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Imparte:
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Modalidad:Online
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Precio:Consultar rellenando el formulario
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Comienzo:Consultar rellenando el formulario
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Lugar:Se imparte Online
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Duración:12 Meses
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Titulación:Magíster en Sistemas de Información, mención Data Science por la Universidad de Los Hemisferios oficial (Posgrado registrado ante el CES y reconocido por SENESCYT) + IMF (propio)
Presentación
Afrontar nuevos retos profesionales que permitan transformar el entorno en el que vivimos exige una sólida formación. Una formación innovadora y de calidad, como es la Maestría en Sistemas de Información, mención Data Science de Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Un programa de cuarto nivel que dota al profesional de los conocimientos, competencias y herramientas precisas para manejar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información necesarios para alcanzar los objetivos de negocio, profesionales especializados que combinen la capacidad analítica y la visión estrategia.
Junto a los perfiles técnicos o estadísticos, el diseño y contenido de esta maestría permite que los gestores y otros profesionales de la organización, puedan identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos e impulsar la estrategia, la innovación y el valor de sus empresas.
Requisitos
Dada la naturaleza del programa, accederán titulados de tercer nivel de grado.
Con carácter preferente acceden aquellos profesionales cuyos títulos pertenecen al campo amplio de las Tecnologías de Información y Comunicación (TICS) de acuerdo con la nomenclatura de títulos profesionales y grados académicos.
Otros profesionales que tengan título de tercer nivel de grado en un campo amplio distinto, acreditando experiencia en el uso y aplicación profesional de tecnologías de la información y la comunicación enfocadas a la gestión de datos e información a través de bases de datos pueden acceder a la maestría.
Programa
Herramientas del científico de datos
Impacto y valor del big data
Ciencia de datos. Técnicas de análisis, minería y visualización
Inteligencia de negocio y visualización
Plan de Titulación
Tecnología big data y soluciones en la nube
Estadística para científicos de datos
Aprendizaje automático
Inteligencia artificial para la empresa
Big Data en la empresa
Deontología profesional
Salidas profesionales
Los graduados en la Maestría podrán asumir funciones y tareas relacionadas con el análisis de datos, pudiendo desarrollar diferentes perfiles profesionales, como:
Científico de datos
Analista de datos
Analista de negocio
Experto en inteligencia de negocio
En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en aspectos técnicos para el desempeño de roles relacionados con la gestión y dirección de proyectos basados en datos. Por ejemplo:
Analytics Project Manager
Business Analytics Manager
Business Intelligence Manager
Chief Data Officer
Competencias
Extraer, procesar y analizar todo tipo de fuentes de información aplicando las técnicas de la ciencia de datos y las principales herramientas utilizadas actualmente en las empresas.
Dominar las técnicas de la inteligencia de negocio tradicional y ampliarlas con las nuevas posibilidades ofrecidas por el big data y la inteligencia artificial.
Detectar causas, patrones y tendencias mediante analítica predictiva basada en técnicas de machine learning.
Diseñar experimentos y tests A/B para comprobar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
Generar informes y cuadros de mando efectivos.
Gestionar proyectos basados en big data y ciencia de datos manteniendo una interlocución adecuada con todos los perfiles del equipo.
Elaborar propuestas así como impulsar y liderar iniciativas basadas en analítica avanzada en distintas áreas de negocio.
Entender, crear y desarrollar nuevos modelos de negocio basados en el valor del dato.
Gestionar adecuadamente el gobierno del dato con objeto de garantizar la calidad y aplicar correctamente los diferentes requisitos regulatorios (RGPD) y éticos.
Adquirir visión y experiencia de los principales campos de aplicación y casos de uso que se están abordando en diversas áreas como marketing y CRM, banca y finanzas, operaciones, internet de las cosas (IoT), people analytics, etc.
¡Infórmate ahora sin compromiso!
