Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones
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Estoy encantada de haber realizado el Máster, dado que me ha permitido cambiar de trabajo y dedicarme a lo que realmente me gusta. La programación de las asignaturas es muy completa, se ven muchas técnicas estadísticas diferentes y también herramientas de Investigación Operativa, que es la parte que más me gusta. Creo que la mayor ventaja del Máster es su utilidad para resolver problemas reales. Además, todas las empresas tienen datos y necesitan especialistas para analizarlos.
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A mí el máster me ha gustado mucho. Me ha parecido un máster bastante completo, en cuanto a asignaturas ofertadas se refiere. Al final, el análisis de datos es un campo muy extenso y en un año no da tiempo a profundizar en todas sus ramas, pero el máster te ofrece los conocimientos suficientes y todas las herramientas necesarias para, en un futuro, saber cómo trabajar con cualquier base de datos que se te presente. Eso sí, al ser un máster de un año es bastante intenso, por lo que compatibilizarlo con un trabajo es, en ocasiones, complicado. Si te gusta la estadística, es una buena opción realizar este máster vengas de la rama de estudios que sea (hay perfiles que vienen de ingenierías, otros de administración y economía, etc.).
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Master oficial
En Valencia
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Descripción
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Tipología
Master oficial
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Lugar
Valencia
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Duración
2 Semestres
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Inicio
Septiembre 2024
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Créditos
60
Desarrolla tu potencial con el Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones, disponible en Emagister. En un mundo cada vez más digitalizado, la capacidad para analizar datos de manera efectiva se convierte en un activo invaluable. Tanto para profesionales en activo como para investigadores, la destreza para modelar problemas, obtener, y analizar datos precisa y tomar decisiones fundamentadas, se vuelve esencial. Este máster ofrecido por la Universidad Politécnica de Valencia en modalidad presencial durante dos semestres, te brinda exactamente eso, una base formativa sólida en investigación operativa, métodos estadísticos y técnicas avanzadas de calidad para equiparte con las herramientas necesarias.
A lo largo de este completo máster, adquieres una comprensión profunda del análisis de datos, incluyendo técnicas avanzadas de análisis multivariante que te permiten interpretar información compleja y extraer conclusiones significativas. Te adentras en la mejora de procesos, aprendiendo a analizar, monitorizar y diagnosticar procesos multidimensionales, y aplicarás técnicas de control estadístico de la calidad para garantizar resultados óptimos en entornos industriales y empresariales. El plan de estudios te brinda la oportunidad de explorar áreas especializadas, como el análisis de datos en investigación médica, ampliando así tus horizontes y ofreciéndote un conocimiento integral y aplicable en diversos contextos profesionales.
Aprovecha esta oportunidad de estudiar a tu propio ritmo, adaptándote a tus horarios y necesidades. En Emagister, con un simple clic en "Pide información", podrás contactar con nuestros asesores y resolver todas tus dudas.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
En muchos profesionales de los campos de la ingeniería y de la administración de empresas, así como en investigadores de éstas y otras áreas afines, se constata una fuerte carencia en métodos de análisis de datos, mejora de procesos y toma de decisiones, temáticas que son abordadas de forma muy somera en los planes de estudio de los grados y posgrados actuales. Cuando esos profesionales llegan a la empresa o se incorporan a un equipo de investigación, se encuentran muchas veces faltos de herramientas avanzadas para resolver los problemas que la sociedad les demanda. El presente Máster pretende cubrir esa carencia dotando al alumno del bagaje requerido para afrontar con garantías la resolución de problemas de su entorno.
El alumno adquirirá la capacidad de aplicar los conocimientos aprendidos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con la mejora de procesos y toma de decisiones. Ello le capacitará para el análisis y solución de problemas complejos en entornos con incertidumbre.
El Máster está dirigido a estudiantes graduados procedentes tanto de carreras técnicas (ingenierías) como de titulaciones de ciencias (matemáticas, estadística, biología, ciencias de la salud.) de universidades españolas y extranjeras, que estén interesados en el tratamiento estadístico de datos experimentales, en el desarrollo de modelos estadísticos y de optimización, en la utilización de modelos matemáticos y en la implementación informática de los correspondientes algoritmos.
De acuerdo con la normativa de acceso a las enseñanzas oficiales de Máster reflejada en el Artículo 16 del Real Decreto 861/2010, de 2 de julio, por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales, para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso.
Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones
Opiniones
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Estoy encantada de haber realizado el Máster, dado que me ha permitido cambiar de trabajo y dedicarme a lo que realmente me gusta. La programación de las asignaturas es muy completa, se ven muchas técnicas estadísticas diferentes y también herramientas de Investigación Operativa, que es la parte que más me gusta. Creo que la mayor ventaja del Máster es su utilidad para resolver problemas reales. Además, todas las empresas tienen datos y necesitan especialistas para analizarlos.
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A mí el máster me ha gustado mucho. Me ha parecido un máster bastante completo, en cuanto a asignaturas ofertadas se refiere. Al final, el análisis de datos es un campo muy extenso y en un año no da tiempo a profundizar en todas sus ramas, pero el máster te ofrece los conocimientos suficientes y todas las herramientas necesarias para, en un futuro, saber cómo trabajar con cualquier base de datos que se te presente. Eso sí, al ser un máster de un año es bastante intenso, por lo que compatibilizarlo con un trabajo es, en ocasiones, complicado. Si te gusta la estadística, es una buena opción realizar este máster vengas de la rama de estudios que sea (hay perfiles que vienen de ingenierías, otros de administración y economía, etc.).
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Valoración del curso
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Materias
- Toma de decisiones
- Análisis de datos
- Análisis multivariante
- Minería de datos
- Técnicas de previsión
- Diseño de experimentos
- Modelos de regresión
- Gestión de proyectos
- Datos funcionales
- Análisis de Riesgo
Profesores
Eva Vallada Regalado
Director académico
Temario
MÓDULO 1: MÓDULO OBLIGATORIO
MATERIA: Análisis de Datos
Análisis multivariante.
Minería de datos.
Simulación y redes neuronales.
Técnicas de previsión.
MATERIA: Mejora de Procesos
Análisis, monitorización y diagnóstico de procesos multivariantes.
Control estadístico de la calidad.
Diseño de experimentos i.
Fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad.
Modelos de regresión lineal y anova.
MATERIA: Toma de Decisiones
Gestión de proyectos.
Modelización y optimización.
Planificación y programación de la producción.
MÓDULO 2: MÓDULO OPTATIVO
MATERIA: Formación complementaria en análisis de datos, mejora de procesos y toma de decisiones
Análisis de datos en investigación médica.
Análisis de datos funcionales.
Análisis de matrices n-direccionales con modelos multiway.
Análisis multivariante de imágenes.
Diseño de experimentos avanzado.
Diseño y análisis de encuestas. Ecuaciones estructurales.
Gestión y análisis de riesgo.
Gestión y mejora de la calidad.
Herramientas estadísticas para la evaluación de prestaciones.
Heurísticas.
Logística.
Métodos computacionales en ingeniería.
Métodos estadísticos para el estudio de la longevidad.
Programación en lenguaje r para el análisis de datos.
Programación multicriterio.
Técnicas estadísticas en bioinformática.
MÓDULO 3: TRABAJO DE FIN DE MÁSTER
MATERIA: Trabajo de Fin de Máster
Trabajo de fin de máster.
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