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.