Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS

Máster en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS

Máster en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS

¿Buscas liderar la estrategia de datos y la toma de decisiones con Business Intelligence y Big Data? Fórmate en fundamentos, gobierno del dato y arquitecturas para crear valor con información a gran escala.

  • 100% Online
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  • Conv. abierta
  • Becas
  • Titulación Universitaria
  • Modalidad 100% online, a tu ritmo
  • 60 Créditos ECTS
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Máster en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS

Un máster con datos verificables del programa

  • 60 Créditos ECTS
  • Facultad de Transformación Digital
  • Prácticas en centros reales
  • Título propio STRUCTURALIA

¿Qué conseguirás al terminar este máster?

Estrategia y gobierno

Aprende a liderar iniciativas de datos y a formular estrategias de gobernanza para asegurar calidad, seguridad y accesibilidad.

Arquitectura de datos

Diseña y administra la arquitectura de sistemas transaccionales e informacionales, optimizando recopilación y procesamiento corporativo.

Big Data y decisiones

Evalúa innovaciones en el procesamiento de volúmenes masivos y en inteligencia empresarial para decisiones operativas y estratégicas.

Data Warehouse con SQL

Concebirás e implementarás almacenes de datos robustos usando bases de datos relacionales y SQL para una gestión eficiente.

Temario del programa

9 módulos que cubren desde los fundamentos de Business Intelligence y Big Data hasta el gobierno del dato y el diseño de Data Warehouse. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. los Nuevos Paradigmas. la Transformación Digital. Elementos a Tener en Cuenta en Proyectos de Data.

Unidad Didáctica 1. Big Data

  • Introducción a Big Data
  • Los datos como un activo
  • Los facilitadores tecnológicos
  • Conceptos clave en Big Data
  • Big data vs. Business Intelligence

Unidad Didáctica 2. el Estado del Arte de la Tecnología

  • Elementos de una arquitectura Big Data
  • ¿Qué son IaaS - PaaS - SaaS?
  • Tecnologías Open Source
  • Cloud pública y Cloud privada
  • Herramientas de visualización

Unidad Didáctica 3. Transformación Digital

  • Qué es y no es transformación digital
  • El cliente en el centro
  • El papel de la tecnología como facilitador
  • Caso de uso: Experiencia de usuario
  • Caso de uso: People analytics

Unidad Didáctica 4. Gobierno del Dato

  • Data Governance y Data Quality
  • Estrategia del dato
  • GDPR y privacidad
  • Cómo ser una empresa Data-Driven
  • Planificar un proyecto de datos
02

Módulo 2. Introducción a la Inteligencia de Negocio

Unidad Didáctica 1. Business Intelligence

  • Introduccion
  • La necesidad de un sistema Business Inteligence
  • Ventajas de un sistema de Business Inteligence
  • Datos, información y conocimiento
  • Modelo de transformación del dato

Unidad Didáctica 2. Sistemas Transaccionales e Informacionales

  • Introducción a sistemas empresariales
  • Sistemas transaccionales y sus características en el mundo actual
  • Sistemas informacionales
  • Otros modelos de clasificación de los sistemas de información
  • Los sistemas BI en las empresas

Unidad Didáctica 3. Planes y Mapas Estratégicos

  • La necesidad de establecer un plan y su medición
  • Plan Director, Estratégico y Operativo
  • Mapas estratégicos
  • El cuadro de mando integral
  • Indicadores clave de negocio KPI

Unidad Didáctica 4. Metodologías y Procesos

  • Introducción a metodologias para el plan de negocio
  • Las 10 claves para la elaboración de un Business Case
  • Metodología Canvas
  • Analisis DAFO
  • La importancia de la toma de decisión orientada al dato
03

Módulo 3. Bases de Datos Relacionales. Sql. Diseño de un Datawarehouse (big Data)

Unidad Didáctica 1. Primeros Pasos en Sql

  • Introducción a SQL
  • Manipulación de bases de datos
  • Tipos de datos
  • Normalización
  • Creación de tablas en SQL

