Con esta especialización en MBA en Data Science Management serás el mejor candidato posible para la dirección de cualquier equipo de trabajo, aportando un punto de vista analítico y técnico único” 

Los equipos de trabajo de cualquier empresa actualizada a la realidad digital requieren de profesionales multidisciplinares. Estos equipos, generalmente de alta cualificación, requieren de una dirección aún más especializada y adaptada a su nivel de conocimientos. El presente Grand Master de Formación Permanente MBA en Data Science Management cubre ese nicho laboral aportando al alumno un conjunto de conocimientos únicos y útiles para liderar equipos de trabajo. Haciendo uso de la ciencia de los datos y la analítica profunda, el estudiante será capaz de tomar decisiones rápidas con una perspectiva global de negocio, comprendiendo todas las realidades que envuelven a estos entornos empresariales complejos y cambiantes.

El material didáctico cubre todos los aspectos necesarios para liderar con éxito, desde una perspectiva analítica, la gestión, manipulación e interpretación de los datos recogidos; los dispositivos y plataformas óptimos para la gestión de datos; la minería de datos, la representación gráfica de los mismos y los modelos predictivos basados en datos; y, por último, el liderazgo y la comunicación efectiva en grupos amplios de trabajo. A todo lo anterior mencionado, se deben sumar, además, otras competencias complementarias más técnicas que hacen de esta una enseñanza versátil y completa.

Además, el alumno contará con la libertad total de cursar el presente programa a su propio ritmo, ya que se trata de una enseñanza completamente online, sin horarios fijos ni obligación de asistencia a un centro físico. El material didáctico está accesible en todo momento y el estudiante puede adaptar el aprendizaje a sus obligaciones personales o profesionales.

Con el set de conocimientos que te proporciona este Grand Master de Formación Permanente MBA en Data Science Management, tendrás todo lo que hace falta para lanzar tu carrera profesional hacia nuevas cotas y metas” 

Este Grand Master de Formación Permanente MBA en Data Science Management contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en liderazgo y analítica de datos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en el campo de la ciencia de los datos
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Los líderes con mayores capacidades y conocimientos son los que pueden marcar la diferencia en un entorno empresarial disputado y competitivo. Marca la diferencia y triunfa donde otros fracasaron con aptitudes en liderazgo y ciencia de los datos”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Es tu momento para alcanzar el cenit de tu carrera profesional. Especialízate con este Grand Master de Formación Permanente MBA en Data Science Management y postula a los puestos de trabajo que siempre has soñado"

TECH te ofrece la posibilidad de estudiar a tu ritmo. Tienes una oportunidad única para darle ese plus distintivo a tu currículum y destacar entre los mejores” 

El objetivo del presente Grand Master de Formación Permanente en MBA en Data Science Management es el de instruir al alumno en una variedad de competencias técnicas, especializadas y focalizadas en el uso de los datos para la gestión de equipos de trabajo. Así, al egresar, el estudiante podrá dirigir a profesionales de todas las cualificaciones sabiendo cómo adaptar las metodologías y herramientas precisas a las necesidades del negocio y la empresa. Esto supone una ocasión distintiva para las personas que quieran orientar su carrera profesional hacia el liderazgo de equipos multidisciplinares. 

Darás el salto definitivo en tu vida profesional con una capacitación única y decisiva que te instruirá como experto del uso de datos en el ámbito de la dirección empresarial” 

Objetivos generales

• Desarrollar cada una de las etapas del ciclo de vida de los datos
• Examinar el proceso de minería de datos
• Evaluar las sesiones y el tráfico a fin de conocer mejor a la audiencia
• Analizar el marco normativo de protección de datos y sus relaciones con la futura regulación de sistemas basados en inteligencia artificial
• Analizar los diferentes modelos de datos y su impacto en aplicaciones
• Analizar los modelos clásicos de sistemas e identificar las deficiencias para su uso en aplicaciones distribuidas
• Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
• Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento 

Objetivos específicos

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial 

• Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad  
• Examinar campañas de marketing y comunicación efectivas  
• Determinar la Creación de cuadros de mando y kpi´s en función del departamento  
• Generar conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos  
• Proponer planes de negocio y de fidelización basados en estudios de mercado  
• Desarrollar la capacidad de escuchar al cliente  
• Aplicar conocimientos estadísticos, cuantitativos y técnicos en situaciones reales 

