MBA – Máster semipresencial en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics
MBA
Semipresencial Madrid
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Tipología
MBA
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Metodología
Semipresencial
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Idiomas
Castellano
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Lugar
Madrid
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Duración
12 Meses
¿Quieres comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales? Si tu respuesta es sí, ¡estás en el lugar indicado!
El MBA – Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics, que se encuentra disponible en el catálogo de Emagister, es un programa que se enfoca en la gestión empresarial y proporciona habilidades de liderazgo y estrategia a los estudiantes. Por otro lado, el Máster en Big Data y Data Analytics se centra en la recopilación, análisis y aplicación de grandes conjuntos de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales. Combinar ambos programas permite a los estudiantes desarrollar habilidades tanto en la gestión empresarial como en el análisis de datos, lo que les brinda una ventaja competitiva en el mercado laboral. Además, el programa cubre temas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la minería de datos, lo que prepara a los estudiantes para trabajar en empresas que utilizan estas tecnologías para mejorar su rendimiento y productividad. Asimismo, profundizarás en otros temas tales como introducción al dato, el gobierno del dato, privacidad y protección de datos, Data Storage, Data Management en el marketing, gestión de RR.HH., el poder de la comunicación, análisis del sector, Management y ética, adaptabilidad del factor humano, cómo ser un buen líder, cómo comunicar, Coaching, Empowerment y Change Management.
Estudiando en UNISEB recibirás el asesoramiento de expertos y tutores que, junto con la metodología de estudio, asegurarán tu éxito profesional.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Desarrollar habilidades de liderazgo empresarial para gestionar equipos y proyectos de análisis de datos.
Adquirir conocimientos técnicos y habilidades analíticas para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
Comprender cómo utilizar herramientas de análisis de datos, técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Identificar oportunidades de mejora en la empresa mediante el análisis de datos y aplicar estrategias efectivas para mejorar el rendimiento y productividad empresarial.
Aprender a comunicar los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias y utilizar la información obtenida para crear informes de negocio precisos y efectivos.
Profesionales que buscan desarrollar habilidades en gestión empresarial y análisis de datos para avanzar en su carrera.
Graduados universitarios con experiencia laboral en áreas como finanzas, marketing, tecnología y negocios que desean mejorar su conocimiento en análisis de datos y liderazgo empresarial.
Emprendedores que buscan comprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y mejorar el rendimiento de su negocio.
Gerentes y líderes empresariales que desean aprender cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar el rendimiento de su empresa.
Personas interesadas en el análisis de datos y su aplicación en la gestión empresarial que deseen desarrollar habilidades y conocimientos en esta área para avanzar en su carrera.
Para acceder al programa de Máster, los solicitantes deben cumplir con al menos uno de los siguientes requisitos:
Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente.
Ser estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.
Ser profesionales con proyección profesional en el puesto que desempeñan.
Si no cumples con ninguna de las condiciones anteriores, debes contactar con la escuela, y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
MBA – Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics
Analizando el contenido de este último PDF, que se centra en el MBA - Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics, aquí tienes la información solicitada:
1. Elementos Distintivos del Máster ????
Este programa es notable por su enfoque en la toma de decisiones empresariales impulsada por datos, combinando una formación directiva con habilidades técnicas avanzadas.
Doble Titulación: Otorga un certificado de UNISEB y un Diploma de Máster propio universitario emitido por la Universidad Isabel I de Castilla.
Enfoque de Big Data y Analytics: Combina la gestión empresarial con la recopilación, análisis y aplicación de grandes conjuntos de datos. Esto proporciona una ventaja competitiva al desarrollar habilidades en ambas áreas.
Contenido Tecnológico Avanzado: El programa cubre temas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine learning) y la minería de datos, preparando a los estudiantes para trabajar con estas tecnologías.
Tendrás a tu disposición un asesor al que podrás contactar para que te brinde la ayuda necesaria o con la realización del proceso de matriculación.
El MBA – Máster en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics te aporta el conocimiento y capacidades necesarias para desarrollar tu carrera como:
Gerente de datos y análisis: encargado de liderar y gestionar equipos que se dedican a la recopilación y análisis de datos para la toma de decisiones empresariales.
Consultor de Big Data y Analytics: asesora a empresas y organizaciones sobre cómo utilizar los datos para mejorar su rendimiento y productividad.
Científico de datos: responsable de analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Analista de marketing: utiliza el análisis de datos para comprender el comportamiento del consumidor y crear estrategias de marketing efectivas.
