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Especialización de Casos de Usos Analíticos

Esta especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil más empresarial casos prácticos de uso de la inteligencia de negocio tanto en la estrategia de empresa como en la gestión operativa de los procesos de negocio más importantes: marketing y ventas, operaciones y logística, recursos humanos etc.

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 más 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 su punto de venta) y las nuevas aplicaciones vinculadas a la 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 como se pueden aplicar estas técnicas para una gestión estratégica eficaz de los recursos humanos, de forma que los objetivos de negocio se puedan cumplir 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, RStudio), y análisis (Tableau).

Recursos para el aprendizaje

Recursos comunes para el aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa de recursos comunes de apoyo y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), que tiene por objeto 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 servicio 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 temas relacionados con la programación, especialmente en lenguaje R.
  • 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 fin de carrera, acceso a las bases de datos de la 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 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 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, estamos evaluando 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 la cual disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivos 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.

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

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

Matrícula abierta:
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Inicio de docencia: 21 de octubre

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