Unidad Didáctica 2. Comandos Sql

  • Manipulación de tablas
  • Consulta de tablas en SQL
  • Combinación de tablas en SQL
  • Combinaciones de tablas y vistas
  • Otros comandos en SQL

Unidad Didáctica 3. Funciones Sql

  • Funciones para strings y funciones numéricas (I)
  • Funciones numéricas (II)
  • Funciones de fecha y hora
  • Otras funciones
  • Bucles, condicionales y triggers en SQL

Unidad Didáctica 4. Diseño de un Datawarehouse

  • Introducción al datawarehousing
  • Bases de datos en un datawarehouse. Stage
  • Bases de datos en un datawarehouse. ODS (I)
  • Datos en un datawarehouse. ODS (II)
  • Bases de datos en un datawarehouse. DDS
04

Módulo 4. Bases de Datos Nosql (big Data)

Unidad Didáctica 1. Introducción a las Bases de Datos Nosql

  • Concepto de Bases de Datos NoSQL
  • Ventajas y desventajas de las Bases de Datos NoSQL
  • Características principales de las Bases de Datos NoSQL

Unidad Didáctica 2. Tipos de Bases de Datos Nosql

  • Bases de datos Documentales
  • Bases de datos de Columnas
  • Bases de datos Clave-Valor
  • Base de datos en grafos

Unidad Didáctica 3. Mongodb: una Base de Datos Documental

  • Introducción a MongoDB
  • Características y arquitectura de MongoDB
  • Modelado de datos en MongoDB
  • Consultas y operaciones en MongoDB
  • Escalabilidad y rendimiento en MongoDB

Unidad Didáctica 4. Otros Sgbd Nosql

  • Apache Cassandra
  • CouchDB
  • Redis
  • Amazon DynamoDB
  • NeoJS

Unidad Didáctica 5. Instalación, Configuración y Uso de Mongodb

  • Diseño de la estructura de datos
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Instalación y configuración de MongoDB
  • Creación y manipulación de colecciones en MongoDB
  • Importación y exportación de datos en MongoDB

Unidad Didáctica 6. Consultas y Operaciones Avanzadas en Mongodb

  • Índices y optimización de consultas en MongoDB
  • Agregación de datos en MongoDB
  • Transacciones en MongoDB
  • Replicación y alta disponibilidad en MongoDB
  • Copias de seguridad y recuperación en MongoDB

Unidad Didáctica 7. Casos de Uso de las Bases de Datos Nosql

  • Aplicaciones web y móviles
  • Big Data y análisis de datos
  • Internet de las cosas (IoT)
  • Sistemas de recomendación
  • Social media y redes sociales

Unidad Didáctica 8. Integración de Bases de Datos Nosql con Tecnologías Externas

  • Introducción a la integración de datos
  • Integración con lenguajes de programación (Python, Java, etc.)
  • Integración con herramientas de Business Intelligence (BI)
  • Integración con sistemas de almacenamiento en la nube

Unidad Didáctica 9. Seguridad y Privacidad en Bases de Datos Nosql

  • Conceptos de seguridad en Bases de Datos NoSQL
  • Autenticación y autorización en MongoDB
  • Encriptación de datos en Bases de Datos NoSQL
  • Auditoría y control de acceso en Bases de Datos NoSQL
05

Módulo 5. Fundamentos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 1. Evolución del Uso de la Información

  • Sistemas de información
  • Introducción BI
  • Fases business intelligence
  • Usuarios business intelligence
  • Historia y futuro BI

Unidad Didáctica 2. Herramientas de Reporting

  • Explotación sistema BI
  • Manejo herramienta Qlik I
  • Manejo herramienta Qlik II
  • Manejo de herramienta Power BI I
  • Manejo herramienta Power BI II

Unidad Didáctica 3. Teoría y Práctica de un Cuadro de Mandos

  • Introducción a KPI'S y cuadro de mando
  • Teoría de visualización básica
  • Teoría de visualización avanzada
  • Proyecto completo de BI Qlikview I
  • Proyecto completo BI Qlikview II
06

