Descripción

Tipología

MBA
Metodología

Semipresencial
Idiomas

Castellano

Lugar

Madrid (España)
Duración

12 Meses
Inicio

Fechas disponibles

¿Quieres comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales? Si tu respuesta es sí, ¡estás en el lugar indicado!

El MBA – Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics, que se encuentra disponible en el catálogo de Emagister, es un programa que se enfoca en la gestión empresarial y proporciona habilidades de liderazgo y estrategia a los estudiantes. Por otro lado, el Máster en Big Data y Data Analytics se centra en la recopilación, análisis y aplicación de grandes conjuntos de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales. Combinar ambos programas permite a los estudiantes desarrollar habilidades tanto en la gestión empresarial como en el análisis de datos, lo que les brinda una ventaja competitiva en el mercado laboral. Además, el programa cubre temas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la minería de datos, lo que prepara a los estudiantes para trabajar en empresas que utilizan estas tecnologías para mejorar su rendimiento y productividad. Asimismo, profundizarás en otros temas tales como introducción al dato, el gobierno del dato, privacidad y protección de datos, Data Storage, Data Management en el marketing, gestión de RR.HH., el poder de la comunicación, análisis del sector, Management y ética, adaptabilidad del factor humano, cómo ser un buen líder, cómo comunicar, Coaching, Empowerment y Change Management.

Estudiando en UNISEB recibirás el asesoramiento de expertos y tutores que, junto con la metodología de estudio, asegurarán tu éxito profesional.

Información importante

¿Qué objetivos tiene esta formación?: Desarrollar habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos.
Adquirir conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
Comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Identificar oportunidades de mejora en la empresa mediante el análisis de datos y aplicar estrategias efectivas para mejorar el rendimiento y productividad empresarial.
Aprender a comunicar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias y utilizar la información obtenida para crear informes de negocio precisos y efectivos.

¿Esta formación es para mí?: Profesionales que buscan desarrollar habilidades en gestión empresarial y análisis de datos para avanzar en su carrera.
Graduados universitarios con experiencia laboral en áreas como finanzas, marketing, tecnología y negocios que desean mejorar su conocimiento en análisis de datos y liderazgo empresarial.
Emprendedores que buscan comprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y mejorar el rendimiento de su negocio.
Gerentes y líderes empresariales que desean aprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar el rendimiento de su empresa.
Personas interesadas en el análisis de datos y su aplicación en la gestión empresarial que deseen desarrollar habilidades y conocimientos en esta área para avanzar en su carrera

¿Qué pasará tras pedir información?: Tendrás a tu disposición un asesor al que podrás contactar para que te brinde la ayuda necesaria o con la realización del proceso de matriculación.

Precio a usuarios Emagister:

Requisitos: Para acceder al programa de Máster, los solicitantes deben cumplir con al menos uno de los siguientes requisitos:

Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.

Ser estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.

Ser profesionales con proyección profesional en el puesto que desempeñan.

Si no cumples con ninguna de las condiciones anteriores, debes contactar con la escuela, y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Sedes y fechas disponibles

Madrid

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28450

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Fechas disponibles Inscripciones abiertas

Opiniones

Materias

E-business
Toma de decisiones
Administración
Análisis de datos
Big Data
Management
Inteligencia artificial

Programa académico

Plan de estudios

MÓDULO 1. BIG DATA INDUSTRY

Tema 1. ¿Qué es el big data?
Tema 2. Big data project management
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. Inteligencia artificial en la era del big data
Tema 5. Aplicación del big data

MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE

Tema 1. Introducción al business intelligence
Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
Tema 3. Cuadros de mando
Tema 4. Fuentes de datos
Tema 5. Data quality

MÓDULO 3. BUSINESS PLAN

Tema 1. Cultura de empresa
Tema 2. Estrategia de negocio
Tema 3. Business model
Tema 4. Análisis estratégico
Tema 5. Plan de aplicación y medición

MÓDULO 4. CONTABILIDAD FINANCIERA

Tema 1. El balance
Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
Tema 3. El estado de flujos de efectivo
Tema 4. Asientos
Tema 5. Contabilidad avanzada
Tema 6. Impuestos

MÓDULO 5. DATA ANALYSIS

Tema 1. Estadística
Tema 2. Métricas
Tema 3. Regresión y correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R

MÓDULO 6. DATA STORAGE

Tema 1. Apache Hadoop
Tema 2. El ecosistema Hadoop
Tema 3. Apache Spark
Tema 4. Tecnologías para Streaming
Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para datos en cloud

MÓDULO 7. DATABASE MANAGEMENT

Tema 1. Introducción al dato
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Privacidad y protección de datos
Tema 4. Data storage
Tema 5. Data management en el marketing

MÓDULO 8. DIRECCIÓN DE PERSONAS

Tema 1. Gestión de RR.HH.
Tema 2. El poder de la comunicación
Tema 3. Análisis del sector
Tema 4. Management y ética
Tema 5. Adaptabilidad del factor humano