Director de tecnología: lidera la estrategia tecnológica de la empresa y utiliza el análisis de datos para identificar oportunidades de mejora y crecimiento empresarial.
El proceso se inicia de la siguiente manera:
Solicitar información: El interesado debe completar el formulario de solicitud de información en la web.
Contacto: Un agente formativo se pondrá en contacto para responder preguntas y brindar todos los detalles sobre el programa.
El equipo guiará al interesado en la finalización de la matriculación.
UNISEB dispone de becas que reducen significativamente el coste.
En cuanto a la financiación y facilidades de pago, UNISEB ofrece las siguientes opciones para que el alumno elija la que mejor se ajuste a sus necesidades:
Pago fraccionado en cuotas.
Pago al contado con tarjeta de débito/crédito.
Transferencia bancaria.
UNISEB cuenta con una Bolsa de Empleo en convenio con importantes firmas empresariales.
Los alumnos y antiguos alumnos pueden acceder a más de 15.000 ofertas de trabajo mensuales a nivel nacional e internacional.
El 90% de los alumnos consiguen trabajo al finalizar los estudios.
El 70% de los alumnos son promovidos en sus puestos de trabajo.
El programa incluye un servicio gratuito de Programa de Prácticas en empresas como complemento al plan formativo.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
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Materias
- Big Data
- Business Model
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Management
- E-business
- Administración
- Agile + SCRUM
- Impuestos
- Estadística
- Empowerment
Profesores
Equipo Docente
Cuerpo docente
Temario
Plan de estudios
MÓDULO 1. BIG DATA INDUSTRY
- Tema 1. ¿Qué es el big data?
- Tema 2. Big data project management
- Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
- Tema 4. Inteligencia artificial en la era del big data
- Tema 5. Aplicación del big data
MÓDULO 2. BUSINESS INTELLIGENCE
- Tema 1. Introducción al business intelligence
- Tema 2. Tipos y selección de business intelligence
- Tema 3. Cuadros de mando
- Tema 4. Fuentes de datos
- Tema 5. Data quality
MÓDULO 3. BUSINESS PLAN
- Tema 1. Cultura de empresa
- Tema 2. Estrategia de negocio
- Tema 3. Business model
- Tema 4. Análisis estratégico
- Tema 5. Plan de aplicación y medición
MÓDULO 4. CONTABILIDAD FINANCIERA
- Tema 1. El balance
- Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
- Tema 3. El estado de flujos de efectivo
- Tema 4. Asientos
- Tema 5. Contabilidad avanzada
- Tema 6. Impuestos
MÓDULO 5. DATA ANALYSIS
- Tema 1. Estadística
- Tema 2. Métricas
- Tema 3. Regresión y correlación
- Tema 4. Probabilidad
- Tema 5. Distribuciones
- Tema 6. Intervalos de confianza
- Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
- Tema 8. Estadística con R
MÓDULO 6. DATA STORAGE
- Tema 1. Apache Hadoop
- Tema 2. El ecosistema Hadoop
- Tema 3. Apache Spark
- Tema 4. Tecnologías para Streaming
- Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para datos en cloud
MÓDULO 7. DATABASE MANAGEMENT
- Tema 1. Introducción al dato
- Tema 2. El gobierno del dato
- Tema 3. Privacidad y protección de datos
- Tema 4. Data storage
- Tema 5. Data management en el marketing
MÓDULO 8. DIRECCIÓN DE PERSONAS
- Tema 1. Gestión de RR.HH.
