Grado en Datos y Analítica de Negocio - Plan de Estudios

Liderar el poder de los datos para transformar el mundo
  • Descripción del Grado
  • Plan de Estudios
  • Plan de Crecimiento
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Un programa único

Los planes de estudio de los programas de grado de IE University se diseñan en base a la prestigiosa experiencia académica de la universidad, el conocimiento e investigación de nuestro claustro experto en el área, y la cercanía que tiene la institución con el mundo laboral.

El plan de estudios del Grado en Datos y Analítica de Negocio está diseñado para capacitar a jóvenes profesionales que sean capaces de afrontar retos globales y para ayudarles a desarrollar las habilidades que necesitan para tener éxito en el mundo de la ciencia de datos.

A través de un aprendizaje práctico, los alumnos del Grado en Datos y Analítica de Negocio logran tener un equilibrio adecuado entre los componentes académicos del programa y los proyectos aplicados al mundo real.

Este balance les ayuda a desarrollar perfiles que se adaptan a las nuevas tendencias del complejo mundo laboral al que se enfrentarán después de terminar su programa.
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PLAN DE ESTUDIOS DEL GRADO EN DATOS Y ANALÍTICA DE NEGOCIOS

1º curso

1ER SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Técnicas de Observación, experimentación y Encuestación
Type Básica
ECTS 6
Fundamentos de las Ciencias Sociales
Type Obligatoria
ECTS 6
Técnicas de escritura
Type Básica
ECTS 3
Visualización e Interpretación de Datos
Type Básica
ECTS 3
Introducción a la Gestión Empresarial
Type Básica
ECTS 6
Fundamentos de Probabilidad y Estadística
Type Básica
ECTS 6

2ª SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Tecnología para la Innovación
Type Obligatoria
ECTS 3
Fundamentos de la Analítica de Datos
Type Obligatoria
ECTS 6
Simulación y Modelado para Entender el Cambio
Type Básica
ECTS 6
Historia de las Ideas y la Innovación
Type Básica
ECTS 6
Técnicas de presentación
Type Básica
ECTS 3
Fundamentos del Comportamiento Humano
Type Obligatoria
ECTS 6

2º curso

1ER SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Probabilidad y Estadística para el análisis y la gestión de datos
Type Básica
ECTS 6
Matemáticas para el análisis y la gestión de Datos
Type Básica
ECTS 6
Algoritmos y Estructuras de Datos
Type Básica
ECTS 6
Programación para Ciencia de Datos
Type Obligatoria
ECTS 6
Modelos de predicción y análisis de series funcionales
Type Obligatoria
ECTS 6

2ª SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Inteligencia Artificial: Fundamentos del aprendizaje automático
Type Obligatoria
ECTS 6
Estructura y Almacenamiento de Datos
Type Obligatoria
ECTS 6
Introducción a la Analítica Social y de Negocio
Type Obligatoria
ECTS 6
Sistemas Operativos y Computación en Paralelo
Type Obligatoria
ECTS 6
Debate y problemática global
Type Obligatoria
ECTS 3
Habilidades Personales
Type Básica
ECTS 3

3º curso

1ER SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Analítica de Redes Sociales
Type Obligatoria
ECTS 3
Motores de Recomendación
Type Obligatoria
ECTS 6
Inteligencia Artificial: Aprendizaje automático y Analítica
Type Obligatoria
ECTS 6
Analítica en tiempo real
Type Obligatoria
ECTS 6
Tecnología Big Data
Type Obligatoria
ECTS 6
Gestión de Proyectos
Type Obligatoria
ECTS 3

2ª SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Procesamiento de lenguaje natural, mineria de texto y análisis semántico
Type Obligatoria
ECTS 6
Diseño de Inteligencia Artificial e implementación de tecnologías inteligentes
Type Obligatoria
ECTS 6
Bases de Datos Avanzadas
Type Obligatoria
ECTS 6
Visualización de Datos, Cuadros de Mando y narrativa analítica
Type Obligatoria
ECTS 6
Datathon para una causa social
Type Obligatoria
ECTS 3
Habilidades Personales: Gestión Personal
Type Obligatoria
ECTS 3

