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Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

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Máster en Big Data + 60 Créditos ECTS

Un máster con datos verificables del programa

  • 60 Créditos ECTS
  • Facultad de Análisis de Datos
  • Prácticas en centros reales
  • Título propio INESEM

¿Qué conseguirás al terminar este máster?

Ecosistema Big Data

Comprende el ecosistema Big Data, con sus herramientas, técnicas y aplicaciones en la era de la información.

Visualización en R

Domina ggplot2 para crear visualizaciones atractivas y comprensibles de datos en R.

IoT y ciberfísicos

Asimila los fundamentos y la arquitectura de IoT y sistemas ciberfísicos aplicados al análisis de datos.

Visión artificial

Desarrolla visión artificial con Python y OpenCV, analizando y procesando imágenes con algoritmos.

Temario del programa

9 módulos que cubren desde el ecosistema Big Data, visualización con R y ggplot2, hasta IoT, Industria 4.0, aprendizaje automático y visión artificial con Python y OpenCV. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. Transformación Digital

Unidad Didáctica 1. Introducción Al la Transformación Digital

  • Introducción a la transformación digital
  • Concepto de innovación
  • Concepto de tecnología
  • Tipología de la tecnología
  • Punto de vista de la ventaja competitiva
  • Según su disposición en la empresa
  • Desde el punto de vista de un proyecto
  • Otros tipos de tecnología
  • La innovación tecnológica
  • Competencias básicas de la innovación tecnológica
  • El proceso de innovación tecnológica
  • Herramientas para innovar
  • Competitividad e innovación

Unidad Didáctica 2. la Sociedad 3.0

  • Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
  • Socialización de la Web
  • Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías

Unidad Didáctica 3. Nuevo Ecosistema Digital

  • Community Manager
  • Chief Data Officer
  • Data Protection Officer
  • Data Scientist
  • Otros perfiles
  • Desarrollo de competencias informáticas
  • El Papel del CEO como líder en la transformación

Unidad Didáctica 4. Nuevos Modelos de Negocio en el Entorno Digital

  • La transición digital del modelo de negocio tradicional
  • Nuevos modelos de negocio
  • Freemium
  • Modelo Long Tail
  • Modelo Nube y SaaS
  • Modelo Suscripción
  • Dropshipping
  • Afiliación
  • Infoproductos y E-Learning
  • Otros

Unidad Didáctica 5. Plan de Transformación Digital

  • Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  • Análisis de la innovación en la empresa
  • Elaboración del roadmap
  • Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  • Implementación del plan de transformación digital
  • Seguimiento del plan de transformación digital

Unidad Didáctica 6. Casos de Éxito en la Transformación Digital

  • BBVA y la empresa inteligente
  • DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
  • El Corte Inglés
  • Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS

Unidad Didáctica 7. el Nuevo Cliente Digital

  • Rediseñando el customer experience
  • La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  • Plan de marketing digital
  • Buyer´s Journey
  • Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  • El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión

Unidad Didáctica 8. Nuevos Mercados, Nuevas Oportunidades

  • Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  • Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  • Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  • Incorporación al mercado
  • Metodologías de desarrollo

Unidad Didáctica 9. la Innovación en los Procesos Organizativos

  • La transformación digital de la cadena de valor
  • La industria 4.0
  • Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
  • Modelos de proceso de innovación
  • Gestión de innovación
  • Sistema de innovación
  • Como reinventar las empresas innovando en procesos
  • Innovación en Procesos a través de las TIC
  • El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución
  • Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
  • Caso Helvex: el cambio continuo
  • La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA
02

Módulo 2. Big Data Analytics Tools

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Big Data

  • ¿Qué es Big Data?
  • La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Open Data
  • Información pública
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Unidad Didáctica 2. Fuentes de Datos

  • Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  • Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

Unidad Didáctica 3. Open Data

  • Definición, Beneficios y Características
  • Ejemplo de uso de Open Data

Unidad Didáctica 4. Fases de un Proyecto de Big Data

  • Diagnóstico inicial
  • Diseño del proyecto
  • Proceso de implementación
  • Monitorización y control del proyecto
  • Responsable y recursos disponibles
  • Calendarización
  • Alcance y valoración económica del proyecto

