Programa
Próxima edición: Septiembre del 2023
Calendario 2023-2024
Plan de estudios
Septiembre / 2023
Complementos Formativos
Asignaturas opcionales y no evaluables que los alumnos podrán realizar antes del inicio oficial del Máster. El objetivo es que todos los estudiantes tengan una base de conocimientos en todas las áreas que consideramos esenciales para el Máster.
Asignaturas
- Introducción a la programación: R y Python
- Introducción a la Estadística
- Introducción al Álgebra y los Algoritmos
- Introducción a la Economía de la Empresa
Octubre / 2023
Fundamentos
Proporciona los fundamentos, métodos y herramientas de dirección de empresas, estadística, matemáticas y programación en R y en Python 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
- Transformación de las organizaciones y sectores económicos.
- Fundamentos analíticos: Estadística, R y Python, álgebra y algoritmos
Noviembre / 2023
Análisis formal de datos
Asignaturas
- Modelos estadísticos avanzados aplicados.
- Minería de datos.
- Redes neuronales.
- Análisis econométrico aplicado: Eviews.
Diciembre / 2023
Vacaciones de Navidad
Enero / 2024
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
- Metodologías de investigación y elaboración de informes.
- Limitaciones al uso de los datos: legislación y ética.
- Habilidades directivas.
Abril / 2024
Vacaciones de Semana Santa
Abril / 2024
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
- Aplicaciones a las finanzas.
- Aplicaciones al marketing y nuevas tendencias en el comercio digital.
- Emprendimiento, innovación y sustainalytics.
Junio / 2024
Trabajo de 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.
Julio / 2024
Conclusión
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.