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Análisis y Minería de Datos

Especialización

Esta especialidad Análisis y Minería de Datos está dirigida a proporcionar al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco científico de data science aplicado a los negocios y las organizaciones.

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 y práctica sólidas 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 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 pueden realizarse 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 de los marcos conceptuales en que se basan. Se estudian el modelo de "cuadro de mando integral" (balanced scorecard) y otros sistemas de inteligencia competitiva. La asignatura incluye un caso extenso 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 governace) (4 créditos) En esta asignatura, el estudiante se familiariza con el gobierno de datos, una práctica que aúna 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 sistemáticamente obtenidos 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.

 

Recursos para el aprendizaje

La especialización de Análisis y Minería de Datos proporciona los recursos de aprendizaje vinculados a cada una de las asignaturas para su enseñanza. El origen de estos recursos de aprendizaje es múltiple. Se trata de materiales educativos preparados por el equipo de expertos de las diferentes asignaturas para su actividad docente.

En la descripción de cada asignatura se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria según las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con fabricantes actuales o nuevos.

Además, a lo largo del programa, el estudiante de la especialización de Análisis y Minería de Datos dispone de recursos comunes de apoyo y aprendizaje:

  • Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de business intelligence, que da servicios de apoyo en el uso de las herramientas. El programa tiene acuerdos con los principales fabricantes de software de BI y big data, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
  • Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona apoyo al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente con el lenguaje R.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de consultas y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de acontecimientos y cursos y ofertas de trabajo.
  • Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: un blog sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de final de carrera, acceso a las bases de datos de le empresa de prospectiva Gartner, a la Biblioteca Virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.
  • Recursos de nivelación, como por ejemplo tutoriales, vídeos y materiales docentes de otros programas de la UOC, para aquellos estudiantes que presenten carencias de formación en ámbitos de empresa, sistemas de información, estadística o tecnologías.
  • Una bolsa de trabajo, tanto para ofertas de trabajo estable como para hacer prácticas voluntarias en empresas.

 

Herramientas de software

El curso de especialización de Análisis y Minería de Datos aspira a que los profesionales de vocación y perfil más empresarial y funcional puedan adquirir competencias de usuario avanzado para e análisis de negocio. Por ello la UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, QlikView y Tableau. Asimismo, evalúa continuamente otras herramientas y acuerdos con otros fabricantes.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio. Nuestra herramienta de referencia en análisis estadístico y minería de datos es R, para cuyo uso disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos.

Es recomendable disponer de máquinas y SONIDO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (6 GB recomendadas).

 

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