PLAN DE ESTUDIOS

Fundamentos

Proporciona 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.

Asignaturas

1. Transformación de Business y sectores económicos
2. Fundamentos analíticos: Estadística, R y Python, álgebra y algoritmos

Análisis formal de datos

Proporcionar 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.

Asignaturas

1. Modelos estadísticos avanzados aplicados.
2. Minería de datos.
3. Redes neuronales.
4. Análisis econométrico aplicado: Eviews.

Metodologías de investigación, leyes y habilidades directivas

Esta nueva profesión requiere un conjunto de técnicas, herramientas y metodologías que permiten la transformación de datos en información útil y la visualización de esta información a distinto nivel de detalle para la toma de decisiones. Asimismo, este Máster, de forma vanguardista, aborda la regulación sobre el uso de los datos, y promueve el desarrollo de nuevas habilidades directivas dirigidas a estimular el trabajo en equipo, la creatividad e innovación.

Asignaturas

1. Metodologías de investigación y elaboración de informes. 
2. Limitaciones al uso de los datos: legislación y ética.
3. ​Habilidades directivas.

Aplicaciones actuales del análisis de datos en la empresa

Los 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.

Asignaturas

1. Aplicaciones a las finanzas. 
2. Aplicaciones al marketing y nuevas tendencias en el comercio digital.
3. Emprendimiento, innovación y sustainalytics.

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

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CONTACTO

CALENDARIO

METODOLOGÍA

Actividades

La 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. 

Tutorización

La 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.

Evaluación

El 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. 

PROVEEDORES TECNOLÓGICOS