Universidad Complutense de Madrid

Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios

Universidad Complutense de Madrid
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Avda, de Séneca, 2
    Madrid 28040
    España
  • Duración:
    60 ECTS
  • Idioma:
    El Curso se imparte en Español
  • Titulación:
    Título Oficial en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios.
  • Otras Convocatorias:

    Presentación

    En este Máster se desarrollan métodos que permiten la identificación de las fuentes
    pertinentes de información, el análisis de las mismas y su transformación en conocimiento para la ayuda en la toma de decisiones.

    Tiene un diseño integrador entre la Minería de Datos y la Inteligencia de Negocios. Por un lado, la primera engloba un conjunto de técnicas encaminadas a la explotación eficiente de los datos, mediante la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Gracias a su conocimiento es posible dar solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.
    Por otro lado, la Inteligencia de Negocios o Inteligencia Empresarial abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, anticipándose a los problemas futuros a partir de la información obtenida del Data Mining.

    Dirigido

    Titulados universitarios en Estadística, Economía, Comercio, Administración de Empresas, Marketing e Informática. Personas con experiencia en el Análisis de Datos.

    Objetivos

    Formar profesionales en el área del Data Mining capaces de reunir, depurar, transformar
    y analizar todos los datos que una empresa almacena, preferentemente en el sector del marketing y en el área de negocios.
    Aplicar, analizar y convertir la información obtenida en conocimiento que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales.
    Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining, como preámbulo a una actividad investigadora en Estadística Aplicada.
    Introducir conceptos de Inteligencia de Negocios y las técnicas relacionadas incluyendo Data Warehousing, Data Mining y Transacciones de Procesos On line (OLTP).
    Explorar procesos, contenidos y contextos relativos a las técnicas de decisión en marketing. Mejora de procesos a partir de la inteligencia de negocios.

    Programa

    Asignaturas Obligatorias:

    Módulo de Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos:
    Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA)
    Gestión y Explotación de Almacenes de Datos
    Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos

    Módulo de Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial:
    Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM)
    Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral
    Modelos de Decisión en Marketing

    Módulo de Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster:
    Metodología de un Trabajo de Investigación

    Asignaturas Optativas:

    Módulo de Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos:
    Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos
    Gestión de Bases de Datos

    Módulo de Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial:
    Competencia Empresarial y Teoría de Juegos
    Gestión Global del Riesgo. Scoring

    Trabajo Fin de Máster

    Salidas profesionales

    Jefes de Proyecto de Data Mining, Técnicos de Data Mining, Técnicos en
    Bases de Datos, Programador SQL, Responsables de ERP, Controller corporativos,
    Comerciales en Recursos Humanos, Gerente de mercado, Director de Marketing, Director de Estudios Cuantitativos en la Publicidad, Analista de Datos, Consultor y todos aquellos puestos para los que se requiera tener habilidad en la extracción de la información para la toma de decisiones.

    Competencias

    Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
    Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
    Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
    Comunicar sus conclusiones, –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
    Adquirir habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo
    que habrá de ser, en gran medida, autodirigido o autónomo.
    Diseñar, crear y visualizar modelos que se construyen a partir de otros orígenes de datos mediante el uso de una gran variedad de algoritmos de minería estándar.
    Desarrollar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diverso tipo de problemas.
    Desarrollar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización.
    Transmitir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas en las áreas de negocio y científicas.
    Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining.
    Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena, en información estructurada y coherente.
    Aplicar, analizar y convertir la información en conocimiento, que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales
    Desarrollar la capacidad de análisis y síntesis, de exposición, comunicación y defensa de ideas.

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