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Posgrado Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos

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El Diploma de Posgrado de Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos se imparte en modalidad Online. Fraccionamiento del pago en cuotas Seguro gratuito... Seguir leyendo

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Descripción del Postgrado

El Diploma de Posgrado de Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos se imparte en modalidad Online.

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La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (business intelligence, business analytics, data science, big data), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo.

El posgrado de Inteligencia de negocio y análisis de datos proporciona fundamentos teóricos y formación aplicada en inteligencia de negocio, big data, análisis y minería de datos, tanto a profesionales de perfil funcional como técnico. Se compone de dos especialidades de 16 créditos cada una:

-E1. Fundamentos de inteligencia de negocio y big data (16 créditos)
-E2. Análisis y minería de datos (16 créditos)

Titulación
Los estudiantes que acrediten una titulación universitaria oficial reconocida recibirán, según el curso superado, un diploma de máster/diploma de posgrado.

Los estudiantes que no acrediten una titulación universitaria oficial reconocida recibirán un diploma de extensión universitaria.

Los estudiantes que superen una especialización (certificado de especialización) recibirán, independientemente de los estudios previos, un certificado de especialización.

Salidas Profesionales
El objetivo del máster y los programas de inteligencia de negocio y big data de la UOC ha sido tradicionalmente la formación de profesionales todo-terreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos y diseño y construcción de sistemas de información de business intelligence, que podían trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias transversal.

A medida que esta especialidad ha crecido y las empresas reconocen la necesidad de esta clase de profesionales, también lo han hecho las diferentes salidas profesionales.

El posgrado en inteligencia de negocio y análisis de datos habilita para las siguientes salidas profesionales:
-Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de marketing y ventas y en las áreas de producción y operaciones.
-Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de BI, de perfil funcional, en empresas que han adquirido o están a punto de hacerlo esta clase de sistemas.
-Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y Big Data en empresas de servicios, de perfil funcional.
-Emprendedores que desean crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos y/o servicios basados en datos.

La UOC dispone de una bolsa de trabajo y acuerdos con empresas para la realización voluntaria de prácticas.

Requisitos del Postgrado

Requisitos de acceso
El programa no requiere formalmente una formación o titulación específica de origen.

Conocimientos previos
Es necesario disponer de conocimientos de programación. En caso de no tener conocimientos de programación, pueden adquirirse con una mayor dedicación de tiempo.

En caso de duda se recomienda pedir asesoramiento docente para diseñar el itinerario más adecuado en función de la formación de entrada y las aspiraciones profesionales de cada candidato.

En todos los casos, es recomendable el conocimiento del inglés a nivel escrito.

Destinatarios del Postgrado

Perfiles
El espacio de conocimiento y aplicación de la inteligencia de negocio y el análisis de datos es, por definición, un ámbito híbrido en el que conviven perfiles de entrada y de salida muy diferentes. También es muy diferente la organización de las competencias y responsabilidades sobre inteligencia de negocio dentro de las empresas y organizaciones de todo tipo.

Aunque el programa no requiere formalmente una formación o titulación específica de origen, es importante tener conocimientos previos de programación, básicamente en lenguaje R. En caso de no disponer de estos conocimientos, el estudiante recibirá material docente de nivelación, pero deberá estar dispuesto a invertir un tiempo adicional para adquirir el nivel necesario.

En caso de duda, se recomienda pedir asesoramiento para diseñar el itinerario más adecuado, en función de la formación de entrada y las aspiraciones profesionales de cada candidato.

Normalmente, el posgrado de Inteligencia de negocio y análisis de datos se recomienda para estudiantes de formación empresarial, ingenierías de todo tipo, matemáticas, sociología, ciencias de la información o candidatos con una experiencia profesional equivalente.

A quién se dirige
De acuerdo con nuestra experiencia a lo largo de los últimos diez años, los estudiantes del máster y los programas de Inteligencia de Negocio de la UOC proceden de los siguientes ámbitos:
-Departamentos de control de gestión en el área económico-financiera, de marketing y ventas y otros.
-Centros de competencias de inteligencia de negocio o departamentos especializados en análisis de datos.
-Departamentos de organización, sistemas y tecnologías de la información.
-Consultores e implantadores de software estándar de inteligencia de negocio, sean de perfil de negocio o de perfil tecnológico.

Debido a la evolución del sector y las empresas, es frecuente que realicen nuestro programa profesionales con diferentes niveles de experiencia que necesitan reorientar su carrera profesional.

Este posgrado está cumpliendo un papel de programa de continuidad para estudiantes que han completado un grado y desean emplearse rápidamente en un ámbito profesional atractivo y de gran demanda.

Objetivos del Postgrado

De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo.

-Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
-Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de información de inteligencia de negocio y big data y sus principales utilidades y componentes para proporcionar información y conocimiento que permita mejorar la toma de decisiones.
-Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implantar un proyecto de inteligencia de negocio dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de BI.
-Conocer las nuevas tendencias en materia de inteligencia de negocio, en particular, el fenómeno de los big data, que representa el tratamiento e interpretación de datos de mayor volumen, variedad, complejidad y velocidad, procedentes de múltiples fuentes. Entender y saber aplicar su uso efectivo y las implicaciones tecnológicas, legales y éticas.
-Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y herramientas de análisis y minería de datos, los métodos y algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones.
-Conocer y saber utilizar las nuevas tendencias en minería de datos, tales como minería de textos, análisis de las redes sociales y minería de opinión y sentimientos, así como el uso de los sistemas de información geográfica e internet de las cosas.
-Saber utilizar a nivel de usuario avanzado una suite completa de inteligencia de negocio, un sistema de interrogación y una herramienta de estadística avanzada para el análisis de datos.
-Saber construir informes y cuadros de mando para la toma de decisiones de los empleados y directivos y técnicas y herramientas de visualización de datos.
-Saber utilizar, programar y parametrizar a nivel de analista herramientas de estadística avanzada y de creación de cuadros de mando.

