The Master in Business Analytics & Big Data is the complete program that will future-proof your career, putting you front and center for the most in-demand jobs of tomorrow.
NuevoNuevo

Master in Business Analytics and Data Science

Impulsa la transformación empresarial gracias a la ciencia de datos
duración11 | 17 meses
idiomaInglés
ubicaciónMadrid y un destino internacional
ConvocatoriaFebrero | Abril | Septiembre
Modalidad de estudioTiempo completo | Tiempo parcial
FormatoPresencial | Híbrido

Creadores del futuro basado en datos

El Master in Business Analytics & Data Science está diseñado para personas que desean aprovechar el poder de los datos, la inteligencia artificial y la analítica avanzada para resolver desafíos y promover la innovación. A través de una estrecha colaboración con un claustro de primer nivel, los estudiantes adquieren la experiencia técnica y la mentalidad estratégica necesarias para transformar los datos en un impacto real para los negocios.

Nuestros Directores Académicos y profesores son líderes inspiradores, cada uno con una valiosa red de contactos profesionales que te ayudará a desarrollar tus habilidades y prepararte para destacar en una carrera de alto impacto.

The image features a promotional design for a Master's program in Business Analytics and Data Science at IE University.

¿QUIERES SABER MÁS?

ASÍ SON NUESTROS ESTUDIANTES

  • FORMACIÓN ACADÉMICA (%)

    Empresarial
    Ingenieria
    Tecnológia
    Economía
    Otros
  • REGIONES REPRESENTADAS (%)

    Norteamérica
    Asia-Pacífico
    Latinoamérica
    Europa
    España
    Oriente Medio y África
  • Género (%)*

    Mujer
    Hombre

*Como una de las pocas instituciones en todo el mundo que han logrado una verdadera equidad de género en STEM, las mujeres representaron el 51 % de la convocatoria más reciente del Master in Business Analytics and Data Science.

DESCUBRE LA EXPERIENCIA DE LOS ESTUDIANTES

Slide 1 of 0

 DIRECTORES ACADÉMICOS

Raquel Cabero Quiles es la directora académica de la modalidad a tiempo completo del Master in Business Analytics and Data Science de IE School of Science and Technology. A lo largo de su carrera internacional en Estados Unidos y España, ha ocupado puestos estratégicos y de liderazgo, como Sales Manager, Senior Manager of Admissions and Analytics y Data Specialist. En ellos, ha supervisado e implementado proyectos de análisis de datos y visualización de datos para equipos comerciales.

En el plano académico, Raquel tiene formación en dirección de empresas, analítica empresarial y ciencia de datos. Su pasión por la educación, la tecnología y la visualización de datos la ha llevado a hacer un doctorado en el que estudia la comunicación efectiva de datos y la desinformación. También ha representado a IE University a nivel internacional, impartiendo diversas clases magistrales sobre temas relacionados con la tecnología y los datos. Asimismo, ha participado en conferencias académicas internacionales, como QS Reinventing Higher Education.

EXPERIENCIA PROFESIONAL

• Directora académica, Master in Business Analytics and Data Science, IE University, 2023 - actualidad

• Senior Manager, Admissions and Analytics, IE School of Science and Technology, España, 2022 - 2023

• Manager, Admissions and Analytics, IE School of Science and Technology y IE Business School, España, 2021 - 2022

• Sales Manager y Business Development, Education First, España, 2018 - 2020

• Sales Operations Analyst, TVC Marketing, EE. UU., 2016 - 2018

EXPERIENCIA ACADÉMICA

• Estudiante de doctorado. Investigación sobre la comunicación efectiva de datos y la desinformación, UMA, España, 2023 - actualidad

• Master in Business Analytics and Data Science, IE University, España, 2020 - 2021

• Grado en Administración y Dirección de Empresas. Jugadora de tenis durante cuatro años en el equipo femenino, NCAA, West Liberty University, EE. UU., 2013 - 2017

  • Experiencia profesional

    Luis Reina estudió Ingeniería Informática en la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) y un Executive MBA en Henley Business School. Lleva más de 25 años trabajando en IBM, en la unidad de negocio de datos e inteligencia artificial.

