Información General

GÉNESIS

El Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios surge para dotar a los alumnos que se formen en él de una preparación adicional que integre  los métodos estadísticos avanzados, la informática y las técnicas asociadas a la competencia empresarial y el marketing. Buscando llenar un vacío que por el momento y con muchas carencias solo cubren parcialmente algunas escuelas de Negocios en España. Lo que nos diferencia de ellas es el rigor en la utilización de las Técnicas de Estadísticas, sin menoscabo de la visión práctica que estas poseen ya que se contempla incluir en todos los módulos la participación de profesionales del mundo de la empresa que aporten experiencias y soluciones a problemáticas concretas para que sean discutidas por nuestro  alumnado. El objetivo primordial que este Máster de carácter profesional pretende es capacitar los titulados para ocupar puestos de gerente de mercado, director de marketing, Director de Estudios cuantitativos en la publicidad, Analista de Datos, Consultor y todos aquellos puestos para los que se requiera tener habilidad en la extracción de la información para la toma de decisiones.

Esta titulación tiene como antecedentes los títulos propios de Experto en “Estadística para profesionales” y “Experto en Análisis de Datos en Investigación Social y de Mercados” que se han venido celebrando durante dos décadas en la Escuela de Estadística y que mayoritariamente eran cursados por alumnos provenientes del área de ciencias sociales.  En este sentido, el nuevo Master recoge parte de su herencia pero lo adapta al estado actual de los conocimientos realizando un esfuerzo importante de reciclaje y incrementando el peso de las técnicas de tratamiento de la información. Así mismo se incorpora el software más reciente en Minería de Datos. Pensamos, por tanto que la titulación tendrá una buena acogida en los graduados o licenciados en Administración y Dirección de Empresas, Comercio, Económicas y Estadística  así como a todos aquellos que en su entorno de trabajo se encuentren con una cantidad importante de información almacenada pero les falte formación para gestionar y extraer lo que realmente les va a resultar útil. Todos ellos encontraran en este Postgrado las tecnologías que se utilizan para extraer esa información tan relevante.

 


Objetivos y Competencias

 

OBJETIVOS

  • Desarrollar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diverso tipo de problemas.
  • Desarrollar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización.
  • Transmitir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas en las áreas de negocio y científicas.
  • Conocimiento de marketing esencial en el contexto de las recomendaciones a los clientes.
  • Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining.
  • Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena en información estructurada y coherente.
  • Aplicar, analizar y convertir la información obtenida en conocimiento que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales.
  • Almacenar y manejar datos y crear proyectos de Analysis Services en SQL.
  • Para introducir conceptos de inteligencia de negocios y las técnicas relacionadas incluyendo data warehousing, data mining y transacciones de procesos Online (OLTP);   Para explorar procesos, contenidos y contextos relativos a las técnicas de decisión en Marketing. Para buscar como la inteligencia de negocios puede ayudar en la mejora de los procesos

 

COMPETENCIAS QUE SE ADQUIEREN EN EL MASTER

 

  • COMPETENCIAS BASICAS

    • Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
    • Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
    • Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
    • Comunicar sus conclusiones, –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
    • Adquirir habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo
    • que habrá de ser, en gran medida, autodirigido o autónomo.
    • Diseñar, crear y visualizar modelos que se construyen a partir de otros orígenes de datos mediante el uso de una gran variedad de algoritmos de minería estándar.
    • Desarrollar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diverso tipo de problemas.
    • Desarrollar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización. 
    • Transmitir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas en las áreas de negocio y científicas.
    • Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining.
    • Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena, en información estructurada y coherente.
    • Aplicar, analizar y convertir la información en conocimiento, que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales
    • Desarrollar la capacidad de análisis y síntesis, de exposición, comunicación y defensa de ideas.
    • Potenciar la capacidad de organización, planificación, comunicación y trabajo en equipo.
    • Elaborar y presentar informes con las interpretaciones y conclusiones obtenidas en las distintas aplicaciones.