Unidad Didáctica 5. Big Data y Marketing

  • Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  • Toma de decisiones operativas
  • Marketing estratégico y Big Data
  • Nuevas tendencias en management

Unidad Didáctica 6. del Big Data Al Linked Open Data

  • Concepto de web semántica
  • Linked Data Vs Big Data
  • Lenguaje de consulta SPARQL

Unidad Didáctica 7. Bases de Datos Nosql y el Almacenamiento Escalable

  • ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  • Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  • Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  • Sistemas de Bases de datos NoSQL

Unidad Didáctica 8. Introducción a un Sistema de Bases de Datos Nosql. Mongodb

  • ¿Qué es MongoDB?
  • Funcionamiento y uso de MongoDB
  • Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  • Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  • Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  • Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  • Consulta de datos en MongoDB

Unidad Didáctica 9. Ecosistema Hadoop

  • ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  • Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  • Sistema de archivos HDFS
  • MapReduce con Hadoop
  • Apache Hive
  • Apache Hue
  • Apache Spark

Unidad Didáctica 10. Weka y Data Mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos

Unidad Didáctica 11. Pentaho

  • Una aproximación a Pentaho
  • Soluciones que ofrece Pentaho
  • MongoDB & Pentaho
  • Hadoop & Pentaho
  • Weka & Pentaho
03

Módulo 3. Business Intelligence, Datawarehouse y Herramientas de Visualización

Unidad Didáctica 1. Business Intelligence y la Sociedad de la Información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 2. Principales Productos de Business Intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Unidad Didáctica 3. Minería de Datos o Data Mining y el Aprendizaje Automático

  • Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  • Proceso KDD
  • Modelos y Técnicas de Data Mining
  • Áreas de aplicación
  • Minería de textos y Web Mining
  • Data mining y marketing

Unidad Didáctica 4. Datamart. Concepto de Base de Datos Departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  • Data Warehouse
  • Herramientas de Explotación
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

Unidad Didáctica 5. Datawarehouse o Almacén de Datos Corporativos

  • Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube

Unidad Didáctica 6. Inteligencia de Negocio y Herramientas de Analítica

  • Tipos de herramientas para BI
  • Productos comerciales para BI
  • Productos Open Source para BI
  • Beneficios de las herramientas de BI

Unidad Didáctica 7. Introducción a la Visualización de Datos

  • ¿Qué es la visualización de datos?
  • Importancia y herramientas de la visualización de datos
  • Visualización de datos: Principios básicos

Unidad Didáctica 8. Metabase

  • ¿Qué es Metabase? Usos y licenciamiento
  • Arquitectura y Componentes
  • Instalación y Configuración inicial
  • Espacio de trabajo y navegación
  • Conexiones a bases de datos en Metabase
  • Creación de preguntas y consultas SQL
  • Tipos de visualizaciones y filtros
  • Construcción de Dashboards

Unidad Didáctica 9. D3 (data Driven Documents)

  • Fundamentos D3
  • Instalación D3
  • Funcionamiento D3
  • SVG
  • Tipos de datos en D3
  • Diagrama de barras con D3
  • Diagrama de dispersión con D3

Unidad Didáctica 10. Google Data

  • Google Data Studio

Unidad Didáctica 11. Qlikview

  • Instalación y arquitectura
  • Carga de datos
  • Informes
  • Transformación y modelo de datos
  • Análisis de datos

Unidad Didáctica 12. Power Bi

  • Introducción a Power BI
  • Instalación de Power BI
  • Modelado de datos
  • Visualización de datos
  • Dashboards
  • Uso compartido de datos

Unidad Didáctica 13. Carto

  • CartoDB
04

Módulo 4. Minería de Datos con Orange

Unidad Didáctica 1. Introducción a Orange Data Mining

  • Qué es orange Data Mining
  • Ventajas de utilizar Orange Data Mining

Unidad Didáctica 2. Funcionalidades de Orange para el Análisis de Datos

  • Carga y preprocesamiento de datos
  • Programación visual
  • Exploración y visualización de datos
  • Modelado predictivo
  • Ingeniería de características

