Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

Duración

13 meses

Fecha de Inicio

16-10-2026

Horas

1500

Modulos

12

Modalidad

Online

Precio

2400 €

ISSLOGG

Presentación del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

El Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain forma para pasar del informe que explica lo que ya ocurrió al modelo que anticipa lo que va a ocurrir. Cada pedido, cada ruta y cada movimiento de almacén deja una huella de datos, y las compañías que saben explotarla detectan el problema antes que el cliente.

El programa recorre las arquitecturas de data lake y lakehouse, el SQL avanzado y el Python aplicado a operaciones, la construcción de modelos predictivos y la detección automática de anomalías, además del process mining, la torre de control digital y la telemetría IoT integrada en tiempo real. Se cierra con un caso analítico completo, el tipo de entregable que se pide en las pruebas de acceso a puestos de data analyst y científico de datos en supply chain.

Proposito del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

  • Formar analistas capaces de resolver problemas logísticos con evidencia cuantitativa.
  • Dominar las herramientas de consulta y programación que exige el análisis de operaciones.
  • Construir modelos predictivos aplicados a demanda, plazos, incidencias y coste.
  • Instrumentar la cadena con señales en tiempo real y alertas automáticas.
  • Gobernar el uso del dato con criterios éticos y de calidad exigentes.

Para que te prepara Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

  • Consultar grandes volúmenes de datos logísticos con SQL avanzado.
  • Programar análisis y automatismos de operaciones en Python.
  • Entrenar modelos de predicción y validar sus resultados con rigor estadístico.
  • Reconstruir el flujo real de un proceso con técnicas de process mining.
  • Diseñar una torre de control digital con analítica y alertas en tiempo real.

¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.

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Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

Lo que lograrás

Objetivos del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

01

Diferenciar el análisis descriptivo, el predictivo y el prescriptivo.

02

Consultar y transformar datos logísticos con SQL avanzado.

03

Aplicar Python al análisis y la automatización de operaciones.

04

Construir modelos predictivos y evaluar su fiabilidad.

05

Diseñar una torre de control con analítica en tiempo real.

Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain
Por qué ISSLOGG

Una formación pensada para impulsar tu carrera

Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.

Enfoque 100% práctico

Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.

Titulación propia

Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.

Campus online 24/7

Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.

Tutorización experta

Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.