Módulo 6. Transformación y Organización de Datos. Data Warehouses, Data Marts y Etl

Unidad Didáctica 1. Procesos Etl

  • Introducción ETL
  • Herramientas ETL
  • Elementos proceso ETL
  • Etl microsoft ssis
  • Comparativa herramientas ETL
  • Referencias

Unidad Didáctica 2. Organización de los Datos I

  • Introducción y evolución de los datos
  • BBDD Relacionales
  • BBDD Relacionales II
  • BBDD NOSQL
  • Comparativa SQL-NOSQL

Unidad Didáctica 3. Organización de los Datos Ii

  • Modelos organización de datos
  • BBDD Columnares
  • Optimizar consultas a BBDD
  • Optimizar consultas a BBDD II
  • Diseño de una BBDD relacional

Unidad Didáctica 4. Data Warehouse y Data Marts

  • Data warehouse
  • Inmon vs kimbal
  • Explotar datos dwh
  • Data mart
  • Amazon redshift
07

Módulo 7. Power Bi

Unidad Didáctica 1. Comenzando con Power Bi

  • Introducción a Power BI
  • Diferentes tipos de Power BI: ¿es realmente gratis?
  • Sumerjámonos en ello: primer informe simple
  • Power Query: fuente de datos
  • Transformación de datos

Unidad Didáctica 2. Modelado de Datos y Dax

  • Modelado de datos
  • Comenzando con DAX (I)
  • Comenzando con DAX (II)
  • Dominando DAX (I)
  • Dominando DAX (II)

Unidad Didáctica 3. Visualización de Datos

  • Tabla y matriz
  • Tendencias
  • Cómo filtrar tus datos adecuadamente
  • Marcadores
  • Obtención de detalles

Unidad Didáctica 4. Llevando Power Bi Al Siguiente Nivel

  • Entendiendo Power BI Service
  • Compartiendo contenido en Power BI Service
  • Comparando Power BI Service y Power Report Service
  • Integrando Python y R en Power BI Desktop
  • Introduciendo Bravo para Power BI Desktop
08

Módulo 8. Matemáticas Aplicadas y Estadística para el Análisis de Datos (con R)

Unidad Didáctica 1. Estadística Básica y Análisis de Datos

  • Distribuciones de probabilidad
  • Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza
  • Preparación y análisis descriptivo de los datos
  • Análisis de valores perdidos y casos anómalos
  • Caso práctico: Preproceso de datos e inferencia estadística

Unidad Didáctica 2. Modelos de Regresión

  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Modelos lineales generalizados (GLM)
  • Árboles de regresión
  • Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de regresión

Unidad Didáctica 3. Modelos de Clasificación

  • Regresión logística binaria
  • Regresión logística multinomial
  • Árboles de clasificación
  • Random forest
  • Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de clasificación

Unidad Didáctica 4. Análisis de Conglomerados y Series Temporales

  • Análisis de componentes principales (PCA)
  • Clasificación: Análisis discriminante
  • Clasificación: K-means
  • Series temporales: métodos de suavizado y descomposición temporal
  • Series temporales: métodos de predicción
09

Módulo 9. Preparación de Datos de Autoservicio

Unidad Didáctica 1. Preparación de Datos

  • Introducción
  • Alfabetización de los datos
  • Trabajar con datos
  • Soluciones y técnicas para tratamiento de datos
  • Gestión de la calidad de datos

Unidad Didáctica 2. Preparación de Datos con Excel

  • Trabajar con datos en Excel
  • Conjunto de datos (DATASET)
  • Data Cleasing con Excel
  • Data Wrangling con Excel
  • Data Blending en Excel

Unidad Didáctica 3. Preparación de Datos con Talend

  • Instalación Talend Data Preparation Desktop
  • Trabajar con datos en Talend
  • Data Cleasing con Talend
  • Data Wrangling con Talend
  • Data Blending con Talend

Unidad Didáctica 4. Preparación de Datos con Dataprep By Trifacta

  • Registro en dataprep by Trifacta
  • Trabajar con datos con Dataprep by Trifacta
  • Data Cleasing con Trifacta
  • Data Wrangling con Dataprep by Trifacta
  • Data Blending con Dataprep by Trifacta

Claustro docente

Equipo docente con experiencia profesional en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS.

