Máster universitario en Analí­tica de Negocio y Manejo de Datos - Objetivos y Competencias

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OBJETIVO DEL MÁSTER

El Máster en Analítica de Negocio y Manejo de Datos prepara a jóvenes profesionales de diversas procedencias académicas para carreras creativas o analíticas que impliquen recolectar y manejar datos para extraer información manejable. Dicha información, a través de herramientas y procesos, provee valor a la organización y es fundamental para mejorar los procesos de toma de decisiones estratégicas y de negocios.

Mediante la combinación de la formación en analítica de negocios y manejo de datos y los fundamentos de empresa y administración, este programa forma a “especialistas con visión global" con habilidades altamente valoradas en el mercado y con la capacidad de comprender cómo maximizar su impacto dentro de cualquier equipo u organización.

Liquid Learning en IE University

Somos conscientes de que, en esta nueva normalidad, no siempre es posible asistir físicamente a clase. Por eso hemos desarrollado nuestra metodología Liquid Learning, que se adapta a las necesidades individuales de cada alumno y te permite acceder a una formación de primer nivel sin importar donde estés, ya sea acudiendo a nuestro campus o asistiendo a clase de manera online.

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COMPETENCIAS

El Máster en Analítica de Negocio y Manejo de Datos te proporcionará un conjunto de competencias y habilidades que te prepararán para tu futuro profesional.

competencias generales

  • Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de análisis.
  • Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.
  • Capacidad de análisis y de toma de decisiones necesarias para entender una situación de negocios desde una perspectiva de análisis, haciendo frente a situaciones complejas.
  • Capacidad de utilización del pensamiento crítico y juicioso de forma eficaz en la valoración y discusión del trabajo personal y de otros profesionales en el ámbito de la analítica de negocios y el manejo de datos.

competencias específicas

  • Evaluar las oportunidades del mercado en el nuevo marco de una economía digital, global e integrada.
  • Aplicar soluciones innovadoras a los problemas de negocio de diferentes industrias basadas en la explotación analítica de los grandes volúmenes de información disponibles en cada sector.
  • Identificar las fuentes de información necesarias para dar soporte a las diferentes funciones de la organización.
  • Proponer soluciones innovadoras a los problemas de negocio de diferentes áreas funcionales de la organización, basadas en la explotación analítica de las fuentes de información internas y externas disponibles en la organización.
  • Ejecutar con éxito procesos de extracción, transformación y carga de datos sobre fuentes de información identificadas en las organizaciones.
  • Definir modelos de datos lógicos y físicos que permitan programar consultas contra bases de datos basadas en lenguaje SQL y entender los componentes de un sistema de Inteligencia de negocio.
  • Aplicar la arquitectura Hadoop para el procesamiento de grandes juegos de datos que permitan integrar esta arquitectura con los sistemas de información tradicionales.
  • Utilizar nuevos lenguajes de programación para el procesamiento masivo de datos en paralelo.
  • Mejorar la capacidad de extraer, transformar y cargar datos en nuevos sistemas de almacenamiento.
  • Analizar y entender la problemática del negocio y traducirlo en un método cuantitativo de analítica de datos.
  • Seleccionar e implementar las técnicas de minería y analítica de datos más adecuadas a aplicar en función del objetivo del análisis y los datos disponibles.
  • Comprender el proceso de selección de un conjunto apropiado de datos, para luego seleccionar y aplicar las técnicas de minería de datos apropiadas, construyendo así modelos predictivos, de clasificación o de segmentación.
  • Interpretar y evaluar datos, una vez obtenido los resultados de los diferentes tipos de modelos.
  • Entender las conexiones críticas entre competencias conductuales y la capacidad personal para tener éxito en el desarrollo profesional.
  • Ser capaz de diseñar, articular y presentar una oportunidad emprendedora de manera convincente.

NORMATIVA APLICABLE

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