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Master en Data Sciene & Analítica de Negocio

Master en Data Sciene & Analítica de Negocio

EF Business School

Máster presencial

Oleiros (A Coruña)


8001-9000 €

Duración : 9 Meses

El volumen de datos en las compañías está creciendo de forma exponencial.

Las empresas más modernas están aprovechando el valor que genera las fuentes de información internas y externas para mejorar sus procesos de decisión. Para ello es necesario incorporar profesionales que ayuden a transformar grandes cantidades de datos en conocimiento real y lo traduzcan en decisiones a lo largo de la cadena de valor de las organizaciones.

En este contexto, nace el presente máster Data Science, cuyo objetivo es formar a profesionales en los métodos y técnicas de analítica avanzada con una clara orientación a la resolución de problemas de negocio y casos de uso reales.

A través de la metodología de estudio y trabajo, el alumno se enfrenta a un abanico de situaciones y casos. Les permitirán perfeccionar sus habilidades para resolver problemas de negocio. Y de esta manera, dotarse de un amplio conocimiento en herramientas analíticas y de trabajo.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Oleiros
Octubre 2023

Objetivos

El objetivo final del Máster Data Science es dotar al alumno de habilidades técnicas y herramientas de gestión de negocio que permitan transformar grandes cantidades de datos en conocimiento e insights que se integren dentro de un proceso de toma de decisiones para mejorar el desempeño de una compañía. Para ello se trabajan los siguientes aspectos: - Identifcar problemas de negocio que puedan ser solucionados a través de la utilización de datos. - Trabajar con las herramientas de gestión más habituales en los ámbitos: financiero, operaciones, personas y marketing y ventas. - Capacitar a los alumnos para encuadrar correctamente los problemas de datos según su tipología. - Utilizar analítica avanzada junto con técnicas estadísticas para realizar análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo de problemas reales de la empresa según la necesidad en cada caso. - Adquirir las habilidades necesarias para realizar el testeo y validación de hipótesis. - Emplear la narrativa con datos y la visualización de la información como mecanismo de comunicación efectiva. - Manejo de herramientas comunicativas suficientes para interactuar, tanto con la capa de dirección de la empresa, como con los perfiles más técnicos. - Debate de ejercicios propuestos en sesiones anteriores o exposición de casos de los alumnos. - Exposición de fundamentos teóricos. - Propuesta de ejercicios que requieran el conocimiento adquirido.

A quién va dirigido

· Perfil académico: Graduados en carreras técnicas (Matemáticas, Física, Informática, Ingenierías…) que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa. Graduados en carreras universitarias (ADE, Económicas, Empresariales…) que desean conocer los aspectos técnicos del análisis de datos y profundizar en la obtención de información, pero que deben disponer de grado de conocimiento de la tecnología.​ · Perfil profesional: Profesionales con experiencia previa en el área de Información, Sistemas de Información, Control de Gestión, Finanzas, Consultoría de Negocio, Analítica de procesos o Responsable de BI. ​

Requisitos

Graduados en carreras técnicas o ciencias empresariales que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa.

Temario completo de este curso

  • MÓDULO 1. Fundamentos de Análisis de Datos.
  1. Entender el objetivo del análisis de datos en la empresa.
  2. Modelizar la información e interactuar con bases de datos analíticas.
  3. Resolver problemas de datos mediante programación.
CONTENIDOS: Metodología Data Sciene, Modelización Multidimensional, SQL, Python.
  • MÓDULO 2. Analítica Avanzada.
  1. Adquirir competencias en el uso de técnicas de analítica avanzada.
  2. Resolver problemas de analítica predictiva y prescriptiva.
  3. Aplicar los conocimientos sobre grandes volúmenes de datos.
  4. Capacitar en el uso de herramientas visuales.
CONTENIDOS: Series Temporales, Clasificación/Clusterización, Análisis de regresión, Simulación y optimización, Redes neuronales y ML.
  • MÓDULO 3. Analítica de Negocio.
  1. Conocer diferentes modelos de negocio.
  2. Identificar problemas de negocio en: Área Financiera, Marketing y Mentas, RRHH y Operaciones.
CONTENIDOS: Casos de Analítica de Clientes, Casos de Uso en Marketing y Digitalización, Casos de Uso en People Analytics, Caso de Uso en Operaciones.
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