Módulo 2. Gestión, Manipulación de datos e información para Ciencia de Datos 

• Realizar un análisis de datos 
• Unificar datos diversos: lograr la consistencia de la información 
• Producir información relevante, eficaz para la toma de decisiones 
• Determinar las mejores prácticas para la gestión del dato según su tipología y usos 
• Establecer políticas de acceso y reutilización de los datos 
• Garantizar la seguridad y disponibilidad: disponibilidad, integridad y confidencialidad de la información 
• Examinar las herramientas para la gestión del dato mediante lenguajes de programación 

Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la Ciencia de Datos 

• Identificar qué es IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things) 
• Examinar el Consorcio de Internet Industrial 
• Analizar qué es la arquitectura de referencia del IoT  
• Abordar los sensores y dispositivos IoT y su clasificación.  
• Identificar los protocolos y tecnologías de comunicaciones empleadas en IoT 
• Examinar las distintas plataformas Cloud en IoT: Propósito general, Industriales, de código abierto  
• Desarrollar los mecanismos de intercambio de datos  
• Establecer los requisitos y estrategias de seguridad  
• Presentar las distintas áreas de aplicación IoT e IIoT 

Módulo 4. Representación gráfica para análisis de datos 

• Generar conocimiento especializado en representación y analítica de datos 
• Examinar los diferentes tipos de datos agrupados 
• Establecer las representaciones gráficas más usadas en diferentes ámbitos 
• Determinar los principios del diseño en la visualización de datos 
• Presentar la narrativa gráfica como herramienta 
• Analizar las diferentes herramientas software para graficado y análisis exploratorio de datos 

Módulo 5. Herramientas de ciencia de datos 

• Desarrollar habilidades para convertir los datos en información de la que se pueda extraer conocimiento 
• Determinar las características principales de un dataset, su estructura, componentes y las implicaciones de su distribución en el modelado 

• Fundamentar la toma de decisiones realizando análisis completos previos de los datos 
• Desarrollar habilidades para resolver casos prácticos haciendo uso de técnicas de ciencia de datos 
• Establecer las herramientas y métodos generales más apropiados para modelar cada dataset en función del preprocesamiento realizado 
• Evaluar los resultados de forma analítica, comprendiendo el impacto de la estrategia escogida en las distintas métricas 
• Demostrar capacidad crítica ante los resultados obtenidos tras aplicar métodos de preprocesamiento o modelado 

Módulo 6. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación 

• Generar conocimiento especializado sobre los estadísticos previos para cualquier análisis y evaluación de datos 
• Desarrollar las habilidades necesarias para la identificación, preparación y transformación de datos 
• Evaluar las distintas metodologías presentadas e identificar ventajas e inconvenientes 
• Examinar los problemas en entornos de datos de alta dimensionalidad 
• Desarrollar la implementación de los algoritmos empleados para el preprocesamiento de datos 
• Demostrar la capacidad de interpretar la visualización de los datos para un análisis descriptivo 
• Desarrollar conocimiento avanzado sobre las diferentes técnicas de preparación de datos existentes para la limpieza, normalización y transformación de datos 

Módulo 7. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos 

• Analizar las Series Temporales 
• Desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales 
• Examinar la metodología de modelización y predicción de Series Temporales reales 
• Determinar los modelos univariantes incluyendo atípicos 
• Aplicar modelos de regresión dinámica y aplicar la metodología de la construcción de dichos modelos a partir de series observadas 
• Abordar el análisis espectral de series temporales univariantes, así como los aspectos fundamentales relacionados con la inferencia basada en el periodograma y su interpretación 

• Estimar la probabilidad y la tendencia de una serie temporal para un horizonte temporal establecido 

Módulo 8. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes 

• Analizar el paso de información a conocimiento 
• Desarrollar los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático 
• Examinar las métricas y puntuaciones para cuantificar la calidad de los modelos 
• Implementar los distintos algoritmos de aprendizaje automático 
• Identificar los modelos de razonamiento probabilístico 
• Asentar las bases del aprendizaje profundo 
• Evidenciar las competencias adquiridas para comprender los diferentes algoritmos de aprendizaje automático 

