Universitat Politècnica de València

Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones

Universitat Politècnica de València
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Valencia
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Edificio 3H Camí de Vera, s/n
    Valencia (Valencia / València) 46022
    España
  • Duración:
    60 ECTS
  • Idioma:
    El Curso se imparte en Español y Valenciano
  • Titulación:
    Título Oficial de Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones

Presentación



Tanto para el profesional como para el investigador, saber modelizar los problemas que afectan a su entorno de trabajo, saber obtener y analizar datos que describan fielmente la realidad que estudia y disponer de herramientas que les permitan controlar y mejorar los procesos involucrados, constituyen una necesidad casi insoslayable.



En este Máster Universitario se busca que ambos, profesional e investigador, dispongan de los conocimientos, habilidades y capacidades para realizar estas tres tareas. Para ello se establece una base formativa sólida en temas de investigación operativa, métodos estadísticos, y técnicas y modelos de calidad.

Requisitos

Acceso a las enseñanzas oficiales de Máster

1. Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.

2. Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

Dirigido

A estudiantes graduados procedentes tanto de carreras técnicas (ingenierías) como de titulaciones de ciencias (matemáticas, estadística, biología, ciencias de la salud.) de universidades españolas y extranjeras, que estén interesados en el tratamiento estadístico de datos experimentales, en el desarrollo de modelos estadísticos y de optimización, en la utilización de modelos matemáticos y en la implementación informática de los correspondientes algoritmos.

Objetivos

En muchos profesionales de los campos de la ingeniería y de la administración de empresas, así como en investigadores de éstas y otras áreas afines, se constata una fuerte carencia en métodos de análisis de datos, mejora de procesos y toma de decisiones, temáticas que son abordadas de forma muy somera en los planes de estudio de los grados y posgrados actuales. Cuando esos profesionales llegan a la empresa o se incorporan a un equipo de investigación, se encuentran muchas veces faltos de herramientas avanzadas para resolver los problemas que la sociedad les demanda. El presente Máster pretende cubrir esa carencia dotando al alumno del bagaje requerido para afrontar con garantías la resolución de problemas de su entorno.

Programa

Módulo 1: Módulo Obligatorio
Análisis de Datos:
Análisis Multivariante
Minería de Datos
Simulación y Redes Neuronales
Técnicas de Previsión

Mejora de Procesos:
Análisis, Monitorización y Diagnóstico de Procesos Multivariantes
Control Estadístico de Calidad
Diseño de Experimentos I
Fiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad
Modelos de Regresión Lineal y ANOVA

Toma de Decisiones:
Gestión de Proyectos
Modelización y Optimización
Planificación y Programación de la Producción

Módulo 2: Módulo Optativo
Formación complementaria en análisis de datos, mejora de procesos y toma de decisiones:
Análisis de la Satisfacción del Cliente
Diseño de Experimentos Avanzado
Gestión y Mejora de la Calidad
Herramientas Estadísticas para la Evaluación de Prestaciones
Heurísticas y Flujos en Redes
Métodos Estadísticos en el Cálculo Actuarial
Optimización de Problemas No Lineales y Modelos con Incertidumbre
Programación Multicriterio

Módulo 3: Trabajo de Fin de Máster

Competencias

Capacidad de 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 la mejora de procesos y toma de decisiones que le capaciten para el análisis y solución de problemas complejos en entornos con incertidumbre.
Capacidad de 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.
Capacidad de adquirir las habilidades de aprendizaje que le permita continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Capacidad de 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.
Capacidad de trabajar en equipo
Capacidad para analizar, modelizar y resolver problemas relacionados con la mejora y optimización de procesos.
Capacidad para seleccionar la técnica más adecuada a cada posible problema, tanto en el ámbito de la investigación, como en el ámbito empresarial.
Capacidad para utilizar software estadístico y de optimización avanzado, así como para abordar otros softwares afines que no se hayan trabajado en el Máster
Capacidad para razonar y analizar críticamente los resultados de la aplicación de las distintas metodologías en la resolución de problemas, así como su aplicabilidad y posibles limitaciones
Destrezas en el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos, mejora de procesos y toma de decisiones como apoyo a la investigación y a las decisiones empresariales.
Capacidad para generar nuevos métodos de análisis de datos, así como algoritmos de optimización, a partir de la adaptación de métodos existentes o el desarrollo de aportaciones originales

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