Unidad Didáctica 3. Flujos de Trabajo de Datos Orange

  • Creación y uso de flujos de trabajo de datos para realizar análisis

Unidad Didáctica 4. Widgets y Canales en Orange Data Mining

  • Tipos de widgets y sus funciones
  • Conexión de widgets mediante canales
  • Personalización de widgets para obtener resultados específicos

Unidad Didáctica 5. Carga de Datos con Orange

  • Importación de datos desde diferentes fuentes
  • Configuración de parámetros de importación
  • Manejo de diferentes formatos de datos
  • Visualización previa de los datos importados

Unidad Didáctica 6. Análisis Exploratorio de Datos con Orange

  • Identificación de grupos o clusters de datos
  • Análisis de la jerarquía de los clusters
  • Visualización de la estructura de clusters mediante dendrogramas

Unidad Didáctica 7. Modelado Predictivo con Orange

  • Selección del algoritmo adecuado en función del problema y los datos
  • Entrenamiento y ajuste de los modelos
  • Interpretación de los resultados
  • Evaluación del rendimiento de los modelos predictivos
05

Módulo 5. Data Science y Programación Estadística con Python y R

Unidad Didáctica 1. Introducción a la Ciencia de Datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • Herramientas necesarias para el científico de datos
  • Data Science & Cloud Compunting
  • Aspectos legales en Protección de Datos

Unidad Didáctica 2. Bases de Datos Relacionales

  • Introducción
  • El modelo relacional
  • Lenguaje de consulta SQL
  • MySQL. Una base de datos relacional

Unidad Didáctica 3. Python y el Análisis de Datos

  • Introducción a Python
  • ¿Qué necesitas?
  • Librerías para el análisis de datos en Python
  • MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

Unidad Didáctica 4. R Como Herramienta para Big Data

  • Introducción a R
  • ¿Qué necesitas?
  • Tipos de datos
  • Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • Integración de R en Hadoop

Unidad Didáctica 5. Pre-procesamiento & Procesamiento de Datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis

Unidad Didáctica 6. Análisis de los Datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados
06

Módulo 6. Visualización de Datos en R con Ggplot2

Unidad Didáctica 1. Ggplot2 Como Librería para Visualización de Datos en R

  • Introducción a Gplot
  • El paquete ggplot2

Unidad Didáctica 2. Ejes

  • Cambiar títulos de eje
  • Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  • Cambiar la estética de los títulos de Axis
  • Cambiar la estética del texto del eje
  • Texto del eje de rotación
  • Eliminar texto de eje y marcas
  • Eliminar títulos de eje
  • Límite del rango del eje
  • Forzar el trazado para que comience en el origen
  • Ejes con la misma escala
  • Usar una función para modificar etiquetas

Unidad Didáctica 3. Títulos

  • Añade un título
  • Ajustar la posición de los títulos
  • Use una fuente no tradicional en su título
  • Cambiar espaciado en texto de varias líneas

Unidad Didáctica 4. Leyendas

  • Trabajando con leyendas
  • Apaga la leyenda
  • Eliminar títulos de leyenda
  • Cambiar la posición de la leyenda
  • Cambiar la dirección de la leyenda
  • Cambiar el estilo del título de la leyenda
  • Cambiar título de leyenda
  • Cambiar el orden de las claves de leyenda
  • Cambiar etiquetas de leyenda
  • Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  • Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
  • Dejar una capa fuera de la leyenda
  • Adición manual de elementos de leyenda
  • Usar otros estilos de leyenda

Unidad Didáctica 5. Fondos y Líneas de Cuadrícula

  • Cambiar el color de fondo del panel
  • Cambiar líneas de cuadrícula
  • Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  • Cambiar el color de fondo de la trama

Unidad Didáctica 6. Márgenes

  • Trabajar con márgenes

Unidad Didáctica 7. Gráficos de Paneles Múltiples

  • Trabajar con gráficos de paneles múltiples
  • Crear múltiplos pequeños basados en una variable
  • Permitir que los ejes deambulen libremente
  • Uso facet_wrapcon dos variables
  • Modificar el estilo de los textos de la tira
  • Crear un panel de diferentes parcelas

