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Máster en Análisis de Datos

Máster en Alcobendas (Madrid)

UEM POSTGRADOS

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Resumen

A quién va dirigido: Licenciados en titulaciones de cualquier rama de conocimiento (ciencias de la salud, ciencias sociales y jurídicas) con experiencia profesional acreditada que deseen actualizar sus conocimientos en el ámbito del Big Data para desarrollar negocio en el ámbito de su profesión

Temario completo de este curso

MODULO 1. ESTRATEGIA DE EMPRESA 6 ECTS

ULTADOS DE APRENDIZAJE

Definir y redactar un plan estratégico y táctico de márketing orientado al lanzamiento de nuevos productos tecnológicos

CONTENIDOS

Contiene una única materia con los siguientes contenidos.

  • Comprender, crear, comunicar y ofrecer valor.
  • Oportunidades del mercado y propuesta de valor.
  • Desarrollo del valor y de la marca.
  • Análisis financiero.
  • Márketing Mix.
  • Márketing de servicios.

METODOLOGÍAS DOCENTES

Clase Magistral
Aprendizaje Cooperativo
Aprendizaje basado en proyectos

MODULO 2. INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Y EL BIG DATA 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

  • Conocer los mecanismos para definir y desarrollar un proyecto de Big Data.

Conocer las técnicas de descubrimiento de información disponibles para la realización de proyectos de minería de datos.

Contenidos

• Introducción a los procesos de descubrimiento de conocimiento a través del análisis de datos
• Minería de datos y obtención de información.
• Introducción al Big Data.

MODULO 3. CREACIÓN DE EMPRESAS TECNOLÓGICAS 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Definir y redactar un plan de empresa emprendedora para el desarrollo y comercialización de un producto innovador
Contenidos

  • Utilidad del plan de empresa
  • Estructura y contenidos de un plan de empresa
  • Estructura de financiación e inversores

Elaboración de un plan de empresa

MODULO 4. PRIVACIDAD Y NORMATIVAS LEGALES 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Identificación de información sensible y establecimiento de políticas de protección de la privacidad de los datos para su uso y compartición.

CONTENIDOS

Aspectos legales de los sistemas de Recuperación y almacenamiento de datos.

• Secreto Estadístico.
• Anonimización de datos sensibles.
• Privacidad en sistemas Big Data.

MODULO 5. METODOLOGÍAS Y PROCESOS DE INVESTIGACIÓN DE DATOS 12 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

  • Capacidad para definir de manera correcta problemas, definir variables de estudio y aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos.
  • Capacidad para seleccionar fuentes primarias y secundarias.
  • Capacidad para pasar de la definición teórica a la aproximación a la realidad.

Conocer las herramientas más adecuadas para la comunicación efectiva de informes y resultados.

Contenidos

Análisis empírico de Variables.

• Análisis Causal.
• Modelos para datos censurados y de Selección Muestral.
• Redacción y creación de artículos a partir de datos.

MODULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS 6 ECTS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE
  • Conocer las diferentes metáforas de visualización y tecnología necesaria para mejorar la interpretación de grandes volúmenes de datos.
  • Diseñar visualizaciones en diversos dominios de aplicación.
  • Conocer los procesos de diseño e implantación de soluciones en diferentes dominios.

Diseño de soluciones que ayuden a la toma de decisiones.

CONTENIDOS

  • Infografía y analíticas visuales
  • Metáforas de visualización y comprensión de modelos complejos
  • Exploración y razonamiento visual
  • Minería de datos visual
  • Tecnologías de visualización

Modos de interacción hombre-máquina e interfaces

TRABAJO FIN DE MÁSTER
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Máster en Análisis de Datos

Máster en Alcobendas (Madrid)

UEM POSTGRADOS

A quién va dirigido: Licenciados en titulaciones de cualquier rama de conocimiento (ciencias de la salud, ciencias sociales y jurídicas) con experiencia profesional acreditada que deseen actualizar sus conocimientos en el ámbito del Big Data para desarrollar negocio en el ámbito de su profesión

9.900 €

Información adicional

Duración: 1 años

Temario completo de este curso

MODULO 1. ESTRATEGIA DE EMPRESA 6 ECTS

ULTADOS DE APRENDIZAJE

Definir y redactar un plan estratégico y táctico de márketing orientado al lanzamiento de nuevos productos tecnológicos

CONTENIDOS

Contiene una única materia con los siguientes contenidos.

  • Comprender, crear, comunicar y ofrecer valor.
  • Oportunidades del mercado y propuesta de valor.
  • Desarrollo del valor y de la marca.
  • Análisis financiero.
  • Márketing Mix.
  • Márketing de servicios.

METODOLOGÍAS DOCENTES

Clase Magistral
Aprendizaje Cooperativo
Aprendizaje basado en proyectos

MODULO 2. INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS Y EL BIG DATA 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

  • Conocer los mecanismos para definir y desarrollar un proyecto de Big Data.

Conocer las técnicas de descubrimiento de información disponibles para la realización de proyectos de minería de datos.

Contenidos

• Introducción a los procesos de descubrimiento de conocimiento a través del análisis de datos
• Minería de datos y obtención de información.
• Introducción al Big Data.

MODULO 3. CREACIÓN DE EMPRESAS TECNOLÓGICAS 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Definir y redactar un plan de empresa emprendedora para el desarrollo y comercialización de un producto innovador
Contenidos

  • Utilidad del plan de empresa
  • Estructura y contenidos de un plan de empresa
  • Estructura de financiación e inversores

Elaboración de un plan de empresa

MODULO 4. PRIVACIDAD Y NORMATIVAS LEGALES 6 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Identificación de información sensible y establecimiento de políticas de protección de la privacidad de los datos para su uso y compartición.

CONTENIDOS

Aspectos legales de los sistemas de Recuperación y almacenamiento de datos.

• Secreto Estadístico.
• Anonimización de datos sensibles.
• Privacidad en sistemas Big Data.

MODULO 5. METODOLOGÍAS Y PROCESOS DE INVESTIGACIÓN DE DATOS 12 ECTS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

  • Capacidad para definir de manera correcta problemas, definir variables de estudio y aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos.
  • Capacidad para seleccionar fuentes primarias y secundarias.
  • Capacidad para pasar de la definición teórica a la aproximación a la realidad.

Conocer las herramientas más adecuadas para la comunicación efectiva de informes y resultados.

Contenidos

Análisis empírico de Variables.

• Análisis Causal.
• Modelos para datos censurados y de Selección Muestral.
• Redacción y creación de artículos a partir de datos.

MODULO 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS 6 ECTS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE
  • Conocer las diferentes metáforas de visualización y tecnología necesaria para mejorar la interpretación de grandes volúmenes de datos.
  • Diseñar visualizaciones en diversos dominios de aplicación.
  • Conocer los procesos de diseño e implantación de soluciones en diferentes dominios.

Diseño de soluciones que ayuden a la toma de decisiones.

CONTENIDOS

  • Infografía y analíticas visuales
  • Metáforas de visualización y comprensión de modelos complejos
  • Exploración y razonamiento visual
  • Minería de datos visual
  • Tecnologías de visualización

Modos de interacción hombre-máquina e interfaces

TRABAJO FIN DE MÁSTER

 
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