EADA Business School, Executive Education
Master en ligne en gestion analytique, Big Data et intelligence artificielle
Barcelona, Espagne
Master
DURÉE
11 mois
LANGUES
Espagnol
RYTHME
À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
27 Apr 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 14 400 *
FORMAT D'ÉTUDE
Apprentissage à distance
* 14 400 € (mixte) / 13 400 € (en ligne)
Le prestigieux Financial Times Ranking publie une liste annuelle des meilleures universités et écoles de commerce. Dans sa dernière édition, correspondant à 2023, sur les plus de douze mille écoles de commerce qui existent précisément dans le monde, l'EADA se classe dans le Top #16 des programmes ouverts, reconnaissant ainsi notre qualité d'enseignement, la conception de nos propositions de formation, notre caractère niveau international et niveau de satisfaction de nos participants, entre autres indicateurs.
Dans le classement susmentionné, nous aimerions partager que nous restons numéro 1 mondial des étudiants internationaux et que dans le classement combiné à la formation en entreprise, nous sommes au 25e rang mondial.
Le Master en ligne en analyse, Big Data et gestion de l'intelligence artificielle est un master d'apprentissage mixte qui combine une formation en ligne dans un environnement virtuel totalement flexible avec un module en face à face visant à développer des compétences de gestion et de leadership à travers des expériences expérientielles. Le module en présentiel est réalisé au centre d'affaires et de formation EADA à Collbató-Barcelone, en Espagne.
Ce que le Master en ligne en Analytics Management, Big Data et Intelligence Artificielle vous permettra de faire...
Le Master en ligne en Analytics, Big Data et gestion de l'intelligence artificielle a été conçu pour les professionnels qui souhaitent être les futurs leaders numériques dans les entreprises. Les participants seront en mesure de comprendre l'analyse de base et les principales techniques d'IA appliquées à l'analyse. De plus, ils développeront de nouvelles compétences nécessaires pour se rapporter à la technologie, à son utilisation, aux données et à son analyse.
Vous serez en mesure de comprendre les analyses de base appliquées aux statistiques et aux méthodes directes ainsi que de les pratiquer dans le monde numérique et les réseaux sociaux. Vous serez également en mesure de gérer des projets d'analyse. D'autre part, vous pratiquerez les principales techniques d'IA appliquées à l'analytique.
Vous serez en mesure d'appliquer la valeur de l'analytique de manière transversale dans les différents domaines de l'entreprise : marketing, opérations, ressources humaines et finance. De cette façon, vous apprendrez à aligner la stratégie d'analyse avec la stratégie de l'entreprise.
Vous définirez et gérerez un comité de gouvernance et ses fonctions. Vous accélérerez le processus de changement culturel en intégrant de nouvelles compétences orientées vers la culture de la donnée.
Bourses de la Fondation EADA
Pour les personnes sans ressources financières suffisantes qui souhaitent améliorer leur carrière professionnelle.
Bourse femme
Pour les candidats possédant une capacité de leadership remarquable dans le but de promouvoir les talents féminins dans les environnements professionnels et managériaux.
Bourse d'entrepreneuriat
Pour les professionnels des entreprises ou organisations de moins de 5 ans d’activité.
Bourse d'athlète d'élite
Destiné aux sportifs actifs ou à ceux qui ont déjà terminé leur carrière sportive. 10 à 25 % des frais de scolarité.
Bourse du tiers secteur
Pour les professionnels qui travaillent actuellement dans des organisations du tiers secteur.
La formation en ligne impliquera une charge d'enseignement comprise entre 6 et 8 heures par semaine. Une fois le projet final de Master défini, le participant doit inclure 2 heures supplémentaires de dédicace par semaine.
Bloc 1 : Stratégie d'analyse
Objectifs : Aligner l'analyse avec la stratégie de l'entreprise. Créer une stratégie Analytics pour générer de la valeur pour l'entreprise.
- Revue des processus métiers. Besoins et valeur du modèle analytique.
- Valoriser la contribution par processus.
- Analyse coût/bénéfice de l’analyse par processus.
- Planification, priorisation et exemples de BMC et objectifs stratégiques.
Bloc 2 : Capture, gestion et gouvernance des données
Objectifs : Comprendre les enjeux de l'obtention de données de qualité et de leurs traitements. Définir et gérer un comité de gouvernance et ses fonctions
- Types de données et sources de collecte.
- Extraction, qualité et traitement des données.
- Conception et mise en œuvre d'une stratégie data alignée avec la stratégie de l'organisation. Profils professionnels nécessaires pour le faire avec succès.
- Bureau de données et comité de gouvernance des données pour pouvoir travailler avec des données de qualité.
Bloc 3 : Analyse numérique
Objectifs : Comprendre et mettre en pratique les analyses de base du monde numérique ainsi que l'analyse de la structure des réseaux sociaux
- Analyses numériques de base : Google, Meta, etc. Analyse structurelle des réseaux sociaux (SNA).