     

  • COMPETENCIAS TRANSVERSALES

    • Adquirir capacidad de análisis y síntesis
    • Definir objetivos realizables y organizar y planificar tareas para su consecución.
    • Adquirir habilidades de comunicación oral y escrita en castellano y capacidad de lectura comprensiva y de redacción en inglés.
    • Gestionar la información y manejar herramientas informáticas relativas al ámbito de estudio
    • Razonar de forma crítica, con compromiso ético y mostrar capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones.
    • Trabajar en equipo y desarrollar habilidades en las relaciones interpersonales incluyendo el reconocimiento a la diversidad y la multiculturalidad.
    • Adquirir habilidades de aprendizaje autónomo, adaptación a nuevas situaciones, mostrando creatividad, liderazgo, iniciativa y espíritu emprendedor.
    • Realizar el trabajo motivado por la calidad de sus logros y aplicar criterios de respeto medioambiental

     

  • COMPETENCIAS ESPECIFICAS

    • Conocer los fundamentos y conceptos de tecnología de información básicos en un entorno de marketing.
    • Desarrollar una clara comprensión de conceptos clave de CRM (gestión de relación con el cliente) y el papel del CRM en la mejora de la productividad empresarial y la rentabilidad.
    • Conocer los aspectos más fundamentales para abordar el CRM con una visión global en la organización, como una forma de re-orientar la empresa hacia el cliente como individuo, ya sea este cliente final, distribuidor/partner o empleado.
    • Comprender las consideraciones estratégicas para definir, planificar e implementar un programa CRM en la organización tanto en un entorno B2B como B2C.
    • Profundizar especialmente en aquellas áreas en las que un programa CRM contribuye a lograr de manera más eficiente los objetivos de negocio: CRM aplicado a la gestión de la información, a las ventas, al marketing y a la atención al cliente.
    • Dirigir las iniciativas CRM y su papel en la planificación estratégica y desarrollo empresarial
    • Desarrollar planes de CRM apropiados a cada organización, teniendo en cuenta las necesidades especiales de cada empresa y las expectativas de sus clientes
    • Evaluar la evolución de tecnología de CRM y su relevancia para su empresa así como supervisar los desarrollos en curso en el campo de CRM que sean de aplicación a las empresas y organizaciones.
    • Transmitir al estudiante el sentido y la finalidad de la modelización en marketing en tanto que instrumento para la mejora de las decisiones empresariales e institucionales.
    • Proporcionar una visión amplia de los diferentes modelos exitosamente probados en el marketing, así como su puesta en práctica con el software más accesible y habitual.
    • Familiarizar al estudiante en la aplicación de criterios de pertinencia en la selección de fuentes e instrumentos de recogida de información más adecuados, así como de las diferentes técnicas de análisis a emplear.
    • Identificar y comparar las características que aportan los sistemas de bases de datos frente a los tradicionales de procesamiento de ficheros.
    • Poner en práctica los conceptos teóricos de análisis, diseño e implementación de bases de datos.
    • Entender de forma clara y precisa el concepto de modelo de datos.
    • Apreciar la importancia de un modelo conceptual semántico, al más alto nivel, utilizando el modelo entidad-relación (E/R) extendido.
    • Abordar la resolución de los problemas de una forma comprensible justificando en todo momento las decisiones de diseño.
    • Emplear unos principios metodológicos que ayuden a realizar un buen diseño conceptual y a llevar a cabo la transformación del esquema conceptual obtenido a un esquema lógico con la mínima pérdida de semántica
    • Representar problemas del mundo real con el modelo E/R que servirán como base para luego traducirlos al modelo relacional
    • Conocer y programar con un lenguaje de definición y manipulación de datos
    • Conocer y utilizar un sistema de gestión de bases de datos
    • Manejar herramientas informáticas básicas en las técnicas de minería de datos tales como Weka, Knime, TOAD o SAS Clinical Data Integration.
    • Conocer los modelos del Datawarehouse OLAP, OLTP, ROLAP, MOLAP, HOLAP.
    • Preprocesar datos a través de la selección, discretización y extracción de características y selección de instancias. 
    • Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena en información estructurada y coherente.
    • Desarrollar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización.
    • Saber determinar las fuentes del éxito empresarial.
    • Conocer y utilizar los modelos de negocio en Internet.
    • Conocer, utilizar e interpretar las herramientas para el control estratégico de la empresa.
    • Saber generar estrategias de liderazgos en costes.
    • Saber implementar Cuadros de Mando Integral.
    • Utilizar los modelos estadísticos para la gestión y cuantificación del riesgo asociado a una cartera de inversión financiera
    • Cuantificar y detectar riesgos en la concesión de créditos (scoring de empresas e individuos)
    • Manejar herramientas informáticas para el análisis de riesgos financieros
    • Obtener una visión de los problemas en la competencia empresarial con la perspectiva  que aporta la Teoría de Juegos, todo ello a través del análisis de una serie de escenarios de amplia referencia en la literatura.
    • Realizar la toma de decisiones en los supuestos de certeza, incertidumbre, experimentación y decisiones empresariales.
    • Formular de forma estructurada el problema de toma de decisiones a resolver, en el ámbito del marketing y del mundo empresarial.
    • Recoger la información disponible en una base de datos de estructura ágil y de fácil consulta.
    • Aplicar de forma efectiva las distintas técnicas de minería de datos necesarias, discriminando entre todas ellas y buscando la solución más óptima.
    • Elaborar y defender en público el trabajo realizado, en una exposición clara donde se alcancen y justifiquen las conclusiones basándose en la interpretación de los resultados de la investigación.

