Master · Empresas

Master in Business Analytics de Esade

Impartido por Esade Business School · ★ 4.00 (6 opiniones)

  • ModalidadPresencial
  • Duración12 meses
  • Créditos60 ECTS
  • IdiomaInglés
  • TitulaciónMáster propio internacional de Esade Business School: Master in Business Analytics

Sobre el programa

Dirigido a: Titulados recientes sin experiencia profesional relevante que desean especializarse en analítica de negocio con orientación aplicada y directiva.

El Master in Business Analytics de Esade es un programa pre-experience especializado en analítica de negocio con enfoque directo al mercado laboral. Se diferencia del EMIBA (dirigido a directivos con experiencia) por formar analistas junior con competencia técnica real y visión de negocio para roles como business analyst, data analyst en consultoría o grandes empresas, o graduados en programas de datos de multinacionales.

Contenidos y formación:

  • Fundamentos matemáticos y estadísticos aplicados a análisis de datos reales
  • Programación en Python y R aplicada a análisis de negocio
  • Bases de datos SQL y NoSQL
  • Machine learning aplicado: predicción, clasificación, clustering y sistemas de recomendación
  • Aplicaciones a marketing, finanzas y operaciones
  • Visualización de datos con Power BI y Tableau
  • Comunicación de resultados en formato ejecutivo
  • Ética de la IA aplicada al negocio
  • Proyecto integrado con datos reales de empresas colaboradoras

Aspectos destacados: La orientación mixta técnica-directiva diferencia este programa: los egresados adquieren competencia técnica suficiente para trabajar con datos reales y visión de negocio para colaborar con equipos funcionales. Incluye prácticas curriculares en empresas del network Esade y career service específico para posiciones data-driven.

Salidas profesionales:

  • Business analyst en consultoría (McKinsey, BCG, Big Four Advisory)
  • Data analyst en empresa grande
  • Graduado en programa de datos de multinacional
  • Analista en scale-up
  • Consultor especializado en analítica

Aspectos destacados

  • Pre-experience: entrada al mercado laboral con perfil analítico
  • Orientación técnica y directiva combinadas
  • Machine learning aplicado con casos reales
  • Career service con acceso a graduate programs
  • Formato íntegro en inglés con alumnado internacional

Temario 14 módulos

  1. Module 1 — Applied mathematics and statistics for analytics
  2. Module 2 — Programming in Python for data analysis
  3. Module 3 — Programming in R for statistical analysis
  4. Module 4 — SQL and NoSQL databases
  5. Module 5 — Data engineering fundamentals and cloud
  6. Module 6 — Supervised machine learning
  7. Module 7 — Unsupervised learning and clustering
  8. Module 8 — Deep learning fundamentals
  9. Module 9 — Marketing analytics applications
  10. Module 10 — Financial and operations analytics
  11. Module 11 — Data visualization: Power BI, Tableau, storytelling
  12. Module 12 — AI ethics and responsible analytics
  13. Module 13 — Internship in partner company
  14. Module 14 — Capstone project with real data

Requisitos de acceso

Titulación universitaria en Ciencias, Ingeniería, Matemáticas, Económicas o afines con base cuantitativa. Sin exigencia estricta de experiencia profesional (perfil pre-experience). Nivel C1 de inglés.

GMAT o GRE en algunos casos.