    Además de su trabajo en IE University, también ha sido profesor durante más de 20 años en diferentes universidades y escuelas de negocios, como ICAI, UAM, EOI o UPO. Allí ha impartido numerosas clases relacionadas con los datos y la analítica (p. ej., aplicaciones de bases de datos, programación de bases de datos, bases de datos multimedia, bases de datos geográficas, prácticas SQL, Hadoop, Spark, etc.).

    Es coautor de dos libros sobre bases de datos: DB2 Cluster Certification Guide, publicado por Prentice Hall, e Introducción al SQL para usuarios y programadores, publicado por Thomson.

CLAUSTRO DEL MASTER IN BUSINESS ANALYTICS AND DATA SCIENCE

TRAYECTORIAS DE LOS ESTUDIANTES

  • EMPRESARIAL

    Personas que provienen de ámbitos como las finanzas, la gestión, el marketing y la economía.

  • CUANTITATIVA

    Personas con trayectorias en el campo de las ciencias aplicadas; es decir, en matemáticas, estadística y ciencias sociales como la psicología.

  • TECNOLÓGICA

    Personas con experiencia en tecnología, en áreas como la informática o la gestión de TI.

Preguntas frecuentes

  • Este programa está diseñado para personas que quieren utilizar datos, IA y analítica avanzada para afrontar retos empresariales complejos e impulsar la innovación. Los perfiles más habituales incluyen recién graduados y profesionales de business, ingeniería, tecnología, economía y áreas afines, normalmente con un fuerte interés en el análisis cuantitativo y la transformación digital. Todos comparten una misma ambición: convertir los datos en conocimiento útil y en impacto real.

  • El faculty está formado por profesionales con trayectorias consolidadas en data, analytics e IA. Por ejemplo, ingenieros informáticos que han trabajado en la unidad de Data & AI de IBM y han impartido asignaturas relacionadas con datos (bases de datos, SQL, Hadoop, Spark, etc.) en distintas instituciones. En general, muchos profesores provienen de empresas como Amazon, Google o IBM, aportando al aula experiencia práctica de algunos de los líderes digitales más relevantes.

  • Desde esta página y desde la página principal del programa, puedes acceder a opciones para chatear con estudiantes actuales o miembros del staff, reservar una llamada para el formato full-time o part-time y explorar contenido adicional sobre la vida estudiantil.

  • La metodología está orientada a la aplicación práctica, mediante casos, proyectos en grupo, simulaciones y trabajo directo con datasets reales. Los profesores son descritos como “constructores del futuro basado en datos”, acompañando de cerca a los estudiantes mientras transforman ideas analíticas en soluciones de negocio. Este enfoque garantiza que no solo aprendas herramientas técnicas, sino también a comunicar insights, influir en stakeholders y diseñar estrategias basadas en datos.

  • La sección “Perfil del Estudiante” destaca la diversidad tanto en estudios previos como en procedencias. Los estudiantes provienen de titulaciones en Business, Ingeniería, Tecnología, Economía y otras disciplinas, y representan regiones como Norteamérica, Asia-Pacífico, Latinoamérica, Europa, España y Oriente Medio & África. Esta mezcla multicultural y multidisciplinar enriquece las discusiones en clase al combinar perspectivas y contextos profesionales distintos.

  • IE University subraya su compromiso con el equilibrio de género en STEM. Según la página de Students & Faculty, las mujeres representan el 51% de la última promoción del Master in Business Analytics and Data Science, situándolo entre los pocos programas a nivel global dentro de STEM que alcanzan una verdadera paridad. Esto refuerza los objetivos de diversidad de IE y contribuye a un entorno de aprendizaje más inclusivo.

Más información
Programar llamada (Full-time)
Programar llamada (Part-time)
Enviar un WhatsApp (Full-time)
Enviar un WhatsApp (Part-Time)
Desbloquea más detalles
Desbloquea más detalles
Enviar un WhatsApp (Part-Time)
Enviar un WhatsApp (Full-time)
Programar llamada (Part-time)
Programar llamada (Full-time)