Módulo 9. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos 

• Determinar los requisitos de los sistemas de uso masivo de datos 
• Examinar diferentes modelos de datos y analizar las bases de datos 
• Analizar las funcionalidades clave para los sistemas distribuidos y su importancia en diferentes tipos de sistemas 
• Evaluar qué aplicaciones de uso extendido utilizan los fundamentos de los sistemas distribuidos para diseñar sus sistemas 
• Analizar el modo en el que las bases de datos almacenan y recuperan información 
• Concretar los diferentes modelos de replicado y los problemas asociados 
• Desarrollar las formas de particionado y las transacciones distribuidas 
• Determinar los sistemas por lotes y los sistemas en (casi) tiempo real 

Módulo 10. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial 

• Analizar el estado del arte de la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica de datos 

• Desarrollar conocimiento especializado sobre las tecnologías más utilizadas 
• Generar una mejor comprensión de la tecnología mediante casos de uso 
• Analizar las estrategias elegidas para seleccionar las mejores tecnologías a implementar 
• Determinar los ámbitos de aplicación 
• Examinar los riesgos reales y potenciales de la tecnología aplicada 
• Proponer beneficios derivados del uso 
• Identificar tendencias a futuro en sectores específicos 

Módulo 11. Principales Sistemas de Gestión de Información 

• Desarrollar una estrategia comercial 
• Generar conocimiento especializado para la toma de decisiones comerciales 
• Diseñar un sistema de reporting unificado 
• Determinar cómo Establecer Comunicación e intercambio de información entre los departamentos y los clientes de la empresa 
• Ser capaces de transformar la información para la toma de decisiones 
• Desarrollar un plan de marketing para la fidelización del cliente 
• Diseñar plan de marketing para incrementar las ventas  

Módulo 12. Tipos y Ciclo de Vida del Dato   

• Generar conocimiento especializado para realizar un análisis de datos 
• Unificar datos diversos, lograr la consistencia de la información 
• Producir información relevante, eficaz, para la toma de decisiones 

• Establecer las mejores prácticas para la gestión de los datos según su tipología y usos 
• Desarrollar las políticas de acceso y reutilización de los datos 
• Garantizar la seguridad y disponibilidad, integridad y confidencialidad de la información 
• Utilizar las herramientas para la gestión del dato (con R) 

Módulo 13. Número- Aprendizaje Automático   

• Evaluar las habilidades adquiridas en el proceso de pasar de información a conocimiento 
• Desarrollar los diferentes tipos de aprendizaje automático 
• Analizar las métricas y métodos de validación de los distintos algoritmos de aprendizaje automático 
• Compilar las diferentes implementaciones de los distintos métodos de aprendizaje automático 
• Determinar los modelos de razonamiento probabilístico 
• Examinar la potencialidad del aprendizaje profundo 
• Demostrar el conocimiento de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático 

Módulo 14. Analítica Web 

• Generar conocimiento especializado en el uso de la Analítica Web  
• Examinar la evolución y desarrollo desde su origen hasta la actualidad 
• Establecer una configuración optima de Google Analytics, herramienta de trabajo fundamental en el marketing online 
• Analizar el tráfico web para entender el comportamiento del usuario 
• Desarrollar métricas básicas y avanzadas que nos permitirán evaluar los hits o interacciones con el sitio web 

• Determinar parámetros de seguimiento: métricas y dimensiones  
•  Configurar la herramienta Google Analytics y el uso de las etiquetas de seguimiento en la web 
• Diferenciar las dos versiones existentes de Google Analytics: UA vs. GA4 
• Concretar la organización y estructura de Universal Analytics: cuentas, propiedades y vistas 
• Analizar el comportamiento del usuario mediante la interpretación de informes predeterminados y/o personalizados 
• Valorar los subconjuntos de tráfico del total de los datos que vemos en los informes mediante el uso de segmentos 
• Evaluar las conversiones optimizando la estrategia de marketing y toma de decisiones según los resultados obtenidos  

Módulo 15. Normativas para Gestión de Datos 

• Examinar la regulación de protección de datos y normativa conexa 
• Analizar los diferentes principios que rigen el tratamiento de datos personales 
• Establecer las bases que legitiman el tratamiento de datos personales 
• Presentar los derechos de los individuos en materia de protección de datos, su ejercicio y atención 
• Evaluar los riesgos que nos permitan elaborar un plan de tratamiento de riesgos de manera adecuada 
• Identificar probables prácticas que se prohibirán o que puedan valorarse como de alto riesgo derivadas de tecnologías que utilicen inteligencia artificial 
• Desarrollar las actividades y fases en las que se estructura el proceso de evaluación de Impacto en protección de datos 
• Concretar medidas que permitan ofrecer soluciones de cumplimiento normativo 
• Examinar las responsabilidades de responsables y encargados de tratamiento 
• Identificar infracciones por incumplimiento y sanciones asociadas   

