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Postgrado en Diploma de Posgrado de Análisis de negocio (Business Analysis)

Postgrado Online

La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (business intelligence, business analytics, data science, big data), es actualmente el área con más demanda de profesionales cualificados, la fuente más importante de inversión de las empresas en sistemas de información y la causa mayoritaria de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo. El posgrado de Análisis de Negocio (Business Analytics) proporciona una formación aplicada en análisis de datos, dirigida a los profesionales de perfil de empresa, que se basa en el trabajo práctico en casos de uso de la inteligencia de negocio tanto en la estrategia de empresa como en la gestión operativa de los procesos de negocio más importantes: gestión económico-financiera, marketing y ventas, operaciones y logística, y recursos humanos.

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

Requisitos: Para cursar un posgrado propio o una especialización no es necesario tener una titulación universitaria previa. Pero si tenéis estudios universitarios es importante que enviéis vuestra documentación porque cuando finalicéis los estudios recibiréis un diploma en lugar de un certificado.

Información adicional

Posibilidad de fragmentar el pago.
Idioma: castellano

Temario completo de este curso

Semestre 1: Especialización de Análisis y Minería de Datos (16 créditos)
Esta especialización proporciona al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, aplicadas a los negocios y las organizaciones.
La especialización de Análisis y Minería de Datos consta de 16 créditos, tiene una duración de un semestre y está formada por las siguientes materias:
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 práctica sólida 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 la 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 se pueden hacer 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 con los marcos conceptuales en los que se basan. Se estudian el modelo de cuadro de mando integral (balanced scorecard) y otros sistemas de inteligencia competitiva.
  • La asignatura incluye un extenso caso 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 governance) (4 créditos)
  • En esta asignatura, el estudiante se familiariza con el gobierno de datos, una práctica que une a 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 obtenidos sistemáticamente 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.

Semestre 2: Usos de la Inteligencia de Negocio en la Empresa
  • Este segundo curso proporciona casos prácticos de uso de la inteligencia de negocio tanto en la estrategia de empresa como en la gestión operativa de los procesos de negocio más importantes: gestión económico-financiera, marketing y ventas, operaciones y logística, y recursos humanos. Está formado por las siguientes asignaturas:

Gestión económico-financiera: casos de negocio (4 créditos)
  • En esta asignatura, mediante casos prácticos, se analiza el uso de sistemas de inteligencia analítica en los procesos de gestión y seguimiento presupuestario, gestión de tesorería y finanzas estratégicas y operativas, en diferentes sectores económicos. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), de análisis (R) y de reporting (QlikView y Tableau).

Marketing y ventas: casos de negocio (4 créditos)
  • En esta asignatura, el estudiante estudia el uso de herramientas de inteligencia de negocio en una de las áreas en las que están más desarrolladas y son más prometedoras. Se analizan los conceptos y las buenas prácticas de investigación de mercado, gestión de las ventas y relaciones con los clientes, y análisis y predicción del comportamiento de los clientes (customer analytics). El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R), y de reporting y análisis (QlikView o Tableau).

Operaciones y logística: casos de negocio (4 créditos)
  • Se trabajan los usos del BI en la cadena de suministro (aprovisionamiento, producción, gestión de almacenes, transporte y distribución en su punto de venta) y las nuevas aplicaciones vinculadas a internet de las cosas (IoT) y los sistemas de información geográfica. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R), de reporting y análisis (QlikView o Tableau), y con ejercicios que integran sistemas de información geográfica de código abierto.

Recursos humanos: casos de negocio (4 créditos)
  • La analítica de recursos humanos (HR analytics), también llamada análisis de talento, es la aplicación de técnicas sofisticadas de minería de datos y Business Analytics a los datos de recursos humanos. Mediante un caso práctico, el estudiante verá como se pueden aplicar estas técnicas para una gestión estratégica eficaz de los recursos humanos, de modo que los objetivos de negocio se puedan cumplir de forma rápida y eficiente, obteniendo un rendimiento óptimo sobre el capital humano. Durante el curso, el estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), de análisis (R) y de reporting (QlikView o Tableau).

 
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