Competencias
El programa está preparado para el desarrollo de capacidades prácticas de uso y construcción de sistemas de inteligencia de negocio y datos masivos, dentro de un marco conceptual propio basado en las buenas prácticas y el conocimiento científico.

El diseño de esta titulación propia sigue las recomendaciones y la metodología del Espacio Europeo de Enseñanza Superior (EEES) y por lo tanto se basa en la adquisición de competencias para el trabajo profesional en empresas privadas y organizaciones públicas.

Temario del Postgrado

Semestre 1
E1. Fundamentos de inteligencia de negocio y big data (16 créditos).
Esta especialidad está dirigida a introducir al estudiante en los conceptos, métodos, técnicas y herramientas que utilizan los sistemas de inteligencia de negocio y análisis de datos, a través de casos prácticos y el uso de software especializado.

Se compone de las siguientes asignaturas:
-Fundamentos de inteligencia de negocio (4 créditos) En esta asignatura el estudiante se familiariza con un sistema completo de inteligencia de negocio (la "fábrica de información") y con sus diferentes componentes: los procesos de extracción y transformación (ETL), la creación del almacén de datos, el análisis multidimensional y la realización de informes y cuadros de mando. El estudiante trabaja con herramientas Pentaho (Enterprise Edition) y MySQL en una plataforma virtual en la nube y con las bases de conocimiento de la consultora Gartner y otras empresas de prospectiva.
-Gestión de proyectos de inteligencia de negocio (4 créditos) En esta asignatura el estudiante se familiariza con el modelo internacional de referencia en gestión de proyectos (PMBoK) y con los métodos específicos de producción de proyectos de inteligencia de negocio, a través de un caso práctico y de contenidos teóricos. El estudiante trabaja con herramientas de gestión de proyectos (MSProject y equivalentes) y con herramientas de ofimática (tipo XLS y PPT).
-Fundamentos y usos del big data (4 créditos) En esta asignatura el estudiante trabaja lo que algunos han llamado la "gestión extrema de la información", es decir, la transformación del enorme volumen de datos oculto en el interior de la propia organización o presente a su alrededor, los diferentes tipos de datos e información y su aplicación en la empresa. Se estudia el ciclo de vida de la gestión de datos masivos y los aspectos tecnológicos, legales y éticos. El estudiante trabaja con universos de datos propios de la universidad, cedidos por empresas o procedentes de las redes sociales, a través de herramientas como Hadoop y Spark.
-Pensamiento analítico en la empresa (4 créditos) El pensamiento analítico representa un cambio en la manera de tomar decisiones y en la cultura de la empresa. En esta asignatura se trabajan las herramientas, el vocabulario y las metodologías básicas para analizar una situación de negocio y de forma sistemática traducirlo en un proyecto de datos. Actúa también como asignatura niveladora para estudiantes que no han recibido anteriormente una formación sobre la arquitectura y componentes de los sistemas de información de empresa (ERP, CRM, SCM, etc.) y su relación con los sistemas de inteligencia de negocio. Finalmente, se propone una metodología para analizar las tendencias del mercado de BI y se presentan las tendencias más actuales.

Semestre 2
E2. Análisis y minería de datos (16 créditos)
Esta especialidad está dirigida a proporcionar al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco científico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones.

-Minería de datos: conceptos y técnicas (4 créditos) En esta asignatura el estudiante trabaja con modelos teóricos, casos prácticos y herramientas estadísticas los procesos de definición de problemas, preparación de datos y exploración, así como los principales conceptos de la estadística clásica: correlaciones, regresiones lineales, reducción de la dimensionalidad, etc. El estudiante recibe una formación y práctica sólidas en la utilización de la herramienta R, un estándar de facto del mercado.
-Business analytics: modelos y algoritmos (4 créditos) La asignatura presenta los conceptos y tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación y las metodologías y estándares profesionales y científicos que se usan en analítica de negocio. En esta asignatura el estudiante trabaja principalmente con R, aunque pueden realizarse ejercicios con otras herramientas (Excel, QlikView)
-Sistemas de reporting y cuadros de mando (4 créditos) En esta asignatura, el estudiante se familiariza con la construcción y el uso de sistemas de reporting y cuadros de mando, tanto desde el punto de vista estratégico como operativo, así como de los marcos conceptuales en que se basan. Se estudian el modelo de "cuadro de mando integral" (balanced scorecard) y otros sistemas de inteligencia competitiva. La asignatura incluye un caso extenso de construcción de un cuadro de mando a partir de un almacén de datos (data warehouse) desarrollado. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT) y con una herramienta dedicada, en este caso QlikView.
-Gobierno de datos (data governace) (4 créditos) En esta asignatura, el estudiante se familiariza con el gobierno de datos, una práctica que aúna personas, procesos y tecnología para cambiar la forma en que los datos son adquiridos, gestionados, mantenidos, transformados en información, compartidos en el contexto de la organización como conocimiento común y sistemáticamente obtenidos por la empresa para mejorar la rentabilidad. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (DOC, XLS, PPT) y con herramientas especializadas para el desarrollo de un programa de gobierno de datos.

Duración del Postgrado

Plazas limitadas

Créditos: 32 ECTS

Titulación propia

Título: Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos

Idioma: castellano