PLAN DE ESTUDIOS

Temario del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

Módulo 1: Fundamentos del analytics descriptivo, predictivo y prescriptivo
  • Preguntas que responde cada tipo de análisis
  • Del informe histórico a la recomendación automática
  • Casos de uso frecuentes en la cadena de suministro
  • Madurez analítica de una organización
  • Valor esperado y coste de cada nivel
Módulo 2: Arquitectura big data en supply chain (data lake y lakehouse)
  • Volumen, variedad y velocidad del dato logístico
  • Data lake, data warehouse y modelo lakehouse
  • Almacenamiento en la nube y procesamiento distribuido
  • Ingesta por lotes y en flujo continuo
  • Catálogo de datos y control de accesos
Módulo 3: SQL avanzado para analistas logísticos
  • Uniones complejas y subconsultas
  • Funciones de ventana y cálculos acumulados
  • Agregaciones por periodo y comparativas
  • Optimización de consultas pesadas
  • Buenas prácticas de mantenimiento y documentación
Módulo 4: Python aplicado a operaciones
  • Manejo de datos con pandas
  • Limpieza y unión de fuentes logísticas
  • Automatización de informes recurrentes
  • Visualización de resultados y exploración
  • Reproducibilidad y control de versiones
Módulo 5: Estadística aplicada al análisis logístico
  • Distribuciones habituales en operaciones
  • Variabilidad, dispersión y nivel de servicio
  • Correlación, causalidad y trampas frecuentes
  • Contraste de hipótesis y pruebas A/B
  • Intervalos de confianza en la toma de decisiones
Módulo 6: Modelos predictivos para supply chain
  • Predicción de demanda, plazos e incidencias
  • Regresión, árboles y modelos de conjunto
  • Preparación de variables y datos de entrenamiento
  • Validación temporal y métricas de error
  • Puesta en producción y seguimiento del modelo
Módulo 7: Detección de anomalías y alertas inteligentes
  • Qué se considera comportamiento anómalo
  • Métodos estadísticos y de aprendizaje no supervisado
  • Umbrales dinámicos frente a límites fijos
  • Reducción de falsos positivos
  • Enlace de la alerta con la acción correctora
Módulo 8: Process mining aplicado a la logística
  • Registro de eventos y trazas de proceso
  • Reconstrucción del flujo real frente al teórico
  • Detección de reprocesos, esperas y desvíos
  • Análisis de rendimiento por variante de proceso
  • Herramientas de mercado y casos logísticos
Módulo 9: Torre de control digital y analítica en tiempo real
  • Concepto de control tower y su alcance
  • Visibilidad extremo a extremo de la cadena
  • Arquitectura de datos en flujo continuo
  • Escalado de incidencias y respuesta coordinada
  • Indicadores de tiempo real frente a informes diferidos
Módulo 10: Integración de IoT y telemetría en analytics
  • Sensores en vehículos, contenedores y almacén
  • Telemetría de temperatura, ubicación y estado
  • Volumen de datos y estrategias de agregación
  • Mantenimiento predictivo de equipos y flota
  • Casos de cadena de frío y trazabilidad
Módulo 11: Ética y gobierno del dato
  • Protección de datos personales en operaciones
  • Sesgos en los modelos y sus consecuencias
  • Transparencia y explicabilidad de las decisiones automáticas
  • Propiedad del dato compartido con socios
  • Políticas internas y responsabilidad del analista
Módulo 12: Trabajo Final del Máster
  • Problema logístico elegido y datos disponibles
  • Exploración, limpieza y preparación del conjunto
  • Modelo analítico construido y validado
  • Visualización de resultados y recomendaciones
  • Propuesta de implantación y seguimiento
¿Es para ti?

A quién va dirigido

Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.

Profesionales de logística

Profesionales de logística en activo que quieren analizar su operación con herramientas de datos.

Recién titulados

Recién titulados con perfil cuantitativo que buscan especializarse en analítica de operaciones.

Mandos y responsables

Mandos y responsables que quieren decidir con modelos predictivos y no solo con históricos.

Profesionales en reorientación

Profesionales en reorientación desde informática o análisis de datos hacia la cadena de suministro.

Cómo aprenderás

Metodología del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

1

Matrícula online

Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.

2

Campus 24/7

Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.

3

Tutoría experta

Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.

4

Titulación propia

Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.

Resolvemos tus dudas

Preguntas Frecuentes del Máster en Business Analytics y Big Data para Supply Chain

¿No encuentras tu respuesta?

Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.

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¿Qué nivel de Python se alcanza en el máster?

El suficiente para manejar datos con pandas, automatizar informes y entrenar modelos predictivos. No se enfoca al desarrollo de software, sino al trabajo analítico diario de un perfil de operaciones.

¿Qué diferencia hay entre un data lake y un lakehouse?

El data lake almacena datos en bruto de cualquier formato, mientras que el lakehouse añade estructura y capacidades de consulta propias del almacén de datos. En el módulo de arquitectura se ve cuándo conviene cada uno.

¿Para qué sirve el process mining en logística?

Permite reconstruir cómo se ejecuta realmente un proceso a partir de los registros del sistema, no de cómo debería ser sobre el papel. Es muy útil para detectar reprocesos y esperas ocultas en pedidos y expediciones.

¿Se necesita base previa de estadística o programación?

Ayuda tenerla, pero los módulos de estadística y de Python parten de lo básico y avanzan de forma aplicada. Lo importante es sentirse cómodo trabajando con datos y con lógica cuantitativa.

¿Qué salidas profesionales tiene?

Data analyst de supply chain, responsable de analítica de operaciones, especialista en torre de control o consultor de proyectos de datos en logística. Es un perfil escaso y muy demandado.