MÓDULO 9. HABILIDADES Y COMPETENCIAS DIRECTIVAS

Tema 1. Cómo ser un buen líder
Tema 2. Cómo comunicar
Tema 3. Coaching
Tema 4. Empowerment
Tema 5. Change management

MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
Tema 2. Introducción al machine learning
Tema 3. Machine learning supervisado
Tema 4. Machine learning no supervisado
Tema 5. Reinforcement Learning
Tema 6. Fundamentos de Deep Learning

MÓDULO 11. MARKETING FUNDAMENTALS

Tema 1. De consumidor a usuario
Tema 2. Branding
Tema 3. Target objetivo
Tema 4. Customer journey
Tema 5. Marketing directo e indirecto

MÓDULO 12. ORGANIZACIÓN DE EQUIPOS

Tema 1. El impacto de las empresas
Tema 2. Comportamiento organizacional
Tema 3. Los equipos de personas
Tema 4. Gestión internacional de personas
Tema 5. The future of the work

MÓDULO 13. PLAN DE MARKETING

Tema 1. El plan de marketing
Tema 2. Marketing mix
Tema 3. Market research
Tema 4. Estrategias de marketing
Tema 5. Marketing operativo
Tema 6. Offline vs. Online
Tema 7. Pricing

MÓDULO 14. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LAS OPERACIONES

Tema 1. Estrategia empresarial
Tema 2. Operations management
Tema 3. El diseño y desarrollo de productos
Tema 4. Planificación y control de la capacidad en sistemas de operaciones
Tema 5. Quality management
Tema 6. Planificación y control de operaciones
Tema 7. El factor humano en la dirección de operaciones

MÓDULO 15. PROJECT MANAGEMENT

Tema 1. Fundamento del project management
Tema 2. Gestión del equipo
Tema 3. Gestión de los recursos
Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

MÓDULO 16. TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS

Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Data technology
Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
Tema 6. Bases de datos para grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud

MÓDULO 17. VISUALIZACIÓN DE DATOS

Tema 1. Teoría de la visualización de datos
Tema 2. Python
Tema 3. CARTO
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio

MÓDULO 18. API Y SERVICIOS EN LA NUBE

Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs (Application Programming Interfaces)
Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y criterios para su adopción
Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
Tema 4. Contenedorización y Docker ç
Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo y gestión del riesgo
Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y serverless
Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras

MÓDULO 19. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN DISPOSITIVOS MÓVILES

Tema 1. Introducción
Tema 2. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
Tema 3. Comunicaciones Inalámbricas
Tema 4. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
Tema 5. Introducción a los Dispositivos móviles
Tema 6. Componentes de los dispositivos móviles
Tema 7. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
Tema 8. Lenguajes de programación para móviles
Tema 9. Ejemplos de entornos de programación
Tema 10. Metodología de desarrollo de aplicaciones móviles
Tema 11. Características de un proyecto de desarrollo para dispositivos móviles
Tema 12. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 13. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
Tema 14. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles sobre Android
Tema 15. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
Tema 16. Herramientas de desarrollo Android
Tema 17. Diseño de aplicaciones móviles
Tema 18. Buenas prácticas de diseño
Tema 19. Problemática de la seguridad en dispositivos móviles
Tema 20. Seguridad en las comunicaciones inalámbricas
Tema 21. Seguridad en el sistema operativo y las aplicaciones
Tema 22. Seguridad para el usuario
Tema 23. Prácticas de seguridad recomendada
Tema 24. Ecosistema de aplicaciones móviles y app stores
Tema 25. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 26. Marketing y tecnología móvil
Tema 27. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles

MÓDULO 20. SISTEMA DE GESTIÓN DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

Tema 1. Dimensiones de la Seguridad de la Información
Tema 2. Gestión de la Seguridad de la Información
Tema 3. Normativa Legal en España
Tema 4. Estándares de Seguridad de la Información
Tema 5. Análisis de riesgos
Tema 6. Ciclo de vida de la seguridad
Tema 7. Metodologías de análisis de riesgos
Tema 8. Gestión de riesgos
Tema 9. Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información (SGSI)
Tema 10. Normativas internacionalmente reconocidas
Tema 11. Planificar: Establecer el SGSI
Tema 12. Hacer: Implantar y operar el SGSI
Tema 13. Verificar: Monitorizar y Revisar el SGSI
Tema 14. Desarrollo de un marco normativo de Seguridad de la Información
Tema 15. Clasificación de la información
Tema 16. Herramientas para un SGSI
Tema 17. Factores críticos de éxito en la implantación de un SGSI
Tema 18. Planes de continuidad de negocio
Tema 19. Desarrollo de un plan de continuidad de negocio
Tema 20. Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
Tema 21. Análisis y gestión de riesgos en el ENS

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