AR

Adrián Rodríguez Porres

Facultad de Gestión de Proyectos en Arquitectura

metodología BIM

VG

Vidal Gascón Culebras

Inteligencia Artificial aplicada

JM

Julia Molina Virués

Facultad de Gestión de Proyectos en Arquitectura

arquitectura sostenible

Charo Rey Zabalza

Charo Rey Zabalza

Facultad de Medioambiente y Sostenibilidad

economía circular

ÁS

Ángel Sanz Bernabé

control de calidad

Isabella Sánchez Bermúdez

Isabella Sánchez Bermúdez

Facultad de Dirección de Proyectos e Innovación Tecnológica

comunicación estratégica

Rogelio Delgado Mingorance

Rogelio Delgado Mingorance

Facultad de Ingeniería Industrial

gestión y dirección de proyectos

Miguel Ángel Aparicio Jiménez

Miguel Ángel Aparicio Jiménez

¿En qué podrás trabajar?

Con este máster podrás optar a puestos como:

  • Director de Business Intelligence
  • Arquitecto de Datos
  • Consultor Estratégico de Datos
  • Responsable de Gobierno del Dato
  • Líder de proyectos Big Data
  • Especialista en Data Warehousing

Metodología

Nuestra metodología educativa

Equipo diverso de ingeniería trabajando con portátiles en un laboratorio maker con impresoras 3D
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Rankings y reconocimientos

Evaluados por organismos independientes de educación superior online.

Organización de Estados Americanos (OEA)

Desde 2010 Structuralia ofrece un programa de becas, para másters en español e inglés, en conjunto con la Organización de los Estados Americanos (OEA) dirigido a profesionales sobresalientes de Las Américas, incluido en el Programa de Alianzas para la Educación y Capacitación (PAEC), del que ya se han beneficiado más de 3.500 estudiantes de la región.

APICE

Structuralia y la Asociación Panamericana de Instituciones de Crédito Educativo (APICE) ofrecen un programa de becas de capacitación especializada dirigido a profesionales de Latinoamérica y el Caribe en másters especializados en el sector STEM.

Educa Edtech

La Fundación Educa Edtech se creó con el propósito de fomentar el crecimiento personal y profesional, a la vez que apostar por la transferencia de conocimiento como medio para cambiar el mundo, velando por la implantación de soluciones y por la concesión de ayudas a quienes las merecen.

Financial Magazine

El Ranking 2025 de este medio ha considerado incluir hasta 10 programas de máster de Structuralia en algunas de sus categorías, entre las que se encuentran: Data Science, Big Data, Inteligencia Artificial, Planificación Urbana, Energía o Medio Ambiente.

Mundo Posgrado

En la última publicación de sus habituales rankings anuales, los másteres de Structuralia se colaron en el Top 10 de mejores másteres de España en las categorías de Energías Renovables y de Sistemas Integrados de Gestión.

Escudo Digital

El programa de máster en Ciberseguridad y Riesgos de la Información está incluido en el Top 25 de los mejores programas formativos de ciberseguridad según la entidad "Escudo Digital".

Nuestras cifras

92%de nuestros alumnos nos recomendaría
30+países con alumnado activo
60%de nuestro profesorado son profesionales en activo del sector
15 añosformando a especialistas en ingeniería y arquitectura

Becas STRUCTURALIA

¿Damos el paso para especializarte en Business Intelligence y Big Data + 60 Créditos ECTS?

Nuestro equipo de asesores responde tus preguntas y te explica las ayudas disponibles, sin compromiso.