Máster en Data Science Management (DSO, Data Science Officer)

Maestría

Online

$ 2.995 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

La consolidación del paradigma digital ha venido a revolucionar numerosas industrias. En consecuencia, las empresas han visto multiplicado el número de datos que manejan y, con ello, se han hecho necesarios nuevos modelos que garanticen el mantenimiento efectivo y seguro de esta información. Bajo esta
premisa TECH lanza este programa, especialmente destinado a todos aquellos profesionales de la informática que quieran ejercer como (DSO, Data Science Officer), un perfil con gran demanda por su capacidad no solo de diseñar una estrategia para el flujo de datos, sino también para alinear el uso de recursos con la estrategia de la organización. Además, esta titulación destaca por su modalidad, 100% online, y por su contenido de alta calidad presentado en un cómodo formato multimedia especialmente diseñado para ayudar a afianzar los conocimientos desde una perspectiva práctica.

Información importante

Documentación

  • 20maestria-data-science-management-dso-data-science-officer-.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales

Š Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Š Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento

Objetivos específicos

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial
Š Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Š Examinar campañas de marketing y comunicación efectivas

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos
Š Realizar un análisis de datos
Š Unificar datos diversos: lograr la consistencia de la información

Al encontrarnos en la era del dato, es importante comprender todas las implicaciones tecnológicas que conlleva la aparición de estos nuevos sistemas. Por esta razón, los ingenieros informáticos interesados en alcanzar cargos de alta dirección profesional, deben contar con todos los conocimientos adecuados para lograr maximizar el procesamiento de los datos, no solo desde una perspectiva técnica sino también empresarial. Pensando en esto, TECH ha ideado un programa centrado en el estudio de las diferentes técnicas, tecnologías y fases necesarias para la analítica del dato y la extracción de conocimiento y valor, desde una visión disruptiva, completa y actualizada.

Este Máster Título Propio en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.

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

Título: Máster Título Propio en Data Science Management (DSO, Data Science Officer)
N.º Horas Oficiales: 1.500 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

Preguntas & Respuestas

Añade tu pregunta

Nuestros asesores y otros usuarios podrán responderte

¿Quién quieres que te responda?

Déjanos tus datos para recibir respuesta

Sólo publicaremos tu nombre y pregunta

Opiniones

Materias

  • Principios
  • Contratación
  • Economía
  • Gestión
  • Qué es la economía
  • Residuos
  • Vertido
  • Vertido cero
  • Compra
  • Pública

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

Máster en Data Science Management (DSO, Data Science Officer)

$ 2.995 IVA inc.