Grand Master en MBA en Data Science Management

TECH

Maestría

Online

$ 5.030 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    3000h

  • Duración

    2 Años

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Se genera tal cantidad de datos diarios en cualquier ámbito o empresa que, en plena revolución digital, ha surgido una nueva disciplina transversal: la ciencia de los datos. Los expertos en Data Science Management deben saber no solo todo lo complejo que es el tratado de la información para convertirla en una ventaja determinante para la empresa, sino que además deben complementar sus competencias con conocimientos en programación e informática para adaptar los sistemas y metodologías de trabajo digitales a las necesidades de captación de datos de las empresas modernas. En vista de este alto grado de cualificación demandada hoy en día, TECH ha elaborado el siguiente programa, en el que expertos del ámbito analítico, informático y tecnológico vuelcan todos sus conocimientos para hacer que el alumno sea un profesional polivalente capaz de asumir grandes responsabilidades en múltiples entornos.

Información importante

Documentación

  • 173grand-master-mba-data-science-management-.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Desarrollar cada una de las etapas del ciclo de vida de los datos
Š Examinar el proceso de minería de datos
Š Evaluar las sesiones y el tráfico a fin de conocer mejor a la audiencia

Objetivos específicos
Š Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Š Examinar campañas de marketing y comunicación efectivas
Š Generar conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos

El objetivo del presente Grand Master MBA en Data Science Management es el de instruir al alumno en una variedad de competencias técnicas, especializadas y focalizadas en el uso de los datos para la gestión de equipos de trabajo. Así, al egresar, el estudiante podrá dirigir a profesionales de todas las cualificaciones sabiendo cómo adaptar las metodologías y herramientas precisas a las necesidades del negocio y la empresa. Esto supone una ocasión distintiva para las personas que quieran orientar su carrera profesional hacia el liderazgo de equipos multidisciplinares.

Este Grand Master MBA en Data Science Management contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá un correo postal* con acuse de recibo su correspondiente de Grand Master emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Grand Master, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Grand Master MBA en Data Science Management
N.º Horas Oficiales: 3.000 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Marketing
  • Comunicación
  • Administración
  • Management
  • Alta Dirección
  • Producción
  • Informática
  • Estadística

Profesores

Arturo Peralta Martín-Palomino

Arturo Peralta Martín-Palomino

Profesor

Temario

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial

1.1. Análisis de negocio

1.1.1. Análisis de Negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI´s por departamentos
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR. HH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI’s a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de marketing y data warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en marketing
1.3.4. Plan de marketing y comunicación
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial
1.4.2. Necesidades del departamento de ventas
1.4.3. Estudios de mercado

1.5. Atención al cliente

1.5.1. Fidelización
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RR. HH. y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR. HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR. HH

1.9. Producción

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios

1.10. IT

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos

2.1. Estadística. Variables, índices y ratios

2.1.1. La estadística
2.1.2. Dimensiones estadísticas
2.1.3. Variables, índices y ratios

2.2. Tipología del dato

2.2.1. Cualitativos
2.2.2. Cuantitativos
2.2.3. Caracterización y categorías

2.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas

2.3.1. Medidas de centralización
2.3.2. Medidas de dispersión
2.3.3. Correlación

2.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos

2.4.1. Visualización según el tipo de dato
2.4.2. Interpretación de información gráfica
2.4.3. Customización de gráficos con R

2.5. Probabilidad

2.5.1. Probabilidad
2.5.2. Función de probabilidad
2.5.3. Distribuciones

2.6. Recolección de datos

2.6.1. Metodología de recolección
2.6.2. Herramientas de recolección
2.6.3. Canales de recolección

2.7. Limpieza del dato

2.7.1. Fases de la limpieza de datos
2.7.2. Calidad del dato
2.7.3. Manipulación de datos (con R)

2.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.8.1. Medidas estadísticas
2.8.2. Índices de relación
2.8.3. Minería de datos

2.9. Almacén del dato (Data Warehouse)

2.9.1. Elementos
2.9.2. Diseño

2.10. Disponibilidad del dato

2.10.1. Acceso
2.10.2. Utilidad
2.10.3. Seguridad

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