Módulo 1. Business Analytics e Inteligencia Artificial en negocios

• Identificar y abordar los desafíos asociados con las nuevas tecnologías, aplicando técnicas de análisis de datos para impulsar la mejora y el cambio.

• Aprovechar las oportunidades proporcionadas por las nuevas tecnologías y tendencias emergentes, para mejorar y mantener la competitividad organizacional.

• Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado en el análisis de datos, con el fin de comprender su potencial y limitaciones, y evaluar su relevancia estratégica para la toma de decisiones.

• Planificar, gestionar y liderar proyectos de análisis de datos y aplicaciones de inteligencia artificial, asegurando su éxito y cumplimiento de objetivos empresariales.

Módulo 2. Gestión estratégica de datos

• Aplicar metodologías adecuadas para la recolección, almacenamiento y gestión de datos, asegurando la integridad y disponibilidad de la información.

• Conocer distintas tipologías de datos y su agrupación entre estructurados y no estructurados.

• Comprender la relevancia, los desafíos y las oportunidades derivadas de manejar eficientemente grandes volúmenes de datos.

• Evaluar y garantizar la calidad de los datos utilizados en el análisis, considerando sus diferentes fuentes y características relevantes para resolver problemas empresariales.

• Comprender y evaluar la seguridad de los datos en distintos entornos.

• Comprender y aplicar principios éticos y legales en relación con la recopilación, almacenamiento, análisis y uso de datos, asegurando la privacidad y cumpliendo con las regulaciones pertinentes.

• Conocer protocolos de comunicación entre sistemas.

Módulo 3. Análisis de datos para la toma de decisiones

• Realizar un procesamiento de datos para su análisis efectivo, identificando patrones, tendencias y relaciones relevantes para la toma de decisiones.

• Aplicar técnicas de Data Mining para descubrir conocimientos ocultos en conjuntos de datos masivos y utilizarlos para la generación de ideas y la optimización de procesos.

• Uso de herramientas específicas de análisis de datos.

• Analizar los datos generados en las redes sociales identificando patrones de comportamiento de los usuarios, sentimientos y opiniones.

• Analizar datos de visión, como imágenes o videos, para la obtención de información útil en la toma de decisiones.

Módulo 4. Visualización y comunicación efectiva de datos

• Crear representaciones visuales claras y efectivas de los datos, interpretar gráficos y visualizaciones para comunicar información valiosa y relevante a las partes interesadas.

• Elaborar informes y presentaciones claras y concisas sobre los resultados del análisis de datos, y comunicar de manera efectiva los hallazgos y conclusiones a diferentes audiencias.

• Comunicar resultados de diferentes sistemas inteligentes en distintos escenarios.

• Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial.

• Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia.

• Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas.

• Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes.

Módulo 5. Experimentación, simulación y modelos predictivos

• Diseñar y ejecutar experimentos utilizando datos, evaluando la efectividad de diferentes enfoques y soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial.

• Analizar escenarios de implantación para la definición de planes de contingencia

• Experimentar diferentes escenarios utilizando los protocolos de comunicación entre sistemas

• Capacidad de medir del impacto en el negocio de la incorporación de sistemas inteligentes

Módulo 6. Toma de decisiones estratégicas y operativas basadas en análisis de datos

• Ser capaz de tomar decisiones fundamentadas en el análisis de datos y comprender su importancia estratégica.

• Identificar oportunidades de mejora continua a través del análisis de KPIs

• Identificar oportunidades de mejora en la preparación organizacional y proponer acciones para mejorarla.

• Maximizar el impacto del análisis de datos en el éxito empresarial a través de la aplicación efectiva de los procesos analíticos.

• Entender el ciclo de vida de un proceso analítico basado en inteligencia artificial

• Optimizar la eficiencia y efectividad del análisis de datos en las áreas funcionales de la empresa, generando valor y tomando decisiones informadas.

Trabajo Final de Master