Unidad Didáctica 8. Colores

  • Trabajar con colores
  • Especificar colores individuales
  • Asignar colores a las variables
  • Variables Cualitativas
  • Seleccionar manualmente colores cualitativos
  • Utilice paletas de colores cualitativas integradas
  • Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
  • Variables Cuantitativas
  • La paleta de colores Viridis
  • Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
  • Modificar paletas de colores después

Unidad Didáctica 9. Temas

  • Cambiar el estilo de trazado general
  • Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  • Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  • Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  • Crea tu propio tema
  • Actualizar el tema actual

Unidad Didáctica 10. Líneas

  • Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  • Agregar una línea dentro de un gráfico
  • Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico

Unidad Didáctica 11. Texto

  • Agregue etiquetas
  • Agregar anotaciones de texto
  • Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones

Unidad Didáctica 12. Coordenadas

  • Voltear una parcela
  • arreglar un eje
  • Invertir un eje
  • Transformar un eje
  • Circularizar una parcela

Unidad Didáctica 13. Tipos de Gráficos

  • Alternativas a un diagrama de caja
  • Crear una representación de alfombra en un gráfico
  • Crear una matriz de correlación
  • Crear un gráfico de contorno
  • Crear un mapa de calor
  • Crear un diagrama de cresta

Unidad Didáctica 14. Cintas

  • Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)

Unidad Didáctica 15. Suavizados

  • Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM

Unidad Didáctica 16. Gráficos Interactivos

  • Trabajar con gráficos interactivos
07

Módulo 7. Iot (internet de las Cosas) y Sistemas Ciberfísicos en la Industria 4.0

Unidad Didáctica 1. Internet de las Cosas

  • Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  • ¿Qué es IoT?
  • Elementos que componen el ecosistema IoT
  • Arquitectura IoT
  • Dispositivos y elementos empleados
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futuras

Unidad Didáctica 2. Sistemas Ciberfísicos

  • Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  • Características CPS
  • Componentes CPS
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futuras

Unidad Didáctica 3. Conceptos y Equipos Utilizados en Automatización Industrial

  • Conceptos previos
  • Objetivos de la automatización
  • Grados de la automatización
  • Clases de automatización
  • Equipos para la automatización industrial
  • Diálogo Hombre-máquina, HMI y SCADA

Unidad Didáctica 4. Industria 4.0

  • ¿Qué es la Industria 4.0?
  • Sensores y captación de información
  • Ciclo de vida de los productos en la Industria 4.0
  • Modelos de negocio basados en la industria 4.0
  • IoT industrial

Unidad Didáctica 5. Vigilancia Tecnológica

  • Tipos de vigilancia tecnológica
  • Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  • Búsqueda de información
  • Implantación de la vigilancia tecnológica

Unidad Didáctica 6. Estudio de la Tendencia Tegnológica

  • Introducción
  • Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  • Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  • Requisitos de implantación
08

Módulo 8. Ciencias del Comportamiento, Big Data, Inteligencia Artificial e Internet Of Behaviors (iob)

Unidad Didáctica 1. Marketing, Merchandising y Publicidad en Iob

  • Internet of Behavior

Unidad Didáctica 2. Ciencias Cognitivas del Comportamiento

  • Ciencia cognitiva

Unidad Didáctica 3. Neuropsicología y Cómo Captar la Atención de un Usuario

  • Neuropsicología

Unidad Didáctica 4. Productos y Contenidos Personalizados Gracias Al Internet Of Behaviors (iob)

  • Personalización IOB

Unidad Didáctica 5. Visión Por Computadora y Análisis Facial

  • La visión Artificial

Unidad Didáctica 6. Procesamiento Automático de Idiomas

  • Procesamiento del lenguaje natural

Unidad Didáctica 7. Análisis de Comportamiento y Seguridad Operacional

  • Análisis de comportamiento

Unidad Didáctica 8. del Big Data Al Análisis de Sentimientos

  • Análisis de opinión
09

Módulo 9. Visión Artificial en Industria 4.0 con Python y Opencv

Unidad Didáctica 1. la Visión Artificial: Definición y Aspectos Principales

  • La visión artificial: definiciones y aspectos principales

Unidad Didáctica 2. Componentes de un Sistema de Visión Artificial

  • Ópticas
  • Iluminación
  • Cámaras
  • Sistemas 3D
  • Sensores
  • Equipos compactos
  • Metodologías para la selección del hardware

