Máster Universitario Business Analytics

El Programa Ejecutivo en Business Analytics se imparte en modalidad presencial en Madrid.

La revolución digital permite tomar decisiones de negocio más acertadas, usando herramientas como la Inteligencia Artificial para extraer conclusiones del gran caudal de datos disponible. Es lo que se denomina análisis de datos de empresa, o Business Analytics. Se trata de una disciplina muy demandada por el mercado laboral y con excelentes perspectivas de crecimiento.

Conscientes de esta necesidad, desde Escuela de Postgrado y Lifelong Learning ofrecemos el "Programa Ejecutivo en Business Analytics”. Su objetivo es formar en los principios de la analítica y en su aplicación a los problemas de empresa. Se desarrolla con una metodología práctica que aúna la adquisición de habilidades analíticas generales con el estudio detallado de casos reales de Marketing, Finanzas, Recursos Humanos, Operaciones, Logística, Estrategia, Ventas y otras áreas clave para el negocio. Con esta combinación, se consiguen las competencias profesionales para facilitar la interlocución entre las áreas técnicas y de negocio y construir propuestas de valor novedosas basadas en datos.

Una vez superado este programa se obtendrá el Diploma de Experto en Business Analytics.

Requisitos
Para la admisión al programa se tendrán en cuenta los siguientes criterios de valoración de méritos:
   - El expediente académico.
   - La experiencia laboral. Al menos 2 años de experiencia laboral, aunque se podrán valorar candidatos con menos experiencia.
   - Valoración de la entrevista personal.

Documentación
Junto con el impreso de solicitud debidamente cumplimentado y firmado deben presentarse los siguientes documentos:
   - Documento acreditativo del título académico de Grado, Licenciatura o Máster Universitario.
   - Copia del expediente académico.
   - Fotocopia del D.N.I o Pasaporte
   - Curriculum vitae.

Material para las clases
Se requiere que el alumno lleve al aula un ordenador portátil (no tablet), con sistema operativo Windows o MacOS, procesador Core i5 o superior, 8 GB de RAM y 1 TB de disco.

Su objetivo es formar en los principios de la analítica y en su aplicación a los problemas de empresa. Se desarrolla con una metodología práctica que aúna la adquisición de habilidades analíticas generales con el estudio detallado de casos reales de Marketing, Finanzas, Recursos Humanos, Operaciones, Logística, Estrategia, Ventas y otras áreas clave para el negocio. Con esta combinación, se consiguen las competencias profesionales para facilitar la interlocución entre las áreas técnicas y de negocio y construir propuestas de valor novedosas basadas en datos.

PLAN DE ESTUDIOS
-Negocios Data-Centric 2.0 ECTS
-Modelos y Estadística 4.5 ECTS
-Tratamiento de Datos y Big Data 2.5 ECTS
-Text Mining y Social Network Analysis 1.5 ECTS
-Business Intelligence 2.0 ECTS
-Casos Aplicados 3.0 ECTS
-Regulación y Ética 1.5 ECTS
-Tendencias Futuras 0.5 ECTS
-Proyecto Final 5.0 ECTS

PLAN DE ESTUDIOS PEBA 20
DIGITAL ENVIROMENT & BUSINESS / ENTORNO DIGITAL & NEGOCIOS (3 ECTS)
-Digital economy & society / Economía digital & sociedad
-Digital business / Negocios digitales
-Big Data strategies and business models / Estrategias con BD y modelos de negocio
-Business data cycle / Ciclo de Business Data
-Organisational challenges of people working in the BD paradigm / Desafíos laborales derivados del trabajo en el paradigma de BD
-Big Data projects management / Gestión de proyectos con Big Data

BIG DATA & ANALYTICS (4,8 ECTS)
INTRO TO BIG DATA ECOSYSTEM / INTRODUCCIÓN AL ECOSISTEMA BIG DATA
-Big data paradigm / Paradigma BD
-Extension of "data" notion. Data sources / Ampliación del concepto “dato”. Fuentes de datos
-Notions of Big Data architectures / Nociones de arquitecturas BD
-Internet of things / Internet de las cosas

INTRO TO MACHINE LEARNING TECHNIQUES / INTRODUCCIÓN A TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING
-Basic concepts and easy examples of main Big Data techniques / Conceptos básicos y ejemplos sencillos de las principales técnicas de Machine Learning:
-Descriptive analytics / Análisis descriptivos
-Regression, classification/ Regresión, clasificación
-Clustering / Clustering
-Text mining & sentiment analysis / Minería de textos y sentiment analysis
-Social networks analysis / Análisis de redes sociales
-Visualization / Visualización
-Measuring performance and selecting best suited model / Medición de resultados y selección del modelo más adecuado

HANDS ON (5,4 ECTS)
HANDS ON: INTRODUCTION TO PROGRAMMING IN R&BUSINESS EXAMPLES
-Programming basics in R Studio / Programación básica en R Studio
-Applying algorithms to real business data problems / Aplicación de algoritmos a situaciones reales de Business Data

LEGAL & ETHICAL CHALLENGES / DESAFÍOS LEGALES Y ÉTICOS (0,6 ECTS)
Legal framework and ethics cases / Marco legal y casos de ética

APPLIED BIG DATA CASES / CASOS APLICADOS DE BIG DATA (6,2 ECTS)
Full cases of success using Big Data in some different fields / Casos de éxito en la utilización de Big Data en diferentes áreas:
-Marketing
-Human Resources / Recursos Humanos
-Finance / Finanzas
-Opertations & Logistics / Operaciones y Logística

FINAL Project / Proyecto Final

Horario: Viernes de 16:30 h a 21:30 h y sábados de 9:00 h a 14:00 h.
El curso tiene una duración apróximada de 6 meses y las sesiones presenciales tendrán una periodicidad tal que permita a los alumnos compaginar esta formación con la dedicación laboral.
Adicionalmente, el alumno tendrá cierta carga de trabajo online, las clases presenciales se complementarán con trabajo individual durante la semana que el alumno puede organizar de manera individual.

Duración1 semestre (25 ECTS)

Plazas
25

Facultad
Económicas y Empresariales (Comillas ICADE)

Idiomas
Español

Certificación
Títulos propios

Modalidad
Presencial

Precio del programa: 8.200 €.
Este pago queda fraccionado en un primer desembolso de 1.300 € en concepto de matrícula y 6 mensualidades de 1.150 €.

A los alumnos y alumni de Comillas se les aplicará un 25% de descuento.

En el caso de que exista más de un alumno procedente de una misma empresa, están previstos otros descuentos no acumulables al que otorga la condición de antiguo alumno. Estos son:
- 10% por 2-3 alumnos de la misma empresa.
- 20% por 4-5 alumnos de la misma empresa.
- 25% por 6 o más participantes de la misma empresa.