MBDA — Máster en Big Data, Business Analytics e Inteligencia Artificial

Sobre el programa

Aspectos destacados

• Técnica y negocio en el mismo plan

  Cada bloque técnico se cierra con la lectura de negocio: qué decisión soporta el modelo y cómo se explica a quien no es técnico.

• Herramientas de uso real en el sector

  La formación cubre Python con pandas y scikit-learn, R, SQL avanzado, bases NoSQL, Spark y aprendizaje profundo con TensorFlow y PyTorch.

• Aprendizaje automático sobre casos de empresa

  Los modelos se aplican a problemas reales: abandono de clientes, segmentación, previsión de ventas, detección de fraude y recomendación.

• Ética algorítmica y sesgos

  El programa dedica un bloque a la aplicación de algoritmos en decisiones que afectan a personas —crédito, selección, precios— y a la detección de sesgos.

• Competición interna sobre datos reales

  La metodología incluye una competición sobre conjuntos de datos reales, con evaluación del modelo y revisión posterior.

Temario 14 módulos

1. Módulo 1 — Fundamentos matemáticos y estadística aplicada
2. Módulo 2 — Programación en Python y R para analítica
3. Módulo 3 — Bases de datos SQL y NoSQL
4. Módulo 4 — Big data: Spark, Hadoop, arquitecturas distribuidas
5. Módulo 5 — Cloud computing aplicado a datos (AWS, Azure)
6. Módulo 6 — Machine learning supervisado
7. Módulo 7 — Machine learning no supervisado y clustering
8. Módulo 8 — Deep learning: redes neuronales, TensorFlow, PyTorch
9. Módulo 9 — NLP: procesamiento de lenguaje natural
10. Módulo 10 — Sistemas de recomendación
11. Módulo 11 — Visualización de datos: Tableau, Power BI
12. Módulo 12 — Ética algorítmica y sesgos en machine learning
13. Módulo 13 — Aplicación a marketing, finanzas y RRHH
14. Módulo 14 — Proyecto aplicado end-to-end

Requisitos de acceso