Con los sistemas de estudio a distancia mejor desarrollados, este programa te permitirá aprender de forma contextual, aprendiendo de forma adecuada la parte práctica que necesitas”

En un mundo tan cambiante como el presente, la proliferación de nuevas tecnologías resulta una constante. En la actualidad, estamos acostumbrados a ver cómo herramientas, plataformas o tecnologías de vanguardia se convierten en elementos obsoletos con reducida aplicabilidad en el entorno empresarial.

Análogamente, resulta totalmente natural que tecnologías inexistentes o incipientes en nichos de mercado se transformen en tendencia en ámbitos más generales.

Sin ninguna duda, se trata de un proceso imparable y en constante evolución, máximo exponente de la revolución tecnológica actual, que obliga a los profesionales de las tecnologías de la información a una permanente especialización.

Ante esta situación, el MBA en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa se ofrece como un programa formativo completo, incluyendo las tecnologías más punteras y demandadas en el ámbito empresarial.  

Así pues, en un ejercicio de síntesis, desde una perspectiva tanto técnica como de negocio, ha sido seleccionado un conjunto de materias habitualmente no cubiertas por programas formativos generalistas, con el objetivo de dotar al alumno de los conocimientos tecnológicos necesarios para el abordaje de múltiples problemas tecnológicos actuales mediante el uso de las técnicas más adecuadas y avanzadas.

De este modo, la combinación tanto de materias puramente técnicas como de negocio, hacen de esta maestría una especialización de vanguardia especialmente orientada a profesionales que persiguen el aprendizaje de las tecnologías más actualmente extendidas, o un mayor nivel de conocimiento de estas.

El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en esta capacitación, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.

Al ser en un formato 100% online, el alumno no tendrá que renunciar a sus obligaciones personales o profesionales. Una vez finalizado el programa el alumno habrá actualizado sus conocimientos y estará en posesión un título de increíble prestigio que le permitirá avanzar personal y profesionalmente.

Un intensivo programa de crecimiento profesional que te permitirá intervenir en un sector con una creciente demanda de profesionales” 

##Este/Esta## MBA en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa contiene el programa académico más completo y actualizado del panorama universitario. Las características más destacadas del curso son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido 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 
• 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

En ##este/esta## programa podrás compaginar la eficiencia de los métodos de aprendizaje más avanzados, con la flexibilidad de un programa creado para adaptarse a tus posibilidades de dedicación, sin perder calidad”

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. 

Un programa completo y de vanguardia que te permitirá avanzar de forma progresiva y completa en la adquisición de los conocimientos que necesitas para intervenir en este sector"

Amplio pero específico, este programa te llevará al conocimiento concreto que el ingeniero informático necesita para competir entre los mejores del sector"

El objetivo de esta especialización es capacitar a los profesionales en MBA en Dirección Técnica de Data Science en la Empresa, con los conocimientos y habilidades necesarios para realizar su actividad, utilizando los protocolos y técnicas más avanzados del momento. Mediante un planteamiento de trabajo totalmente adaptable al alumno, este programa le llevará progresivamente a adquirir las competencias que le impulsarán hacia un nivel profesional superior. Una capacitación única diseñada por profesionales con amplia experiencia en el sector. 

Profundiza en el campo de las tecnologías informáticas incluyendo en tu corpus de conocimientos, los aspectos más avanzados de este campo de trabajo”

Objetivos generales

• Analizar los sistemas ERP y CRM, aportación y beneficios 
• Diseñar y seleccionar la herramienta ERP o CRM idóneas para cada empresa 
• Desarrollar cada una de las etapas del ciclo de vida de los datos 
• Establecer el marco normativo relacionado con el manejo de los datos 
• Examinar el proceso de minería de datos
• Analizar una plataforma web y optimizar su funcionamiento 
• 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
• Desarrollar conocimiento especializado sobre los sistemas mantenibles, escalables y confiables 
• 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 
• Examinar el paradigma de computación distribuido y establecer el modelo de microservicio 
• Generar conocimiento especializado en IoT
• Desarrollar la arquitectura de referencia y framework tecnológico del IoT
• Analizar el concepto de metodología Agile para la gestión de proyectos y desarrollar los elementos y procesos del framework SCRUM
• Examinar y desarrollar los elementos del método KANBAN para la gestión de proyectos 
• Fundamentar la diferenciación de nuestra empresa en los recursos intangibles
• Identificar las oportunidades de mejora a través de la atención plena
• Presentar un modelo de empresa basado en fluir con el cambio y la incertidumbre en lugar de “romperse” oponiendo resistencias
• Dinamizar la empresa utilizando la gestión de las emociones como vía de éxito

Objetivos específicos

Módulo 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. Internet of Things

• Determinar qué es IoT (Internet of Things) e IIoT (Industrial Internet of Things)
• Analizar el consorcio de internet industrial
• Desarrollar qué es la arquitectura de referencia del IoT
• Examinar y clasificar los sensores y dispositivos IoT
• Establecer los protocolos y tecnologías de comunicaciones empleadas en IoT
• Analizar los distintos tipos de plataformas IoT
• Desarrollar los distintos mecanismos de gestión de datos
• Establecer los requisitos de seguridad en la gestión de los datos IoT
• Presentar las distintas áreas de aplicación de IoT

Módulo 9. 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 oroyectos
• 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 10. 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

Una capacitación completa de alto interés para el profesional de la informática, que te permitirá competir entre los mejores del sector”