• Analítica de Datos
• Gestión de Datos
• Casos de Usos Analíticos
• Big data
• Trabajo final de máster

• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
• Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de información de inteligencia de negocio y datos masivos (big data) y sus principales utilidades y componentes para proporcionar información y conocimiento que permite mejorar la toma de decisiones.
• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implementar un proyecto de inteligencia de negocio dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de inteligencia de negocio.
• Conocer las nuevas tendencias en materia de inteligencia de negocio, en particular, el fenómeno de los datos masivos (big data), que representa el tratamiento y la interpretación de datos de más volumen, variedad, complejidad y velocidad, procedentes de múltiples fuentes. Entender y saber aplicar el uso efectivo y las implicaciones tecnológicas, legales y éticas.
• Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y las herramientas de análisis de datos, los métodos y los algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones.
• Saber utilizar a nivel de usuario avanzado una suite completa de inteligencia de negocio, un sistema de interrogación y una herramienta de estadística avanzada para el análisis de datos.

• Departamentos de control de gestión en el área económico-financiera, de marketing y ventas y otros.
• Centros de competencias de inteligencia de negocio o departamentos especializados en análisis de datos.
• Departamentos de organización y sistemas y tecnologías de la información.
• Consultores e implantadores de software estándar de inteligencia de negocio, tanto de perfil de negocio como de perfil tecnológico.

• Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de marketing y ventas y en las áreas de producción y operaciones.
• Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de business intelligence/business analytics/big data en departamentos de informática o técnicos y analistas de empresas que han adquirido esta clase de sistemas o están a punto de hacerlo.
• Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y big data en empresas de servicios.
• Arquitectos de datos, que diseñan y construyen la plataforma de datos para proyectos de inteligencia de datos y/o big data.
• Emprendedores que quieren crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos y/o servicios basados en datos.

Aunque el máster no requiere formalmente una formación o titulación específica de origen, es importante disponer de conocimientos previos. En particular, es necesario disponer de conocimientos de programación, estadística y principios de visualización. Adicionalmente, se recomienda el conocimiento del inglés escrito.

• Profesorado: Josep Curto Díaz. Josep Cobarsí Morales. Jordi Conesa Caralt. Julià Minguillón Alonso. Antoni Meseguer Artola. Albert Solé Ribalta. Àngels Rius Gavidia. Mar Marín Capilla. Atanasi Daradoumis. Ana Belén de Felipe.

Sin prácticas en empresas.

El máster se completa con un trabajo final de máster (TFM) que tiene un valor de 12 créditos. El TFM se puede desarrollar en tres modalidades:
1. Elegir entre una serie de temas propuestos por el equipo docente, los cuales cubren los bloques temáticos principales del ámbito de inteligencia de negocio, big data y análisis de datos.
2. Elegir entre un conjunto de temas sugeridos por empresas, que cubren los bloques temáticos centrales del ámbito de la inteligencia de negocio, big data y análisis de datos.
3. Plantear un proyecto propio que cubra los intereses del estudiante y que pueda desarrollarse en su empresa.

En caso de no tener conocimientos mínimos necesarios para cursar el máster, se pueden adquirir mediante la especialización de Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de manera independiente alguno de los cursos vinculados a la especialización anterior.