4º curso

1ER SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Cliente y Mercados
Type Optativas
ECTS 6
Talento y Desarrollo Profesional
Type Optativas
ECTS 6
Servicio de salud - Análisis y Servicios Financieros
Type Optativas
ECTS 6
Hospitalidad, Viaje y Turismo
Type Optativas
ECTS 6
Medio ambiente y sostenibilidad
Type Optativas
ECTS 6

2ª SEMESTRE

Asignaturas
Tipo
ECTS
Guía docente
Nuevos desarrollos en el análisis y la gestión de datos
Type Obligatoria
ECTS 6
Curso Avanzado: Industrias conectadas, ciudades inteligentes y e-Gobiernos
Type Obligatoria
ECTS 3
Curso Avanzado: Analítica aplicada a ventas y marketing
Type Obligatoria
ECTS 3
Curson Avanzado: Analítica aplicada a la salud y a la genética
Type Obligatoria
ECTS 3
Preparación y diseño de la carrera profesional
Type Obligatoria
ECTS 3
Proyecto Fin de Grado
Type Trabajo fin de grado
ECTS 12
Componentes
Créditos
CURSOS DE FORMACIÓN BÁSICA
60
CURSOS OBLIGATORIOS
138
CURSOS OPTATIVOS
30
TRABAJO FIN DE GRADO
12
CRÉDITOS NECESARIOS PARA LA OBTENCIÓN DEL GRADO
240

*Las concentraciones durante el año 4 se ofrecerán a un número mínimo de estudiantes.
** Este programa se encuentra en proceso de verificación y está sujeto a cambios.

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EL GRADO EN DATOS Y ANALÍTICA DE NEGOCIOS EN POCAS PALABRAS

PRIMER CURSO

El primer curso supone una etapa introductoria orientada a conocer los fundamentos de las ciencias sociales. Te familiarizarás con distintos métodos de investigación y aprenderás a aplicarlos para resolver problemas relacionados con la tecnología y con las ciencias sociales y del comportamiento mediante el análisis de datos. Durante este primer año también estudiarás los fundamentos básicos de diferentes disciplinas que necesitarás para convertirte en un analista profesional, como la estadística, la tecnología, la programación y el ámbito empresarial.

SEGUNDO CURSO

En tu segundo curso estudiarás las tecnologías y herramientas más vanguardistas del mercado, que te permitirán aprovechar al máximo el potencial del análisis de datos. Estudiarás programación, diseño de bases de datos, machine learning, pronósticos de series de datos temporales y tecnologías big data. También profundizarás tus conocimientos sobre matemáticas y estadística, disciplinas fundamentales para interpretar y analizar datos. Por último, participarás en talleres que te ayudarán a desarrollar tus habilidades de trabajo en equipo y otras aptitudes interpersonales que te servirán para crear un perfil profesional sólido.

TERCER CURSO

Durante el tercer año te sumergirás de lleno en las tecnologías de análisis de datos necesarias para sacar el máximo potencial a los datos. Recibirás clases prácticas en las que aprenderás al aplicar a retos reales los motores de recomendación, el machine learning avanzado, el cloud computing, el análisis semántico, la inteligencia artificial y otras tecnologías paralelas. En este curso también participarás en el datathon: una competición intensiva en la que podrás aplicar todo lo aprendido hasta el momento para resolver problemas empresariales reales a partir del análisis de datos.

CUARTO CURSO

El último curso te permite prepararte para el mundo profesional mediante especializaciones orientadas hacia distintas salidas profesionales. Podrás elegir entre una serie de asignaturas optativas, y seleccionar aquellas que te ayuden a encaminarte hacia el sector o el área de tu elección. A lo largo de este año también cursarás asignaturas avanzadas sobre desarrollo de software, analítica empresarial y privacidad de datos. Finalmente, pondrás el broche de oro con tu Trabajo de Fin de Grado, en el que integrarás todo lo aprendido durante el programa con el fin de resolver, con la ayuda de tu tutor, un problema o reto que hayas elegido.

Descripción de asignaturas

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