EADA Business School, Executive Education

Master Online en Business Analytics e Inteligencia Artificial

Este máster está diseñado para líderes y profesionales que desean encabezar proyectos estratégicos en transformación digital dentro de sus organizaciones. Especialistas en datos y tecnología interesados en profundizar en analytics, machine learning e inteligencia artificial, para directivos y gestores que buscan alinear los datos y la tecnología con los objetivos estratégicos de sus empresas.

Los profesionales de áreas funcionales como marketing, operaciones, recursos humanos o finanzas, que quieran aplicar analytics en sus sectores y personas con experiencia previa en gestión o áreas técnicas, que deseen potenciar sus habilidades en liderazgo y toma de decisiones basadas en datos.

La formación online supondrá una carga lectiva de entre 6 y 8 horas semanales. Cuando el Proyecto Final de Master se haya definido el participante debe incluir 2 horas semanales más de dedicación.

Bloque 1: Estrategia de Analytics

Objetivos: Alinear los analytics con la estrategia de empresa. Crear una estrategia de Analytics para generar valor a la empresa.

• Revisión de procesos de empresa. Necesidades y el valor del modelo analítico.
• Aportación de valor por proceso.
• Análisis coste / beneficio de los analytics por proceso.
• Planificación, priorización y Ejemplos BMC y Objetivos Estratégicos.

Bloque 2: Captación, Gestión y Gobernanza de datos

Objetivos: Entender los desafíos de la obtención de datos de calidad y sus tratamientos. Definir y gestionar un comité de gobernanza y sus funciones

• Tipos de datos y fuentes de captación.
• Extracción, calidad y tratamiento de datos.
• Diseño e implementación de una estrategia de datos alineada con la estrategia de la organización. Perfiles profesionales necesarios para hacerlo con éxito.
• Oficina de datos y comité de gobernanza de los datos para poder trabajar con datos de calidad.

Bloque 3: Analítica Digital

Objetivos: Entender y poner en práctica los analytics básicos del mundo digital así como el análisis de la estructura de redes sociales

• Analytics básicos digitales: Google, Meta, etc. Análisis estructural de redes sociales (SNA).
• Analizar tipos de datos para definir nichos de mercado y tomar decisiones informadas. Evaluar el posicionamiento digital propio y de la competencia, incluyendo estrategias de posicionamiento orgánico.
• Crear cuadros de mando eficientes para conectar datos orgánicos con acciones de marketing digital efectivas.

Bloque 4: Main Analytics

Objetivos: Entender los analytics básicos basados en estadística y métodos directos

• Desarrollar razonamiento analítico para resolver problemas y tomar decisiones basadas en datos.
• Aplicar estadísticas descriptivas e inferenciales para interpretar datos, estimar y probar hipótesis.
• Seleccionar modelos de predicción adecuados según las necesidades del negocio y sus características.

Bloque 5: Inteligencia Artificial

Objetivos: Entender y poner en práctica las principales técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a los analytics.

• Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Conocer los ámbitos de la inteligencia artificial. Machine learning y sus posibilidades, entender y poner en práctica modelos.
• Saber los criterios de dirección para la aceptación de un modelo. Ser conscientes de la mejora de la competitividad mediante los datos. Ser capaz de aplicar los conocimientos funcionales en un caso propio.

Bloque 6: IA Generativa

Objetivos: Proveer una guía para la planificación, ejecución y evaluación de proyectos de IA generativa, incluyendo la medición de ROI.

• Conceptos fundamentales y principales modelos y arquitecturas: redes generativas antagónicas (GANs) y transformadores (GPT, BERT). Revisión de aplicaciones empresariales.
• Gestión de equipos y perfiles necesarios para desarrollar proyectos de IA (data scientists, ingenieros de IA, especialistas de negocio)
• Ética en IA generativa: sesgos en modelos, privacidad de datos, transparencia y equidad.

Bloque 7: Gestión de proyectos de Analytics

Objetivos: Saber dirigir y gestionar un proyecto de analytics y saber estimar el coste del mismo

• Técnicas de gestión de proyectos ágiles
• Valoración económica de proyectos

Bloque 8: Aplicación a áreas de negocio

Objetivos: Entender el valor y saber cómo aplicar los analytics al entorno del marketing y las operaciones.

• Analytics aplicados al Marketing
• Analytics aplicados a las Operaciones
• Analytics aplicados a Finanzas

Bloque 9: Nuevas Habilidades

• Toma de decisiones y sesgos cognitivos
• Valoración de evidencias en la toma de decisiones
• Visualización de datos
• Gestión y liderazgo de equipos altamente cualificados

Proyecto final

La realización de un proyecto es una de las metodologías clave del modelo pedagógico de EADA, pues permite la transferencia del aprendizaje a una realidad de negocio. Se trata de identificar las organizaciones o empresas que necesiten realizar un plan estratégico del área de Analytics y Big data con el fin de que tenga un impacto real en la compañía.

Las ideas de proyectos son propuestas de los propios participantes del programa y, después de ser validadas por la Dirección del programa se desarrollan en equipo con la ayuda de un tutor asignado para tal fin.

El proyecto se defiende ante un tribunal académico formado por profesionales de finanzas, estrategia y directivos del área de Analytics y Big data, el último día del programa, de forma online.

Módulo de habilidades Directivas (Collbató Residential Training Campus)

Liderazgo personal

• Autoconocimiento
• Estilos cognitivos y comportamientos asociados
• Bases del Liderazgo Personal.
• Desarrollo de competencias
• Aprender y desaprender.
• Modelos de liderazgo (liderazgo situacional, liderazgo auténtico, liderazgo basado en la confianza...)
• La comunicación como instrumento fundamental de liderazgo
• El desarrollo y liderazgo de equipos de alto rendimiento (etapas de un equipo, roles en los equipos, aprendizaje en los equipos...)
• Liderazgo y Cambio

• Alinear la analítica con la estrategia empresarial: capacitar a los participantes para integrar la analítica en los procesos de negocio, maximizando el valor aportado por cada área y optimizando la toma de decisiones mediante análisis coste-beneficio.
• Dominar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial y su aplicación práctica: proporcionar los conocimientos y habilidades necesarios para implementar soluciones de IA, incluida la IA generativa, en proyectos estratégicos, desde su planificación hasta la medición del ROI, con especial énfasis en modelos supervisados, no supervisados y generativos.
• Aplicar la analítica en las principales áreas funcionales: enseñar cómo utilizar la analítica en ámbitos como marketing, operaciones, recursos humanos y finanzas para mejorar la eficiencia, el rendimiento y la toma de decisiones informadas.
• Desarrollar competencias transversales en liderazgo y gestión de proyectos: preparar a los participantes para liderar equipos altamente cualificados y gestionar proyectos de analítica mediante metodologías ágiles, priorizando la ética, la transparencia y el impacto organizativo.

Los graduados del Máster Online en Business Analytics e Inteligencia Artificial están preparados para asumir roles estratégicos en áreas de análisis de datos, inteligencia artificial y toma de decisiones basada en datos, en organizaciones de distintos sectores y tamaños. El programa proporciona las competencias necesarias para transformar datos en conocimiento accionable y generar impacto real en el negocio.

Entre las principales salidas profesionales se encuentran:

• Business Analytics Manager
• Data Analyst
• Data Scientist
• AI Business Consultant
• Business Intelligence Manager
• Analytics & Insights Manager
• Digital Transformation Manager
• Product Analytics Manager
• Data Strategy Consultant
• Responsable de Inteligencia de Negocio