Unidad Didáctica 3. Procesado de Imágenes Mediante Visión Artificial

  • Algoritmos
  • Software
  • Segmentación e interpretación de imágenes
  • Metodologías para la selección del software

Unidad Didáctica 4. Aplicaciones de la Visión en la Industria 4.0

  • Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  • Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)

Unidad Didáctica 5. Introducción e Instalación de Opencv

  • Descripción general OpenCV
  • Instalación OpenCV para Python en Windows
  • Instalación OpenCV para Python en Linux
  • Anaconda y OpenCV

Unidad Didáctica 6. Manejo de Ficheros, Cámaras e Interfaces Gráficas

  • Manejo de archivos
  • Leer una imagen con OpenCV
  • Mostrar imagen con OpenCV
  • Guardar una imagen con OpenCV
  • Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  • Funciones de dibujo

Unidad Didáctica 7. Tratamiento de Imágenes

  • Redimensión de imágenes
  • Erosión de imágenes
  • Desenfoque de imágenes
  • Bordeado de imágenes
  • Escala de grises en imágenes
  • Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  • Erosión y dilatación de imágenes
  • Umbrales simples
  • Umbrales adaptativos
  • Umbral de Otsu
  • Contornos de imágenes
  • Incrustación de imágenes
  • Intensidad en imágenes
  • Registro de imágenes
  • Extracción de primer plano
  • Operaciones morfológicas en imágenes
  • Pirámide de imágen

Unidad Didáctica 8. Histogramas y Template Matching

  • Analizar imágenes usando histogramas
  • Ecualización de histogramas
  • Template matching
  • Detección de campos en documentos usando Template matching

Unidad Didáctica 9. Colores y Espacios de Color

  • Espacios de color en OpenCV
  • Cambio de espacio de color
  • Filtrado de color
  • Denoising de imágenes en color
  • Visualizar una imagen en diferentes espacios de color

Unidad Didáctica 10. Detección de Caras y Extracción de Características

  • Detección de líneas
  • Detección de círculos
  • Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  • Detectar esquinas (método Harris)
  • Encontrar círculos y elipses
  • Detección de caras y sonrisas

Unidad Didáctica 11. Aprendizaje Automático

  • Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  • Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Claustro docente

Facultad de Informática y Tics — profesionales con experiencia en Big Data + 60 Créditos ECTS.

Anabel Fernández

Anabel Fernández

Facultad de Informática y Tics

Gestión y Tecnologías de Proceso de Negocio

¿En qué podrás trabajar?

Con este máster podrás optar a puestos como:

  • Analista de datos
  • Científico de datos
  • Consultor de negocio
  • Experto en IoT
  • Especialista en visión artificial
  • Consultor/Especialista en Big Data

Metodología

Nuestra metodología educativa

Estudiantes trabajando juntos con sus portátiles
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Contenidos de calidad

Ofrecemos una formación completa y actualizada de la mano de un claustro profesional en activo que confecciona los diferentes programas formativos de su área/especialidad.

Materiales y Recursos Didácticos

Tendrás a tu disposición un banco de materiales y recursos didácticos sobre legislación. Así como una Tribuna de noticias y actualidad. Además, podrás asistir a Seminarios online de la mano de nuestro claustro, en el que se tratan temas actuales y de interés.

Claustro Profesional

Los docentes de INESEM son profesionales en activo ofreciendo una docencia de calidad y en constante actualización. Preparan el contenido de aquellos programas formativos cuyas áreas son en las que trabajan.

Tutorización individual

No estarás solo durante tu formación, tendrás al claustro a tu disposición y un tutor asignado con el que podrás mantener el contacto y poder consultar todas las dudas que te vayan surgiendo.

Testimonios

La experiencia de quienes ya estudiaron con nosotros

«Buscaba un Máster oficial sin desplazarme. Estuve atendida en todo momento, todo muy profesional.»

Patricia Ortiz Ruiz

Promoción 2025

Nuestras cifras

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