- Analysez les types de données pour définir des niches de marché et prendre des décisions éclairées. Évaluez votre propre positionnement numérique et celui de la concurrence, y compris les stratégies de positionnement organique.
- Créez des tableaux de bord efficaces pour connecter les données organiques à des actions de marketing numérique efficaces.
Bloc 4 : Analyses principales
Objectifs : Comprendre l'analyse de base basée sur des statistiques et des méthodes directes
- Développer un raisonnement analytique pour résoudre des problèmes et prendre des décisions basées sur des données.
- Appliquer des statistiques descriptives et inférentielles pour interpréter des données, estimer et tester des hypothèses.
- Sélectionnez des modèles de prédiction appropriés en fonction des besoins et des caractéristiques de l'entreprise.
Bloc 5 : Intelligence artificielle
Objectifs : Comprendre et mettre en pratique les principales techniques d'Intelligence Artificielle appliquées à l'analytique.
- Techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé.
- Connaître les domaines de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique et ses possibilités, comprendre et mettre en pratique des modèles.
- Connaître les critères de gestion pour l'acceptation d'un modèle. Soyez conscient de l’amélioration de la compétitivité grâce aux données. Être capable d'appliquer les connaissances fonctionnelles dans votre propre cas.
Bloc 6 : IA générative
Objectifs : Fournir des conseils pour la planification, l'exécution et l'évaluation de projets d'IA générative, y compris la mesure du retour sur investissement.
- Concepts fondamentaux et principaux modèles et architectures : réseaux contradictoires génératifs (GAN) et transformateurs (GPT, BERT). Revue des applications métiers.
- Management des équipes et des profils nécessaires au développement de projets IA (data scientists, ingénieurs IA, spécialistes métiers)
- Éthique dans l’IA générative : biais dans les modèles, confidentialité des données, transparence et équité.
Bloc 7 : Gestion de projet analytique
Objectifs : Savoir orienter et gérer un projet analytique et savoir estimer son coût
- Techniques de gestion de projet agiles
- Valorisation économique des projets
Bloc 8 : Application aux métiers
Objectifs : Comprendre la valeur et savoir comment appliquer l'analyse à l'environnement marketing et opérationnel.
- L'analytique appliquée au marketing
- Analyse appliquée aux opérations
- L'analytique appliquée à la finance
Bloc 9 : Nouvelles compétences
- Prise de décision et biais cognitifs
- Évaluation des preuves dans la prise de décision
- Visualisation de données
- Management et leadership d'équipes hautement qualifiées
Projet final
La réalisation d'un projet est l'une des méthodologies clés du modèle pédagogique de l'EADA, car elle permet le transfert des apprentissages vers une réalité d'entreprise. Il s'agit d'identifier les organisations ou les entreprises qui doivent réaliser un plan stratégique dans le domaine de l'Analytics et du Big data afin que celui-ci ait un réel impact sur l'entreprise.
Les idées de projets sont proposées par les participants au programme eux-mêmes et, après avoir été validées par la direction du programme, elles sont développées en équipe avec l'aide d'un tuteur désigné à cet effet.
Le projet est soutenu devant un tribunal académique composé de finance, de stratégie et de managers du domaine Analytics et Big data, le dernier jour du programme, en ligne.
Module de compétences en gestion (Campus de formation résidentiel Collbató)
leadership personnel
- connaissance de soi
- Styles cognitifs et comportements associés
- Bases du leadership personnel.
- Développement des compétences
- Apprendre et désapprendre.
- Modèles de leadership (leadership situationnel, leadership authentique, leadership basé sur la confiance...)
- La communication comme instrument fondamental du leadership
- Le développement et le leadership d'équipes performantes (étapes d'une équipe, rôles dans les équipes, apprentissage en équipe...)
- Leadership et changement
- Aligner l'analytique avec la stratégie d'entreprise : former les participants à intégrer l'analytique dans les processus d'entreprise, en maximisant la valeur ajoutée par domaine et en optimisant les décisions basées sur l'analyse coûts-avantages.
- Maîtriser les techniques avancées d'intelligence artificielle et leur application pratique : Fournir des connaissances et des compétences pour mettre en œuvre l'IA, y compris l'IA générative, dans des projets stratégiques, de la planification à la mesure du retour sur investissement, en mettant l'accent sur les modèles supervisés, non supervisés et génératifs.
- Appliquer l'analyse dans des domaines fonctionnels clés : enseignez comment appliquer l'analyse dans des domaines tels que le marketing, les opérations, les ressources humaines et les finances, pour accroître l'efficacité, améliorer les performances et soutenir une prise de décision éclairée.
- Développer des compétences transversales en leadership et en gestion de projet : Préparer les participants à diriger des équipes hautement qualifiées et à gérer des projets d'analyse en utilisant des méthodologies agiles, en privilégiant l'éthique, la transparence et l'impact organisationnel.