PRÓXIMA EDICIÓN: OCTUBRE DEL 2020
PLAN DE ESTUDIOS
FundamentosProporciona los fundamentos, métodos y herramientas de dirección de empresas, estadística, matemáticas y programación en R y en Phyton sobre los que se construir posteriormente el análisis de datos dirigidos a crear valor para la toma de decisiones en las organizaciones y sectores económicos.
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Asignaturas
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Análisis formal de datosProporcionar las técnicas, métodos y herramientas que permiten obtener conocimiento de un amplio abanico de métodos estadísticos, cuantitativos y computacionales. El Máster pretende conocer cómo extraer conocimiento de los datos para facilitar la toma de decisiones que creen valor.
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Asignaturas
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Aplicaciones actuales del análisis de datos en la empresaLos datos solo adquieren valor si se modelizan, analizan e interpretan de forma descentralizada en su contexto de unidades de negocio u organizativo. Por ello, este módulo de forma puntera en este tipo de Másters, proporciona las herramientas, métodos y técnicas que, de manos de destacados profesionales del sector, abordan las principales aplicaciones en los ámbitos financiero, comercio digital, sustainalytics, la innovación y el emprendimiento.
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Asignaturas
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Trabajo Fin de Máster (TFM)El Trabajo Fin de Máster consiste en un proyecto completo de ciencia de datos que el alumno deberá completar, obligatoriamente, demostrando así su capacidad para diseñar e implementar una solución de este tipo. Si resulta posible, los proyectos podrán realizarse en el marco donde el alumno desempeñe su trabajo u otro marco de libre elección alineando los objetivos y tareas del proyecto con problemas reales de empresas. Los directivos profesionales desempeñaran un papel relevante en las posibles ofertas de TFM como en la orientación, apoyo y seguimiento de los mismos.
Nuestros alumnos deben completar un proyecto completo de ciencia de datos, demostrando su capacidad para diseñar e implementar soluciones integrales y la utilización de la metodología correcta contextualizada en la construcción y análisis de modelos Machine Learning y Deep Learning dirigidos a mejorar la toma de decisiones. |
GUÍA PROMOCIONAL 2020-2021
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METODOLOGÍA
ActividadesLa metodología del Máster persigue que el estudiante sea el centro del proceso de enseñanza-aprendizaje. Por tanto, uno de los pilares fundamentales serán las actividades prácticas y el desarrollo de conocimiento autónomo por parte del alumno.
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TutorizaciónLa atención personalizada es una de nuestras prioridades. Por ello, además de la tutorización académica de los profesores, cada alumno contará con un tutor personal que guiará su estancia en el Máster y le ayudará a maximizar su potencial.
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EvaluaciónEl sistema de evaluación, adaptado a las necesidades del estudiante, se basa en la evaluación continua y en que el alumno sea capaz no de memorizar, sino de aplicar, los contenidos abordados en el Título.
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