Program Overview
The Business Intelligence y Big Data (Online) at EOI Business School is a Master programme in Business & Management over 12 months, delivered Online. This programme equips graduates with advanced knowledge and practical skills for professional and academic careers in the field.
Students gain a rigorous grounding in both the theoretical foundations and applied dimensions of business & management. The programme combines coursework, research components, and practical projects that develop critical thinking, problem-solving, and specialist expertise relevant to industry and research needs.
Graduates of the Business Intelligence y Big Data (Online) programme are well-prepared for careers in academia, industry, government, and the private sector across Spain and internationally. The programme provides an internationally recognised qualification within the Bologna higher education framework.
Key Program Features
- Duration: 12 months
- Language of instruction: English
- Study mode: Online
- Tuition: EUR 9,000 (Tuition (Year)) — International students; EUR 9,000 (Tuition (Year)) — EU/EEA students
- Location: Madrid, Spain
Career Opportunities
Graduates of the Business Intelligence y Big Data (Online) programme are prepared for diverse careers in business & management:
- Business Analyst
- Management Consultant
- Product Manager
- Strategy Analyst
- Operations Manager
- Entrepreneur
Program Curriculum
Course Structure
- (para los estudiantes que no tengan un background tecnológico básico)
- Definición y componentes de la IN.
- Contextualización y diseño de sistemas de IN
- Diseño de informes, cuadros de mando e indicadores.
- Fuentes para la IN, abiertas y propietarias.
- Calidad de los datos.
- TipologÃa de herramientas por área, tecnologÃa y procesos.
- Movilidad e IN.ódulo>
- Fundamentos de la dirección estratégica.
- Análisis del entorno competitivo sectorial y particular para toma de decisiones.
- Diagnóstico e indicadores para el análisis interno y externo.
- Obtención de datos de competidores en fuentes abiertas.
- Diseño y simulación de estrategias, diversificación.
- Modelos para la planificación estratégica.
- Fundamentos de la dirección financiera.
- Evaluación y medición del riesgo en las decisiones.
- Obtención y pre-procesado de datos de financieros.
- Modelos basados en datos para las decisiones de inversión.
- Fundamentos de la dirección comercial.
- Marcos de análisis e indicadores comerciales.
- Introducción, objetivos y elementos de las decisiones.
- Probabilidad e inferencia bayesiana.
- Representación gráfica, árboles de decisión y diagramas de influencia.
- Casos y problemas de teorÃa de la decisión.
- Problemas de decisión con y sin experimentación.Tipos de criterios de elección y funciones de pérdida.
- Multidimensionalidad y su tipologÃa. OLAP/ROLAP.
- Esquemas de bases de datos, desnormalización.
- Lenguajes de consulta analÃticos.
- Manipulación, análisis y visualización de datos.
- Bases de datos espaciales.
- Ejemplos y casos.
- Utilidad y conceptos. Arquitectura: data marts y data warehousing.
- Herramientas extract/transform/load - ETL.
- Diseño de data warehouses. Elementos hardware y software.
- Optimización de procesos.
- Integración con sistemas empresariales, ERP y CRM.
- Gestión del conocimiento.
- Ejemplos y casos.
- Introducción, aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Modelos de regresión, funciones de coste.
- Modelos multivariable.
- Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad.
- Modelos conexionistas.
- Herramientas de aprendizaje automático, visualización.
- El ciclo de la minerÃa de datos.
- Ejemplos y casos.
- TecnologÃas, lenguajes y protocolos en la Web.
- Datos estructurados en la Web: XML, RDF y la Web Semántica.
- La Web of Linked Data: el lenguaje de consulta SPARQL.
- Fuentes de datos: la nube de Linked Data.
- Herramientas de interlinking (enlazado) de información.
- Inteligencia de fuente abierta.
- Ejemplos y casos.
- Concepto, fuentes y tipologÃa de big data.
- Bases de datos no convencionales/NoSQL, distribución horizontal.
- Bases de datos documentales y motores de indexación flexibles.
- Marcos de programación para procesamiento de datos paralelos. MapReduce.
- Ejemplos y casos.
- Ideas modelos de negocio
- Conceptos. Modelado de procesos de negocio.
- Relación entre procesos, estrategia y rendimiento.
- Mejora de procesos, optimización y reingenierÃa de procesos.
- Métricas de proceso, variables de control de procesos.
- AnalÃtica de talento.
- Ejemplos y casos.
- Conceptos. Retorno de la inversión en marketing (ROIM).
- Técnicas basadas en datos para las decisiones de marketing. Marketing basado en datos.
- Experimentación Web. Experimentos A/B.
- Análisis de la respuesta y modelos predictivos.
- Social media metrics. Lean Analytics y métricas Web.
- Ejemplos y casos.
- Conceptos. Relaciones a largo plazo y su valoración.
- Modelos de cliente. Comportamiento del consumidor.
- Segmentación y clustering de clientes. Segmentación demográfica.
- Aplicación de diferenciación de campañas basada en segmentos.
- Algoritmos y técnicas de recomendación.
- Mass customization.
- Regulación relativa a la información personal.
- Ejemplos y casos.
- Valvanera Castro Fernandez
- Nestor Guerra
- Jaime Del Pozo Hernando
- Mario de Felipe
- Hugo Viana
- Miguel Ãngel Sicilia
- Manuel Gómez Olmedo
- Alberto Oikawa Lucas
- Emilio Arias Leal
- Carmen Bárcena
- Luis MarÃa Barreiro Abraira
- David DÃaz Vico
- Marcos Fernández Madagán
- Isaac González DÃaz
- VÃctor López Fandiño
- Santiago Mota Herce
- Pedro Pasquau
- Salvador Sánchez Alonso
- Antonio Sarasa
- Juan Pablo Torino
Admission Requirements
Academic Requirements
Titulados Superiores con al menos un a\xc3\xb1o de experiencia en cualquier puesto de la empresa que implique el an\xc3\xa1lisis de datos para la toma de decisiones. El programa es apto para Titulados con un perfil de empresa, as\xc3\xad como para t\xc3\xa9cnicos o titulados en las diferentes \xc3\xa1reas de las TIC, como inform\xc3\xa1tica, telecomunicaciones u otras ingenier\xc3\xadas afines. El perfil de los estudiantes puede responder a uno de los siguientes: Negocio: Profesionales o titulados en empresa o econom\xc3\xada. Tecnolog\xc3\xada: Profesionales o titulados en inform\xc3\xa1tica u otras disciplinas TIC. \xc3\x81reas cuantitativas: Profesionales o titulados en estad\xc3\xadstica, ingenier\xc3\xada o ciencias sociales.
Tuition & Financial Information
Tuition Fee
EUR 9,000 (Tuition (Year)) — International students; EUR 9,000 (Tuition (Year)) — EU/EEA students
Tuition fees: EUR 9,000 (Tuition (Year)) — International students; EUR 9,000 (Tuition (Year)) — EU/EEA students
Financial Aid & Scholarships
Contact EOI Business School directly for scholarship, grant, and financial aid information for this programme. Many European universities offer merit-based and need-based funding for international and domestic students.
About EOI Business School
EOI Business School
Madrid, Spain
EOI Business School is a Spanish public educational institution operated by the Spanish Ministry of Industry, Energy and Tourism, which offers executive and postgraduate programmes in Business...
University Profile- Start Date 2017-10-01
- Language English
- Duration 12 months