- Tema 2. El poder de la comunicación
- Tema 3. Análisis del sector
- Tema 4. Management y ética
- Tema 5. Adaptabilidad del factor humano
MÓDULO 9. HABILIDADES Y COMPETENCIAS DIRECTIVAS
- Tema 1. Cómo ser un buen líder
- Tema 2. Cómo comunicar
- Tema 3. Coaching
- Tema 4. Empowerment
- Tema 5. Change management
MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
- Tema 2. Introducción al machine learning
- Tema 3. Machine learning supervisado
- Tema 4. Machine learning no supervisado
- Tema 5. Reinforcement Learning
- Tema 6. Fundamentos de Deep Learning
MÓDULO 11. MARKETING FUNDAMENTALS
- Tema 1. De consumidor a usuario
- Tema 2. Branding
- Tema 3. Target objetivo
- Tema 4. Customer journey
- Tema 5. Marketing directo e indirecto
MÓDULO 12. ORGANIZACIÓN DE EQUIPOS
- Tema 1. El impacto de las empresas
- Tema 2. Comportamiento organizacional
- Tema 3. Los equipos de personas
- Tema 4. Gestión internacional de personas
- Tema 5. The future of the work
MÓDULO 13. PLAN DE MARKETING
- Tema 1. El plan de marketing
- Tema 2. Marketing mix
- Tema 3. Market research
- Tema 4. Estrategias de marketing
- Tema 5. Marketing operativo
- Tema 6. Offline vs. Online
- Tema 7. Pricing
MÓDULO 14. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LAS OPERACIONES
- Tema 1. Estrategia empresarial
- Tema 2. Operations management
- Tema 3. El diseño y desarrollo de productos
- Tema 4. Planificación y control de la capacidad en sistemas de operaciones
- Tema 5. Quality management
- Tema 6. Planificación y control de operaciones
- Tema 7. El factor humano en la dirección de operaciones
MÓDULO 15. PROJECT MANAGEMENT
- Tema 1. Fundamento del project management
- Tema 2. Gestión del equipo
- Tema 3. Gestión de los recursos
- Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto
MÓDULO 16. TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
- Tema 1. Fundamentos de bases de datos
- Tema 2. Data technology
- Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
- Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
- Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
- Tema 6. Bases de datos para grafos
- Tema 7. Bases de datos en cloud
MÓDULO 17. VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Tema 1. Teoría de la visualización de datos
- Tema 2. Python
- Tema 3. CARTO
- Tema 4. Power BI
- Tema 5. Google Data Studio
MÓDULO 18. API Y SERVICIOS EN LA NUBE
- Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs (Application Programming Interfaces)
- Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y criterios para su adopción
- Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
- Tema 4. Contenedorización y Docker ç
- Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
- Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
- Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
- Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
- Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo y gestión del riesgo
- Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
- Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y serverless
- Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras
MÓDULO 19. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN DISPOSITIVOS MÓVILES
- Tema 1. Introducción
- Tema 2. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
- Tema 3. Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 4. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 5. Introducción a los Dispositivos móviles
- Tema 6. Componentes de los dispositivos móviles
- Tema 7. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
- Tema 8. Lenguajes de programación para móviles
- Tema 9. Ejemplos de entornos de programación
- Tema 10. Metodología de desarrollo de aplicaciones móviles
- Tema 11. Características de un proyecto de desarrollo para dispositivos móviles
- Tema 12. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 13. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
- Tema 14. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles sobre Android
- Tema 15. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
- Tema 16. Herramientas de desarrollo Android
- Tema 17. Diseño de aplicaciones móviles
- Tema 18. Buenas prácticas de diseño
- Tema 19. Problemática de la seguridad en dispositivos móviles
- Tema 20. Seguridad en las comunicaciones inalámbricas
- Tema 21. Seguridad en el sistema operativo y las aplicaciones
- Tema 22. Seguridad para el usuario
- Tema 23. Prácticas de seguridad recomendada
- Tema 24. Ecosistema de aplicaciones móviles y app stores
- Tema 25. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 26. Marketing y tecnología móvil
- Tema 27. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
MÓDULO 20. SISTEMA DE GESTIÓN DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN
- Tema 1. Dimensiones de la Seguridad de la Información
- Tema 2. Gestión de la Seguridad de la Información
- Tema 3. Normativa Legal en España
- Tema 4. Estándares de Seguridad de la Información
- Tema 5. Análisis de riesgos
- Tema 6. Ciclo de vida de la seguridad
- Tema 7. Metodologías de análisis de riesgos
- Tema 8. Gestión de riesgos
- Tema 9. Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información (SGSI)
- Tema 10. Normativas internacionalmente reconocidas
- Tema 11. Planificar: Establecer el SGSI
- Tema 12. Hacer: Implantar y operar el SGSI
- Tema 13. Verificar: Monitorizar y Revisar el SGSI
- Tema 14. Desarrollo de un marco normativo de Seguridad de la Información
- Tema 15. Clasificación de la información
- Tema 16. Herramientas para un SGSI
- Tema 17. Factores críticos de éxito en la implantación de un SGSI
- Tema 18. Planes de continuidad de negocio
- Tema 19. Desarrollo de un plan de continuidad de negocio
- Tema 20. Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
- Tema 21. Análisis y gestión de riesgos en el ENS
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MBA – Máster semipresencial en Administración y Dirección de Empresas & Máster en Big Data y Data Analytics