     

 


PLAN DE ESTUDIOS

El postgrado que se oferta consta de 60 créditos ECTS, 9 de los cuales se destinan a trabajo Fin de Master.  La distribución de la materia se divide inicialmente en Módulos. Dentro de cada Módulo se imparten varias materias y por fin estas últimas a su vez se dividen en asignaturas. El diseño que se ha realizado es una adaptación de aquellos contenidos que se imparten en las universidades francesas y anglosajonas en las que se oferta este tipo de  estudios.  Del análisis  pormenorizado de sus planes de estudio hemos extraído la intersección de los contenidos más repetidos y que se consideran más útiles.

 

ESTRUCTURA POR MÓDULOS

El Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios se encuentra estructurado en tres módulos:

  • Módulo I: Técnicas de Tratamiento y de Minería de Datos (30 ECTS. )

    Este módulo consta de 18 créditos obligatorios y 12 optativos y pretende dotar al alumno, por una parte, de los conocimientos necesarios de diseño y modelización de bases de datos, y por otra, de técnicas multivariantes de minería de datos. Ambos aspectos se estructuran en las dos materias de las que se compone y que son las siguientes: 

       Materia I.1. Técnicas Estadísticas de Minería de Datos (18 ECTS).
       Materia I.2. Técnicas de Tratamiento de la Información (12 ECTS)

  • Módulo II: Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial. (30 ECTS)

    Es un módulo que consta de 18 créditos obligatorios y 12 optativos, y con él se persigue enseñar las aplicaciones de las técnicas de minería de datos al ámbito de la empresa y del marketing. Las dos materias en las que se estructura definen ambos perfiles de aplicación.

       Materia II.1. Minería de datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente (12 ECTS).
       Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial (18 ECTS)

  • Módulo III: Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster (12 ECTS)

    Este módulo obligatorio persigue capacitar al alumno de una formación científica, mediante la realización y defensa de un trabajo original en el ámbito de la empresa o del marketing, cuya metodología deberá estar basada en las técnicas de minería de datos. Este módulo se define con carácter anual programándose 3 ECTS en el primer semestre y 9 ECTS en el segundo.

