Master en Data Science Management (CDO, Chief Data Officer)
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Tomé un master y tengo que decir que quede realmente satisfecha, muy buenos profesores y muy buen contenido.
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Encantado con la profundización que se le da a cada programa.
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Cada formación que ofrecen dentro de Tech es sumamente interesante, contenidos muy actualizados y muy relevantes. La forma de estudios que tienen es muy motivadora lo que hace que el estdio sea mucho mas ameno y sin tanta complicación.
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Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
En el mundo actual impulsado por los datos, el papel del Chief Data Officer (CDO) es más crucial que nunca. ¿Estás listo para asumir el desafío y convertirte en un líder visionario en el ámbito de la ciencia de datos? Emagister acaba de agregar a su catálogo web, el programa de Máster en Data Science Management, diseñado por TECH Universidad Tecnológica para catapultarte hacia el éxito en este emocionante campo.
Este programa abarca desde los fundamentos de la ciencia de datos hasta las estrategias avanzadas de gestión. Obtienes un conocimiento completo y actualizado de las últimas tendencias y tecnologías. Aprendes de expertos reconocidos en la industria y profesionales en activo que te guían a lo largo de tu viaje educativo. Adquieres las habilidades específicas necesarias para liderar como Chief Data Officer. Desde la toma de decisiones estratégicas hasta la gestión efectiva de equipos, te preparan para asumir un papel de liderazgo clave. El máster está diseñado para adaptarse a tu vida ocupada. Con opciones de estudio a tiempo completo o parcial, puedes avanzar en tu carrera sin comprometer tus responsabilidades laborales o personales.
No te quedes atrás en la era de la transformación digital. Emagister te invita a hacer clic al botón de “Pide información”, para que un asesor se pueda comunicar contigo y pueda brindarte todo el asesoramiento que necesitas.
Información importante
Documentos
- 79master-data-science-management-cdo-chief-data-officer_.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Objetivos
- Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
- Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
- Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada
- Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento
- Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Con el objetivo de afianzar las capacidades directivas de los ingenieros informáticos, el programa del Máster Título Propio en Data Science Management (Chief Data Officer) reúne una serie de objetivos generales y específicos que guiaran el aprendizaje de los estudiantes en todo el curso. De esta manera, tras finalizar el programa, serán capaces de tomar decisiones acertadas y fundamentadas en el análisis de datos.
Este Máster Título Propio en Data Science Management (Data Science Officer) contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Máster Título Propio en Data Science Management (Chief Data Officer)
ECTS: 60
N.º Horas Oficiales: 1.500 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos.
Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning. Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los
siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google
Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
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Valoración del curso
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Materias
- Estadística
- Management
- Tecnologías de la información
- Data science
- Probabilidad
- Almacén del dato (datawarehou
- Disponibilidad
- 2.2. Tipología del dato
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
CEO y CTO en Prometeus Global Solutions
Temario
Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial
1.1. Análisis de negocio
1.1.1. Análisis de negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos
1.2. Analítica del dato en la empresa
1.2.1. Cuadros de mando y Kpi´s por departamentos
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento
1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR.HH.
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT
1.3. Marketing y comunicación
1.3.1. Kpi´s a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de marketing y data warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en marketing
1.3.4. Plan de marketing y comunicación
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas
1.4. Comercial y ventas
1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial
1.4.2. Necesidades del departamento de ventas
1.4.3. Estudios de mercado
1.5. Atención al cliente
1.5.1. Fidelización
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional
1.5.3. Satisfacción del cliente
1.6. Compras
1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones
1.7. Administración
1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito
1.8. Recursos humanos
1.8.1. RR.HH y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH.
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH.
1.9. Producción
1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios
1.10. IT
1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital
1.10.3. Innovación y productividad
Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos
2.1. Estadística. Variables, índices y ratios
2.1.1. La estadística
2.1.2. Dimensiones estadísticas
2.1.3. Variables, índices y ratios
2.2. Tipología del dato
2.2.1. Cualitativos
2.2.2. Cuantitativos
2.2.3. Caracterización y categorías
2.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas
2.3.1. Medidas de centralización
2.3.2. Medidas de dispersión
2.3.3. Correlación
2.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos
2.4.1. Visualización según el tipo de dato
2.4.2. Interpretación de información grafica
2.4.3. Customización de gráficos con R
2.5. Probabilidad
2.5.1. Probabilidad
2.5.2. Función de probabilidad
2.5.3. Distribuciones
2.6. Recolección de datos
2.6.1. Metodología de recolección
2.6.2. Herramientas de recolección
2.6.3. Canales de recolección
2.7. Limpieza del dato
2.7.1. Fases de la limpieza de datos
2.7.2. Calidad del dato
2.7.3. Manipulación de datos (con R)
2.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados
2.8.1. Medidas estadísticas
2.8.2. Índices de relación
2.8.3. Minería de datos
2.9. Almacén del dato (Datawarehouse)
2.9.1. Elementos
2.9.2. Diseño
2.10. Disponibilidad del dato
2.10.1. Acceso
2.10.2. Utilidad
2.10.3. Seguridad
Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos
3.1. Internet of things
3.1.1. Internet del futuro, Internet of things
3.1.2. El consorcio de internet industrial
3.2. Arquitectura de referencia
3.2.1. La arquitectura de referencia
3.2.2. Capas
3.2.3. Componentes
3.3. Sensores y dispositivos IoT
3.3.1. Componentes principales
3.3.2. Sensores y actuadores
3.4. Comunicaciones y protocolos
3.4.1. Protocolos. Modelo OSI
3.4.2. Tecnologías de comunicación
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Master en Data Science Management (CDO, Chief Data Officer)