Bức tranh toàn cảnh về kinh tế và kinh doanh được đặc trưng bởi sự phổ biến của khối lượng lớn dữ liệu, phải chịu các quá trình lỗi thời và thay đổi nhanh chóng. Do đó, nhu cầu mạnh mẽ của các tổ chức và công ty đối với các cấu hình có khả năng quản lý các luồng dữ liệu trong môi trường, phân tích chúng và tạo ra các mô hình làm giảm độ không chắc chắn dựa trên bằng chứng do dữ liệu cung cấp. Bằng Thạc sĩ về Mô hình hóa và Phân tích Dữ liệu Kinh tế đào tạo các chuyên gia có khả năng áp dụng các kỹ thuật quản lý và phân tích khối lượng dữ liệu để trích xuất thông tin có liên quan và áp dụng các mô hình định lượng thích hợp để đưa ra quyết định.Mục tiêu đào tạoCác mục tiêu đào tạo chính của Bằng Thạc sĩ về Mô hình hóa và Phân tích Dữ liệu Kinh tế là:Cung cấp cho sinh viên một hồ sơ chuyên nghiệp chuyên về quản lý và phân tích dữ liệu kinh tế, và xây dựng các mô hình định lượng để hỗ trợ các quyết định, phù hợp với nhu cầu hiện tại của các công ty và tổ chức.
Huấn luyện sinh viên sử dụng phần mềm và ngôn ngữ lập trình được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình phân tích kinh tế định lượng, đặc biệt là trong trường hợp sử dụng phần mềm miễn phí.
Cung cấp đầy đủ các công cụ phân tích dữ liệu và mô hình hóa để phân tích trong các ngành cụ thể khác nhau của Nền kinh tế có mức độ liên quan cụ thể.
Cung cấp các công cụ phân tích định lượng định hướng cho lĩnh vực kinh tế góp phần thực hiện hoạt động nghiên cứu.
Cung cấp tầm nhìn rộng lớn và thực tế về thế giới Dữ liệu lớn, có tác động đặc biệt đến bình diện kinh tếnăng lựcBiết cách làm việc theo nhóm đa ngành, thu được các kết quả phù hợp trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh.
Có khả năng đưa ra các đề xuất sáng tạo và cạnh tranh trong nghiên cứu và hoạt động chuyên môn trong lĩnh vực kinh tế.
Có khả năng xác định các vấn đề và đánh giá khả năng áp dụng các kỹ thuật phân tích và mô hình hóa phù hợp nhất để giải quyết chúng.
Có thể trình bày kết quả của một cuộc điều tra hoặc một báo cáo, bằng các phương tiện công nghệ và kỹ thuật số, trên bất kỳ phương tiện chuyên dụng nào hoặc trước bất kỳ diễn đàn chuyên môn nào.
Có thể thực hiện việc học tập một cách tự chủ và có trách nhiệm.
Biết các kiến trúc cơ sở dữ liệu nâng cao chính và các môi trường để tham vấn, quản lý và sử dụng chúng.
Có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn kinh tế-kinh doanh khác nhau và chuẩn bị cho quá trình xử lý.
Có khả năng phân tích cơ cấu ngành kinh tế bằng kỹ thuật thống kê đa biến, sử dụng các phần mềm chuyên dụng.
Biết các khái niệm và công cụ để quản lý dữ liệu liên quan đến Dữ liệu lớn và có thể áp dụng các mô hình dựa trên công nghệ này vào lĩnh vực kinh tế.
Có khả năng áp dụng các kỹ thuật phân tích và mô hình hóa tiên tiến dựa trên cơ sở thống kê học vào dữ liệu kinh tế - kinh doanh bằng phần mềm chuyên dụng.
Có khả năng áp dụng các kỹ thuật định giá tài sản vốn, khả năng sinh lời và rủi ro trên thị trường tài chính, sử dụng các phần mềm chuyên dụng.
Có khả năng tạo ra các hệ thống dự báo tiên tiến trong môi trường kinh tế - kinh doanh, sử dụng các phần mềm chuyên dụng.
Có thể ước lượng các mô hình kinh tế lượng để biểu diễn các hệ thống kinh tế - kinh doanh phức tạp, sử dụng phần mềm chuyên dụng.
Có khả năng phân tích kích thước lãnh thổ của các hệ thống kinh tế xã hội và ước tính các mô hình kinh tế lượng không gian bằng phần mềm chuyên dụng.
Có thể ước tính dữ liệu bảng mô hình kinh tế lượng và kinh tế lượng vi mô trong các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế, sử dụng phần mềm chuyên dụng.
Có khả năng tích hợp các phương pháp phân tích dữ liệu và mô hình hóa khác nhau khi đối mặt với một vấn đề kinh tế - kinh doanh phức tạp.cơ hội nghề nghiệpChuyên gia dữ liệu Các chuyên gia công ty (doanh nhân): lãnh đạo, quản lý, doanh nhân; nhưng với một nền tảng kỹ thuật vững chắc về phân tích thông tin.
Quảng cáo phân tích dữ liệu: chuyên gia trong việc quản lý và khai thác nhiều nguồn dữ liệu có tính chất kinh tế và sử dụng các công cụ phân tích.
Lập trình viên (nhà phát triển dữ liệu): tập trung vào mã lập trình để phân tích, xử lý thống kê và phát triển máy học, thường trong các công ty và môi trường sản xuất.