Módulo 16. Sistemas Escalables y Confiables de Uso Masivo de Datos   

• Establecer los conceptos de confiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad 
• Evaluar los modelos relacionales, documentales y de grafos 
• Analizar el almacenamiento estructurado en forma de log, árboles B y otras estructuras utilizadas en motores de datos 
• Examinar los modelos de consistencia y su relación con el concepto de réplica 
• Evaluar los diferentes modelos de réplicas y sus problemas asociados 
• Desarrollar los principios fundamentales de las transacciones distribuidas 
• Examinar el particionado de bases de datos y las claves para que éstas estén balanceadas 

Módulo 17. Administración de Sistemas para Despliegues Distribuidos  

• Desarrollar los requisitos de las aplicaciones distribuidas 
• Hacer uso de las herramientas más avanzadas para la explotación de aplicaciones distribuidas 
• Analizar el uso de herramientas para la gestión de infraestructura 
• Examinar las herramientas más útiles para la implementación de modelos IaaS y PaaS 
• Desarrollar el modelo PaaS y algunas de las herramientas usadas actualmente en su implementación 
• Valorar las herramientas de monitorización orientadas a sistemas distribuidos 
• Proponer técnicas de verificación y pruebas de plataformas distribuidas 
• Analizar las opciones más utilizadas en la implementación de plataformas Cloud 

Módulo 18. Gestión de Proyectos y Metodologías Agile  

• Presentar la metodología PMI para la Gestión de Proyectos 
• Establecer la diferencia entre proyecto, programa y porfolio de proyectos 
• Evaluar la Evolución de las organizaciones que trabajan con proyectos 
• Analizar cuáles son los activos de los procesos en las organizaciones 
• Examinar la matriz de grupos de procesos y áreas de conocimiento y analizar los procesos que la componen 
• Presentar la familia de credenciales PMI para la gestión de proyectos 
• Evaluar el contexto de las metodologías Agile para la Gestión de Proyectos 
• Desarrollar el contexto VUCA (Volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad 
• Identificar los valores Agile 
• Presentar los 12 principios del manifiesto Agile 
• Analizar el framework Agile SCRUM para la Gestión de Proyectos 
• Desarrollar los pilares de Scrum 
• Identificar y definir los valores de Scrum 
• Establecer los roles en un equipo Scrum 
• Presentar las ceremonias tipificadas en Scrum 
• Evaluar los artefactos usados por el equipo Scrum 
• Analizar los acuerdos de un equipo Scrum 
• Examinar las métricas para la medición del rendimiento de un equipo Scrum 
• Presentar el framework Agile KANBAN para la Gestión de Proyectos 

• Analizar los elementos que conforman el método Kanban: Valores, principios y prácticas generales 
• Identificar y definir los valores de Kanban 
• Desarrollar los principios del método Kanban 
• Analizar las distintas prácticas generales en el método Kanban 
• Examinar las métricas para la medición del rendimiento en Kanban 
• Identificar y analizar las diferencias entre las tres metodologías: PMI, Scrum y Kanban 

Módulo 19. Comunicación, Liderazgo y Gestión de Equipos

• Presentar las habilidades directivas necesarias para garantizar el éxito en la empresa tecnológica 
• Proponer un modelo de liderazgo adaptado al cambio 
• Establecer la inteligencia emocional como herramienta básica de gestión en la empresa 
• Analizar las oportunidades de mejora a través del mentonig, coaching y sus diferencias 
• Promover un estado de conciencia elevado sobre la comunicación 
• Potenciar la satisfacción de las personas en la empresa y disminuir los niveles de estrés, mejorando las relaciones de los trabajadores, con los superiores o empleados, con los clientes e incluso en el entorno personal 
• Desarrollar estrategias de negociación y resolución de conflictos en la empresa tecnológica 

El objetivo de TECH es conseguir que sus alumnos sean los mejores profesionales posibles. ¿Y tú? ¿Estás listo para ser la mejor versión de ti mismo?”