Módulo 1. Business Analytics e Inteligencia Artificial en negocios
●	Identificar y abordar los desafíos asociados con las nuevas tecnologías, aplicando técnicas de análisis de datos para impulsar la mejora y el cambio.
●	Aprovechar las oportunidades proporcionadas por las nuevas tecnologías y tendencias emergentes, para mejorar y mantener la competitividad organizacional.
●	Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado en el análisis de datos, con el fin de comprender su potencial y limitaciones, y evaluar su relevancia estratégica para la toma de decisiones.
●	Planificar, gestionar y liderar proyectos de análisis de datos y aplicaciones de inteligencia artificial, asegurando su éxito y cumplimiento de objetivos empresariales.


Módulo 2. Gestión estratégica de datos
●	Aplicar metodologías adecuadas para la recolección, almacenamiento y gestión de datos, asegurando la integridad y disponibilidad de la información.
●	Conocer distintas tipologías de datos y su agrupación entre estructurados y no estructurados.
●	Comprender la relevancia, los desafíos y las oportunidades derivadas de manejar eficientemente grandes volúmenes de datos.
●	Evaluar y garantizar la calidad de los datos utilizados en el análisis, considerando sus diferentes fuentes y características relevantes para resolver problemas empresariales.
●	Comprender y evaluar la seguridad de los datos en distintos entornos.
●	Comprender y aplicar principios éticos y legales en relación con la recopilación, almacenamiento, análisis y uso de datos, asegurando la privacidad y cumpliendo con las regulaciones pertinentes.
●	Conocer protocolos de comunicación entre sistemas.


Módulo 3. Análisis de datos para la toma de decisiones
●	Realizar un procesamiento de datos para su análisis efectivo, identificando patrones, tendencias y relaciones relevantes para la toma de decisiones.
●	Aplicar técnicas de Data Mining para descubrir conocimientos ocultos en conjuntos de datos masivos y utilizarlos para la generación de ideas y la optimización de procesos.
●	Uso de herramientas específicas de análisis de datos.
●	Analizar los datos generados en las redes sociales identificando patrones de comportamiento de los usuarios, sentimientos y opiniones.
●	Analizar datos de visión, como imágenes o videos, para la obtención de información útil en la toma de decisiones.


Módulo 4. Visualización y comunicación efectiva de datos
●	Crear representaciones visuales claras y efectivas de los datos, interpretar gráficos y visualizaciones para comunicar información valiosa y relevante a las partes interesadas.
●	Elaborar informes y presentaciones claras y concisas sobre los resultados del análisis de datos, y comunicar de manera efectiva los hallazgos y conclusiones a diferentes audiencias.
●	Comunicar resultados de diferentes sistemas inteligentes en distintos escenarios.
●	Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial.
●	Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia.
●	Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas.
●	Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes.


Módulo 5. Experimentación, simulación y modelos predictivos
●	Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial.
●	Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia 
●	Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas
●	Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes


Módulo 6. Toma de decisiones estratégicas y operativas basadas en análisis de datos
●	Ser capaz de tomar decisiones fundamentadas en el análisis de datos y comprender su importancia estratégica.
●	Identificar oportunidades de mejora continua a través del análisis de KPIs
●	Identificar oportunidades de mejora en la preparación organizacional y proponer acciones para mejorarla.
●	Maximizar el impacto del análisis de datos en el éxito empresarial a través de la aplicación efectiva de los procesos analíticos.
●	Entender el ciclo de vida de un proceso analítico basado en inteligencia artificial
●	Optimizar la eficiencia y efectividad del análisis de datos en las áreas funcionales de la empresa, generando valor y tomando decisiones informadas.


Trabajo Final de Master

¿A quién está dirigido el Máster en Máster Strategic Business Analytics?

El Máster en Strategic Business Analytics está pensado para profesionales que deseen liderar el cambio hacia una gestión empresarial basada en datos, siempre con una visión estratégica centrada en los objetivos del negocio.

El programa está diseñado para formar a los participantes en el uso avanzado de herramientas analíticas, sin requerir un conocimiento profundo en tecnología. Al completar el máster, los graduados estarán capacitados para desempeñarse como analistas avanzados, aunque no sean especialistas en ciencia de datos.

Requisitos para  acceder al Máster Strategic Business Analytics

Para inscribirse en este máster, es imprescindible contar con una titulación universitaria previa, ya sea como graduado, licenciado, diplomado o ingeniero.

Doble titulación

Al superar con éxito el programa, los alumnos obtendrán dos títulos:

El Máster de EAE Business School.
El Máster de Formación Permanente otorgado por IL3 - Universitat de Barcelona.
Salidas profesionales

Cursar este máster abre las puertas a diversas oportunidades laborales, como:

Chief Data Officer
Business Analyst
Gestión de proyectos de análisis de datos
Consultoría en análisis de datos
Chief Digital Analyst
Consultor de proyectos de datos
Chief Financial Analyst
Chief Marketing Analyst
Chief Operations Analyst
Chief HR Analyst