Nhà phân tích dữ liệu (data-nhà nghiên cứu): những người có sự nghiệp nghiên cứu và khoa học áp dụng kiến thức của mình vào việc tổ chức các luồng dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế.
Nhà khoa học dữ liệu: các chuyên gia có khả năng trích xuất và giải thích, dựa trên doanh nghiệp được đề cập, thông tin liên quan có trong lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi hoạt động của chính công ty và các mối quan hệ của nó với các bên thứ ba (khách hàng, thị trường, v.v.). Họ thiết kế, phát triển và triển khai các thuật toán toán học phức tạp dựa trên lập trình thống kê, máy học và các phương pháp luận khác.
Các nghiên cứu này cũng xuất phát từ việc đào tạo chuyên ngành về phân tích và mô hình hóa dữ liệu có tính chất kinh tế để thực hiện nghiên cứu tiến sĩ và sự nghiệp nghiên cứu nói chung, đặc biệt là trong các ngành Kinh tế và Quản trị Kinh doanh.Về các lĩnh vực mà hồ sơ của sinh viên tốt nghiệp có thể khơi dậy sự quan tâm đặc biệt, nổi bật sau đây, trong số những lĩnh vực khác: các công ty dựa trên nền kinh tế kỹ thuật số; các công ty vừa, nhỏ và lớn, tài chính ngân hàng; các công ty tư vấn; viện nghiên cứu và dịch vụ nghiên cứu. Những nghiên cứu này cũng cung cấp cho sinh viên tốt nghiệp những kỹ năng rất hữu ích trong lĩnh vực khởi nghiệp và tạo ra các công ty khởi nghiệp và nói chung, trong lĩnh vực năng động với mức độ đổi mới cao.Tuyển sinh Hồ sơHồ sơ đầu vào được đề xuất cho những người chuẩn bị bắt đầu nghiên cứu bằng Thạc sĩ Đại học về Mô hình hóa và Phân tích Dữ liệu Kinh tế là những người có động lực, sáng kiến, quan tâm cao đến việc được đào tạo nâng cao và chuyên ngành về kỹ thuật quản lý, phân tích và mô hình hóa dữ liệu có tính chất kinh tế; đào tạo được yêu cầu rộng rãi bởi các tổ chức kinh tế và doanh nghiệp khác nhau, để hiểu được thực tế xung quanh họ và do đó có thể đưa ra các quyết định nhanh chóng và kịp thời.
Do đó, những người này được yêu cầu muốn phát triển sự nghiệp chuyên môn hoặc nghiên cứu trong lĩnh vực quản lý, phân tích và mô hình dữ liệu, và kinh tế lượng nói chung.
Với định hướng và mục tiêu của Thạc sĩ này, nó đặc biệt phù hợp cho sinh viên từ bằng cử nhân Quản trị Kinh doanh và Quản lý, hoặc các bằng cấp liên quan như bằng cử nhân hoặc bằng Kinh tế, Kế toán và Tài chính, v.v. Tuy nhiên, như đã nêu trong phần giải thích bằng cấp, Thạc sĩ về Mô hình hóa và Phân tích Dữ liệu Kinh tế có thể quan tâm đến các kỹ sư cao cấp và sinh viên tốt nghiệp ngành Kỹ thuật, những người muốn nâng cao kiến thức của họ về Kinh tế và Công ty cũng như trong việc mua lại các kỹ năng cho quản lý, phân tích và mô hình hóa khối lượng dữ liệu nói chung và có tính chất kinh tế nói riêng.
Mặt khác, mặc dù không có bài kiểm tra truy cập đặc biệt nào được thiết lập, học sinh quan tâm đến chương trình này phải có đủ trình độ tiếng Anh để có thể hiểu các văn bản khoa học, có thể viết tài liệu và đánh giá, và giao tiếp với sự trôi chảy nhất định. Vì vậy, để được nhận vào Thạc sĩ này, sinh viên phải chứng minh rằng họ có trình độ tiếng Anh B1 phù hợp với các tiêu chí được thiết lập bởi Đại học Castilla-La Mancha trong Hội đồng quản trị ngày 2 tháng 3 năm 2010. Trong trường hợp đó, các hỗ trợ sinh viên sẽ phải xuất trình tài liệu cùng với đơn xin nhập học. Ủy ban Học thuật của Thạc sĩ có quyền sử dụng các thủ tục khác nếu cần thiết.tiêu chuẩn nhập họcỦy ban Học thuật của Thạc sĩ sẽ tính đến các tiêu chí sau, cho phép họ đánh giá trên thang điểm từ 0 đến 10:Hồ sơ học tập của ứng viên trong mức độ mà anh ta yêu cầu tiếp cận với Thạc sĩ (65% của đánh giá cuối cùng).
Sở hữu các bằng cấp khác với bằng ở điểm trước, trong các ngành kiến thức Kinh tế và Khoa học xã hội, và Kỹ thuật (15%).
Đào tạo bổ sung trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (10%).
Đã từng có kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thống kê / kinh tế lượng sử dụng phần mềm tài liệu chuyên dụng được công nhận: kinh nghiệm làm việc, báo cáo, xuất bản (5% đánh giá cuối cùng).
Kiến thức về ngôn ngữ tiếng Anh (cao hơn trình độ B1) (5%).
