Inicio: 1 de abril de 2024
OBJETIVO
- Proporcionar los conocimientos sobre procesos y tecnologías diseñadas para optimizar y mejorar el rendimiento de una empresa, con especial énfasis en las herramientas tipo Business Intelligence (BI).
- Preparar ante los retos que representa el fenómeno del Big Data, sus fundamentos, las tecnologías asociadas y la forma idónea de afrontar proyectos de Big Data por las empresas.
- Comprender todas las posibilidades y ventajas de la gestión y el análisis de los datos para las compañías.
DIRIGIDO A
Los científicos de datos, nuevo perfil híbrido entre la estadística y las tecnologías de la información.
METODOLOGÍA
100% online, las clases serán sincrónicas e interactivas, mediante la plataforma Zoom o Google Meet, también se habilitará la plataforma UPSA Virtual, asignándole un código de usuario y contraseña para el acceso al material de estudio.
DURACIÓN Y HORARIOS
2 meses. Clases: lunes a viernes de 19:00 a 22:00 horas y sábados de 9:00 a 12:00 horas (2 semanas de receso al finalizar cada materia).
ALIANZA
La UPSA cuenta con una alianza estratégica con la ENAE, para convalidar las materias y que el participante pueda continuar con otros programas de la ENAE Business School, a través de la Universidad de Murcia, España.
PLAN DE ESTUDIO
MÓDULO I. Fundamentos de Data Science y Business Analitics.
- ¿Qué es Data Science?
- Técnicas de Data Science
- ¿Qué es Business Analytics?
- ¿Qué es la Estadística?
- Estadística Multivariante
- Métodos de Pronósticos
MÓDULO II. Dashboard y Reporting. Visualización de Datos.
- Business Intelligence
- Indicadores clave de desempeño (KPIs)
- Visualización de datos
- Desarrollo y generación de Dashboards y Reports
- Visualización avanzada
MÓDULO III. Data Science for Business: Análisis Predictivo de los Datos.
- Machine learning no supervisado
- Machine learning supervisado
DOCENTES
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Doctor en Informática por la universidad de Granada con título Cum Laude. Cuenta con 25 años de experiencia profesional en el sector financiero donde ha ocupado diversas responsabilidades entre las que se encuentran Responsable BI (Business Intelligence) en el Área de Marketing del Banco Mare Nostrum, Responsable de Inteligencia Comercial (Business Intelligence) en el Área de Marketing o Responsable de Sistemas de Información (Data Warehousing, ETL, OLAP) de la Caja General de Ahorros de Granada. Paralelamente a la actividad profesional, ha desarrollado una amplia actividad científica por la que en 2003 con una tesis doctoral que versó sobre Data Mining aplicado a entornos financieros. Sus líneas de investigación seguidas se enmarcan en los Sistemas de Información Inteligentes incluyendo Data Mining, Bases de Datos Relacionales Difusas, Data Warehousing, Business Intelligence, Análisis del Sentimiento, Modelos de Decisión, etc. Una constante en los resultados científicos obtenidos es la aplicabilidad de éstos a diversas áreas: marketing, finanzas, turismo, educación, medicina, cambio climático global, etc. Miembro de los Grupos de Investigación SCI2S y SECABA y revisor habitual de diversas revistas JCR, congresos y libros. Es autor de más de 50 publicaciones, diversos proyectos, direcciones de tesis y premios. En el ámbito docente, ha sido profesor asociado en la Universidad de Granada, ejerciendo desde finales de 2012 como Profesor asociado en el Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Universidad Complutense de Madrid. |
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Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales, ha realizado formación In Company para empresas como Grupo Forte (hormigones tecnológicos), Grupo Pikolinos (calzados y complementos), Grupo Rover Alicisa (promoción, construcción y urbanismo), Grupo San Marino (mármoles, granitos y otras piedras ornamentales), USP Hospitales, Federación Regional de Empresarios del Metal de Murcia (FREMM), o Auditores y Contables S.L. Fue Director de la Central de Balances de la Región de Murcia y Colaborador en materias de Contabilidad y Gestión con la Gerencia de la Universidad de Murcia. A lo largo de su carrera profesional ha desarrollado distintos proyectos de investigación en el entorno económico y financiero, así como ha publicado diversos artículos o documentos científico-técnicos del área contable y fiscal. Actualmente es profesor en el Máster en Dirección Financiera de ENAE en Modelos para toma de decisiones, Dashboard, Reporting y Power BI. |
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Candidato a Doctor en Economía y Finanzas. Candidato a Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la Business School UAGRM, Máster en Ingeniería Financiera, Diplomado en Gestión y Tecnología del Gas Natural y Educación Superior de la UPSA; especialista en administración y análisis de riesgo certificado por el IPPER (Perú) e Ingeniero Comercial de la UPSA. Es docente de postgrado en la UPSA de las áreas de Estadística, Marketing, Finanzas y Proyectos. Su especialidad es la aplicación de métodos cuantitativos en la gestión empresarial. Paralelamente a su actividad académica es consultor empresarial y tiene amplia trayectoria profesional en el sector Hidrocarburos y la función pública. |
REQUISITOS DE ADMISIÓN
- Fotocopia simple del diploma académico a nivel licenciatura.
- Solicitud de admisión debidamente llenada.
- Curriculum vitae, no documentado.
- 2 Fotografías a color: dos 4 x 4 fondo blanco.
- Fotocopia firmada del carnet de identidad.
- Pago del Programa (según el plan elegido).