Master in Business Analytics & Big Data
Madrid, Espanha
Mestrados
DURAÇÃO
10 meses
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Período integral
PRAZO DE INSCRIÇÃO
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Oct 2025
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Existem 4 pré-programas a serem realizados para o Mestrado em Business Analytics e Big Data:
- Pré-Programa de Métodos Quantitativos
- Codificando no pré-programa Python
- Pré-programa Linux
- Pré-programa SQL
O conteúdo do programa principal abrange 4 áreas-chave de aprendizagem, entregues ao longo de três mandatos.
TRANSFORMAÇÃO DE NEGÓCIOS
Obtenha uma compreensão abrangente e profunda de como as organizações hoje coletam e utilizam dados gerados a partir de uma ampla variedade de fontes para impulsionar o desempenho. Entenda como as empresas estão adotando tecnologias avançadas para gerar insights novos e acionáveis.
CIÊNCIA DE DADOS
Mergulhe no mundo da ciência de dados, adquirindo conhecimento prático em uma ampla gama de técnicas de Inteligência Artificial, desde Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Conversational Agents e Robotics.
TECNOLOGIAS DE BIG DATA
Conheça as ferramentas e tecnologias emergentes disponíveis para enfrentar com sucesso os desafios do Big Data. Aprenda a projetar e construir um Data Lake capaz de lidar com coleções de dados estruturadas e não estruturadas em grande escala em tempo real usando tecnologias de ponta como Kafka, Hadoop, Spark e Flink, entre outras.
HABILIDADES PROFISSIONAIS
Ser bem-sucedido em ciência e análise de dados não é apenas ter conhecimento técnico de alto nível. Desenvolva as habilidades profissionais e comportamentais necessárias para ter um impacto real nas decisões de negócios.
O curso de 10 meses, com opções de admissão em outubro e abril, é uma experiência de aprendizado em ritmo acelerado ministrada em nosso campus de Madri. Para completar o programa, há também uma semana de imersão na China. O programa é dividido em três termos que combinam assuntos de quatro áreas-chave de conhecimento e habilidades para profissionais em ciência e análise de dados.
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