       Materia III.1. Metodología de un Trabajo de Investigación (3 ECTS)
       Materia III.2. Trabajo Fin de Máster (9 ECTS)

 

Resúmen de materias:

Módulo Materias Nº de Créditos Carácter
Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 Optativos
Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 Optativos
Módulo II. Aplicaciones dela Mineríade Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y ala Inteligenciade Cliente 12 Obligatorio
Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 Optativos
Módulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 Obligatorio
Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 Obligatorio

 

Distribución temporal de las materias en los dos semestres:

1er Semestre 2º Semestre
Módulo I. Técnicas de Tratamiento de la Información
Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente
Módulo I. Técnicas Estadísticas de Minería de Datos
   
Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial
   
Módulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster

 

Estructura de las asignaturas por cuatrimestres:

1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE
Asignatura Créditos Asignatura  Créditos
606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6
606538 - Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA) 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6
606549 - Metodología de un Trabajo de Investigación   3 606544 - Modelos de Decisión en Marketing  6
Optativa I 6 606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 6
Optativa II 6 606548 - Trabajo Fin de Máster 9

 

Lista de optativas:

Asignatura Créditos
606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6
606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6
606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6
606541 - Gestión de Bases de Datos 6

 

 


 

RECOMENDACIONES DE MATRÍCULA

  • PARA LOS ESTUDIANTES A TIEMPO PARCIAL

     

    ALUMNOS GRADUADOS EN ESTADISTICA APLICADA O SIMILAR:
    Asignatura Créditos Asignatura Créditos
    1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE
    606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6
    606538 - Técnicas y Metodología dela Mineríade Datos (SEMMA) 6 606544 - Modelos de Decisión en Marketing 6
      606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integra 6
    3º CUATRIMESTRE 4º CUATRIMESTRE
    606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6
    606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 606548 - Trabajo Fin de Máster 9
    606549 - Metodología de un Trabajo de Investigación 3  

     

    ALUMNOS GRADUADOS EN ADE, COMERCIO, ECONÓMICAS O SIMILAR
    Asignatura Créditos Asignatura Créditos
    1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE
    606541 - Gestión de Bases de Datos 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6
    606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 606544 - Modelos de Decisión en Marketing 6
    606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6  
    3º CUATRIMESTRE 4º CUATRIMESTRE
    606538 - Técnicas y Metodología dela Mineríade Datos (SEMMA) 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6
    606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integra 6 606548 - Trabajo Fin de Máster 9
    606549 -Metodología de un Trabajo de Investigación 3  

      

  • RECOMENDACIONES DE ASIGNATURAS OPTATIVAS SEGÚN TITULACIÓN:

     

    ALUMNOS GRADUADOS EN ESTADISTICA APLICADA O SIMILAR
    606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6
    606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6

     

    ALUMNOS GRADUADOS EN ADE, COMERCIO, ECONÓMICAS O SIMILAR
    606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6
    606541 - Gestión de Bases de Datos 6

     

    ALUMNOS GRADUADOS EN INFORMATICA DE GESTION, INFORMATICA DE SISTEMAS O SIMILAR
    606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6
    606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6

 


APOYO A LOS ESTUDIANTES DEL MASTER

 

La primera sesión del Máster se destina a una Jornada de bienvenida y presentación del mismo, dirigida a los/as alumnos/as matriculados/as organizada por el coordinador del máster. En ella se plantearán cuestiones directas de la docencia en el máster, así como aspectos importantes sobre el Trabajo Fin de Máster, tutorías, uso del campus virtual, sistemas de evaluación, presentación del profe sorado…

Por otra parte, para fomentar y facilitar el uso de la biblioteca, se organiza una jornada informativa de la misma, donde se les informa sobre el acceso, horarios, normas de préstamo…

La Escuela de Estadística dispone de un Gabinete de Apoyo que orienta, ayuda y sugiere al estudiante, tanto de grado como de Máster, sobre aquellos aspectos académicos que durante el curso pudieran surgir y para los que el/la alumno/a necesite ayuda.

La disposición de los profesores del Máster en atender en tutorías a los estudiantes, tanto presenciales como a través del Campus Virtual, es máxima. En este sentido la creación de un Espacio Virtual de Coordinación del Máster al que puedan acceder tanto los estudiantes como los profesores, es una eficaz herramienta de consulta y de apoyo.

Por último, en la Guía del Estudiante editada anualmente, se recoge toda la información sobre el máster y sobre los profesores involucrados de alguna manera en su impartición, además de en la página web de la Escuela de Estadística.