Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Aplicados

El objetivo principal de este máster es formar especialistas en la
explotación, el análisis y la visualización de datos. El programa está diseñado para capacitarte a la hora de obtener conocimiento aplicado a partir de los datos, que pueda utilizarse tanto en la gestión de organizaciones como en estudios sociales.

Este máster te capacita para:

- Diseñar cuadros de mando (dashboards): crear herramientas de seguimiento en tiempo real para empresas e instituciones.

-Detectar precozmente anomalías y tendencias: aplicar técnicas analíticas avanzadas para identificar anomalías, patrones de comportamiento o necesidades sociales emergentes.

-Comunicar historias complejas basadas en evidencia: obtener, a partir de datos en bruto, visualizaciones atractivas e interactivas para medios de comunicación, informes ejecutivos o presentación de resultados de investigación social.

-Gobernar el dato: gestionar la calidad, la ética y la privacidad del tratamiento de datos, asegurando su cumplimiento normativo (compliance) en un entorno regulado (RGPD, Reglamento de Inteligencia Artificial).

-Analizar la realidad social aplicando ciencia de datos: aplicar técnicas avanzadas de análisis (aprendizaje automático, análisis de redes sociales, análisis automatizado de textos) a estudios de ciencias sociales.

Este máster está diseñado para personas que quieren aplicar la ciencia de datos en sus campos profesionales, pero que no necesariamente proceden de un entorno de ingeniería.

Principales perfiles a los que se dirige:

-Profesionales no tecnológicos: está pensado para personas graduadas en áreas como ADE, Economía, Ciencias Políticas, Sociología, Marketing o Comunicación que necesitan el análisis y la visualización de datos para ser más competitivas en su día a día o para reorientarse profesionalmente a campos como la inteligencia de datos (business intelligence), la gobernanza de datos o la aplicación de la ciencia de datos a estudios sociales.

-Analistas en el ámbito organizativo (business intelligence): personas que trabajan o quieren trabajar en departamentos de control de gestión, recursos humanos, logística o marketing, tanto en empresas privadas como en la Administración pública.

-Investigadores y académicos: perfiles de las ciencias sociales y humanidades que quieren utilizar técnicas analíticas avanzadas (como el análisis de redes o de textos, o el aprendizaje automático) para sus investigaciones.

-Perfiles de gestión y estrategia: profesionales interesados en la gobernanza de datos, la definición de estrategias digitales y el cumplimiento de normativas sobre inteligencia artificial.

-Comunicadores de datos: periodistas de datos o emprendedores que buscan crear productos y servicios basados en la visualización y la síntesis de grandes volúmenes de información.

Dado que el máster tiene un enfoque muy aplicado, si no procedes de una titulación con base cuantitativa, el programa prevé unos complementos de formación en estadística y pensamiento computacional para asegurar que todo el mundo disponga del nivel necesario.

Para acceder a estudios oficiales de máster, hay que estar en disposición de un título universitario oficial. Consulta la información correspondiente y la documentación que debes entregar, en función de donde hayas realizado estos estudios:

-He cursado estudios oficiales universitarios en el Estado español.
-He cursado estudios oficiales universitarios en un país de fuera del Estado español y tengo el título homologado o declarado equivalente por el Ministerio.
-He cursado estudios oficiales universitarios en un país del espacio europeo de educación superior (EEES) y no tengo el título homologado.
-He cursado estudios universitarios oficiales en Latinoamérica o en otros países de fuera del espacio europeo de educación superior (EEES) y no tengo el título homologado.

Podrán acceder directamente al máster los estudiantes que procedan de los siguientes ámbitos:

-Ingeniería Informática y de Sistemas
-Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de Telecomunicación
-Matemáticas y Estadística
-Física y Astronomía
-Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Automática, Ingeniería de Organización Industrial e Ingeniería de la Navegación

Deberán cursar el complemento de formación Fundamentos de algoritmia, programación y pensamiento computacional los estudiantes que procedan de las siguientes titulaciones:

-Economía
-Administración y Dirección de Empresas (ADE)
-Finanzas y Contabilidad
-Marketing
-Sociología
-Medicina
-Psicología
-Farmacia
-Biología
-Bioquímica
-Química
-Biotecnología

En caso de proceder de otras titulaciones, será necesario acreditar una formación básica en técnicas cuantitativas de 12 créditos ECTS y cursar los siguientes complementos de formación:

-Análisis estadístico (6 créditos)
-Fundamentos de algoritmia, programación y pensamiento computacional (6 créditos)

Las salidas profesionales se dividen en cuatro grandes ejes según la especialización y el entorno de aplicación:

1. Ámbito de la gestión y la inteligencia empresarial (business intelligence)

-Analista de datos: en departamentos estratégicos de control de gestión, marketing, operaciones, logística o recursos humanos.
-Consultor/a en inteligencia empresarial: apoyo a empresas, instituciones públicas u organizaciones internacionales en la toma de decisiones basadas en datos.
-Emprendedor/a o desarrollador/a de negocio: en la creación de negocios basados en la implantación de sistemas de inteligencia de datos o nuevos productos de datos.

2. Estrategia, gobernanza y ética de los datos (data governance)

-Experto/a en políticas y gobierno de datos: diseño de hojas de ruta para organizaciones que quieran ser data-driven.
-Asesor/a en regulación y cumplimiento normativo (compliance): un papel clave para acompañar a la alta dirección de empresas y ONG en el uso ético de los datos y la inteligencia artificial.

3. Investigación social y comunicación aplicando ciencia de datos

-Investigador/a y académico/a: en ciencias sociales y humanidades, con una base sólida para continuar hacia un doctorado aplicando técnicas de ciencia de datos.
-Periodista de datos y de investigación: capaz de utilizar fuentes masivas de datos para la narrativa informativa y visual.
-Analista en centros de pensamiento (think tanks): trabajo en centros de estudios de estrategia y prospectiva sociológica.
-Técnico/a de estadística o de desarrollo local: apoyo al análisis territorial y poblacional.

4. Sectores especializados (educación y sanidad)

-Analista de planificación educativa: optimización de la gestión de recursos y la aplicación de políticas públicas mediante inteligencia empresarial (business intelligence).
-Analista de logística y organización sanitaria: optimización de la gestión hospitalaria y los recursos de salud mediante inteligencia empresarial.