología Online

La metodología online de la Universidad Europea se centra en el estudiante y en garantizar un aprendizaje eficaz y personalizado, acompañándolo en todo momento para que logre sus objetivos. La tecnología y la innovación nos permiten ofrecer un entorno dinámico y motivador, con la flexibilidad que necesita y las herramientas que aseguran la calidad formativa.

El sistema de aprendizaje de la universidad europea online se basa en la metodología learning by doing, con la que aprenderás de una forma fácil y dinámica, a través de casos prácticos, recursos formativos, participación en debates, asistencia a clases virtuales y trabajo individual y colaborativo, lo que favorece el networking.

La opinión de nuestros alumnos

  • Manal Zahí

    Alumna del Grado en Business Analytics

    Manal Zahí

    Me encanta vivir en España. Gracias al ambiente multicultural puedes conocer a gente de distintas nacionalidades.

  • Julia Faura

    Alumna del Grado en Administración y Dirección de Empresas

    Julia Faura

    Recibo una visión más global para sobrevivir en el entorno tan competitivo que se vive hoy en día.

  • Claudia López

    Alumna del Postgrado de Experto en Ciberseguridad

    Claudia López

    La Universidad Europea dota de valores añadidos al mero concepto académico de la enseñanza clásica.

De la mano de los mejores profesionales

  • Federico Soto

    Profesor del Grado en Administración y Dirección de Empresa

    Federico Soto

    En la UE formamos a nuestros alumnos para ser los protagonistas de la próxima transformación de las empresas.

  • Luana Gava

    Profesora del Grado en Administración y Dirección de Empresas

    Luana Gava

    El estudiante aprovecha un entorno universitario único, orientado a la empresa y en constante contacto con ella.

  • Miguel Ángel Povedano

    Director del Máster Universitario en Comercio y Relaciones Económi...

    Miguel Ángel Povedano

    El mundo necesita de personas que gestionen y dirijan empresas con vocación internacional, más allá de fronteras locales.

Salidas profesionales

El perfil del egresado del Master en Business Analytics es un profesional con amplio conocimiento de diversas plataformas para obtener y gestionar datos y poder tomar decisiones en función los mismos (Data-Driver-Decision-Maker). Gracias a la preparación orientada a la toma de decisiones global, podrá trabajar en varios sectores e industrias, dado que la plataforma se utiliza en áreas transversales tanto en grandes empresas multinacionales como PyMES.

En el 2020 el incremento de demanda de este perfil en los Estados Unidos según Forbes e IBM pasará a ser de 364.000 a 2.720.000. Y en España este tipo de puestos de perfiles tiene una perspectiva de crecimiento de aproximadamente el 30% y cuenta con una de las tasas de paro más bajas, en torno al 2%, ya que la demanda por parte de las compañías y la necesidad de estos profesionales aumenta a mayor velocidad que el número de profesionales disponible.

Salidas profesionales