Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración, Dirección de Empresas, Economía y Marketing.
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Transformación digital, estrategia del dato e Inteligencia Artificial. Leer más
¿ Qué voy a aprender en el Máster en Gestión y analítica avanzada de datos, Big Data e IA?
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
El máster incluye la certificación, individual y personal, por Microsoft en Azure Fundamentals y la certificación Oracle Certified Foundations Associate
Este certificado demuestra un conocimiento básico de los conceptos de la nube, los servicios básicos de Azure y las funciones y herramientas de administración y gobernanza de Azure y sirve de examen para el bloque V Cloud Computing.
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos.
SUPERACIÓN DEL MÁSTER
Realizando aquellos ejercicios prácticos y trabajos que cada docente solicite, y superándolos con éxito
Superando la certificación AZ900 Azure Fundamentals y Oracle Cloud Infrastructure Foundations Associate
Llevando a cabo los entregables a realizar en cada módulo y el examen correspondiente al módulo de Seguridad
Elaborando el Trabajo Fin de Máster que deberá ser defendido ante un Tribunal de Evaluación
El alumnado debe disponer durante el desarrollo de las sesiones de su propio pc con Windows 10/11 profesional incorporado y con un mínimo de 8GB de RAM
REALIZACIÓN DE PRÁCTICAS EN EMPRESAS
Aprende de los mejores profesionales, expertos, directivos y empresarios.
Lugar de impartición:
en Sevilla
Profesorado:
Aprende del mejor claustro académico. Profesores, expertos, directivos y empresarios. Potencia tu carácter emprendedor y desarrolla tu capacidad para localizar oportunidades de negocio.
Nuestro Profesorado
El Claustro de profesores del Máster lo componen profesionales de empresas tecnológicas, así como profesores con gran experiencia dentro del ámbito de las escuelas de negocios.
Director del Máster en Gestión y analítica avanzada de datos, Big Data e IA:
D. Luis Esteban Grifoll
Ingeniero en Informática, Máster en ingeniería de software y PDD IESE Consejero Ex – CHIEF DATA OFFICER de CAIXABANK Especialista en la estrategia de transformación digital, estrategia del dato (big data), gobierno del dato, inteligencia artificial, y ciberseguridad.
Titulación que se obtiene:
El máster incluye la certificación, individual y personal, por Microsoft en Azure Fundamentals
Este certificado demuestra un conocimiento básico de los conceptos de la nube, los servicios básicos de Azure y las funciones y herramientas de administración y gobernanza de Azure y sirve de examen para el bloque V Cloud Computing.
El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge incluye en los programas de Másteres 25/26 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.
De octubre de 2026 a junio 2027
Lunes a jueves en horario de tarde
Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos horario de tarde
El Máster combina clases teóricas y prácticas, junto con un proyecto final que se desarrolla a lo largo del programa. Además, incluye seminarios impartidos por expertos y grandes proveedores de la industria para proporcionar una visión actualizada del campo de los datos y la IA.
Será imprescindible para la obtención del Diploma, la asistencia del alumno a la totalidad de las sesiones lectivas programadas (salvo al 10% de horas lectivas por causas justificadas). Leer más
Programa *
Bloque 1: Apertura e Introducción ciencia de datos Presentación del programa + Aplicaciones en diferentes industrias Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos Experiencia y aplicación practica del Máster
Bloque 2: Arquitectura de big data Plataformas y tecnologías de procesamiento Definición y característica Big Data Definición del Proyecto TFM
Bloque 3: Sistema de almacenamiento Bases de datos relacionales: Diseño y estructura Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso Almacenamiento TFM: revisión de las actividades
Bloque 4: Modelo de datos Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos Modelos de datos no SQL (documentos, etc.) Espacio de datos Sesión vendor: Denodo (virtualización)
Bloque 5: Procesamiento del dato Introducción al SQL: sintaxis básica Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías Introducción al R: Sintaxis básica NO SQL / JSON Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka Experto: Cloudera TFM: revisión de las actividades
Bloque 6: Cloud Computing Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Oracle – OCI Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google Experto: Sesión Oracle Experto: Sesión con AWS TFM: revisión de las actividades
Bloque 7: Seguridad del dato Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad Amenazas y vulnerabilidades Gestión identidades y encriptación de datos TFM: revisión de las actividades
Bloque 8: Gobierno del Dato Marco de gobierno de dato: políticas y procedimientos Gestión del Cambio Data Quality Herramientas de Gobierno del Dato Privacidad de los datos y GDPR IA. Introducción normativa y Data Ethics Gobierno de la IA Herramientas de Gobierno del Dato Relación gobierno del dato – Negocio TFM: revisión de las actividades
Bloque 9: Visualización del Dato Principios de diseño de información Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik, .. Usabilidad de la presentación: Storytelling Presentaciones eficaces Sesión Vendor: Qlik TFM: revisión de las actividades
Bloque 10: Analitica de datos Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión, etc. Maching Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado Desarrollo de modelos y evaluación Deep Learning Caso práctico de ML MLOPS – Desarrollo metodológico de modelos Sesión Vendor: Google Sesión Vendor: Adobe TFM: revisión de las actividades
Bloque 11: Experiencia de Cliente y Marketing Experiencia de Clientes: Visión 360 Sesión Vendor: Salesforce Caso de usos de la industria: T-Systens Casos de usos de la industria: Innova-TSN
Bloque 12: Inteligencia Artificial Definición y aplicaciones de IA. Casos de la industria Sesión experto: ChatGPT IA y marketing Sesión Experto: Microsoft Sesión Experto IBM TFM: revisión de las actividades
Bloque 13: Recapitulación y cierre Presentación de proyectos Cierre del Máster
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