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Diploma de Posgrado de Análisis de Negocio (Business Analytics)

El posgrado de Análisis de Negocio (Business Analytics) se dirige a un perfil funcional y empresarial interesado en adquirir o completar su formación en métodos, técnicas y herramientas de análisis fundacionales y en la utilización de la analítica de negocio, a nivel de usuario avanzado.

Se compone de las especialidades:

Semestre 1
ESP1.  Analítica de Datos (Data Analytics) - 18 créditos
Semestre 2
ESP3. Casos de Usos Analíticos - 18 créditos


Especialidades y asignaturas
 

ESP1. Analítica de Datos (Data Analytics)

Esta especialidad se dirige a introducir al estudiante en los conceptos, los métodos, las técnicas y las herramientas que utilizan los sistemas de inteligencia de negocio, macrodatos (big data) y ciencia de datos, con casos prácticos y el uso de software especializado.

Se compone de las siguientes asignaturas:

  • Fundamentos de inteligencia de negocio (6 créditos): en esta asignatura el estudiante se familiariza con un sistema completo de inteligencia de negocio (la «fábrica de información») y con los diferentes componentes: el almacén de datos, los procesos de extracción y transformación, la creación del almacén de datos, el análisis multidimensional y la elaboración de informes y cuadros de mando. El estudiante trabaja con diferentes herramientas (Pentaho, MySQL, Tableau) y sobre bases de conocimiento de la consultora Gartner.
  • Fundamentos del big data (6 créditos): en esta asignatura el estudiante trabaja lo que algunos han llamado la «gestión extrema de la información», es decir, la transformación del enorme volumen de datos oculto en el interior de la propia organización o presente a su alrededor, los distintos tipos de datos e información y su aplicación en la empresa. Se estudia el ciclo de vida de la gestión de macrodatos y los aspectos tecnológicos, legales y éticos. El estudiante trabaja con universos de datos propios de la universidad, cedidos por empresas o procedentes de las redes sociales, por medio de herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark.
  • Fundamentos de data science (6 créditos): esta asignatura presenta los conceptos y la tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y los algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación, y las metodologías y los estándares profesionales y científicos que se utilizan en analítica de negocio y la ciencia de datos aplicada. En esta asignatura, el estudiante trabaja principalmente con R y Rstudio, aunque pueden hacerse ejercicios con otras herramientas.


ESP3. Casos de Usos Analíticos

Esta especialidad se dirige a introducir al estudiante en la utilización de la analítica de negocio como usuario avanzado. En particular, se profundiza en el análisis de la información de cliente (customer analytics), de procesos de negocio y las operaciones (operations analytics) y del talento dentro de la organización (people analytics).

Se compone de las asignaturas siguientes:

  • Customer analytics (6 créditos): en esta asignatura, el estudiante estudia el uso de herramientas de inteligencia de negocio (business intelligence) y analítica de negocio en una de las áreas más desarrolladas y de mayor impacto. Se analizan los conceptos y las buenas prácticas de investigación de mercado, gestión de las ventas y las relaciones con los clientes, y análisis y predicción del comportamiento de los clientes (customer analytics). 
  • Operations analytics (6 créditos): se trabajan los usos de la inteligencia de negocio (business intelligence) y la analítica de negocio en la cadena de suministro (aprovisionamiento, producción, gestión de almacenes, transporte y distribución en el punto de venta) y las nuevas aplicaciones vinculadas al internet de las cosas (IOT) y los sistemas de información geográfica. 
  • People analytics (6 créditos): la analítica de recursos humanos (HR analytics), también llamada people analytics, es la aplicación de técnicas sofisticadas de minería de datos y analítica de negocio (business analytics) a los datos de recursos humanos. Mediante un caso práctico, el estudiante verá cómo pueden aplicarse estas técnicas para una gestión estratégica eficaz de los recursos humanos, de forma que los objetivos de negocio puedan cumplirse de una manera rápida y eficiente, con la obtención de un rendimiento óptimo sobre el capital humano. 

Durante el curso, el estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R), y de creación de informes (reporting) y análisis (Tableau).

Recursos para el aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa cuenta con recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), cuyo objeto es familiarizarse con el uso de las herramientas del campus y aulas de la UOC, y la formación en técnicas de información y comunicación social para la formación virtual.
  • Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de business intelligence, que da servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de business intelligence, 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 soporte al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente en el lenguaje R.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.
  • Una bolsa de trabajo, tanto para ofertas de ocupación estable como para la realización de prácticas voluntarias en empresas.

 
Herramientas de software


La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView y Tableau. Así mismo, continuamente estamos evaluando 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, por el que disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivas son Apache Hadoop y Apache Spark.

Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien acceder a máquinas virtuales de Amazon y Azure desde la misma aula.

Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendadas).

Próxima matrícula:
mayo 2020

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