Bằng thạc sĩ về phân tích kinh doanh
Madrid, Tây Ban Nha
KHOẢNG THỜI GIAN
1 Years
NGÔN NGỮ
Người Tây Ban Nha
NHỊP ĐỘ
Toàn thời gian
THỜI HẠN NỘP ĐƠN
Yêu cầu thời hạn nộp đơn
NGÀY BẮT ĐẦU SỚM NHẤT
Yêu cầu ngày bắt đầu sớm nhất
HỌC PHÍ
EUR 19.000
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Trong khuôn viên trường
Giới thiệu
Master có thể cung cấp cho bạn những gì?
Chúng ta đang đắm chìm trong một cuộc cách mạng vĩ đại. Sự phát triển đáng kinh ngạc trong những năm gần đây của thuật toán Trí tuệ nhân tạo và Học máy và Học sâu, truy cập vào khối lượng thông tin khổng lồ thuộc mọi loại, trong đó mọi thứ đều có thể là dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) và Dân chủ hóa quyền truy cập vào các công cụ phân tích đang thâm nhập vào toàn bộ hệ sinh thái kinh tế, kinh doanh và xã hội.
Ngày nay, việc ra quyết định trong môi trường doanh nghiệp, tổ chức và Cơ quan hành chính công không thể hiểu được nếu chúng không dựa trên bằng chứng và sự hỗ trợ của các mô hình phân tích phức tạp cho phép trích xuất các mô hình và mối quan hệ để thu được giá trị từ dữ liệu và thông tin. . Và điều này chỉ là khởi đầu.
Bạn muốn hiểu cuộc cách mạng này và trở thành một phần của nó hay ở lại phía sau mà không hiểu hiện tại? Bằng Thạc sĩ về Phân tích Kinh doanh cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để hiểu thế giới dữ liệu và mô hình này, biết ứng dụng thực tế của chúng trong các bối cảnh và lĩnh vực kinh tế và kinh doanh khác nhau cũng như biết cách áp dụng nó vào việc giải quyết các vấn đề thực tế, xây dựng và áp dụng các mô hình của riêng bạn Có khả năng đối thoại, làm cầu nối giữa lĩnh vực kinh doanh và lĩnh vực kỹ thuật.
Cơ hội nghề nghiệp
- Nhà phân tích dữ liệu và kinh doanh nâng cao
- Tư vấn phân tích và chuyển đổi kỹ thuật số
- Chuyên gia phân tích dự đoán và thông minh kinh doanh
- Nhà phát triển giải pháp dựa trên AI
- Nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia NLP
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
1º Semestre
- Kinh doanh kỹ thuật số 3.0 ECTS
- Phân tích kinh doanh 3.0 ECTS
- Trực quan hóa 3.0 ECTS
- Học máy. Nguyên tắc cơ bản và học tập có giám sát 6.0 ECTS
- Học máy. Học tập không giám sát 3.0 ECTS
- Giới thiệu về Lập trình 6.0 ECTS
- Nguồn và Cơ sở dữ liệu 3.0 ECTS
- Đổi mới và sáng tạo 2.0 ECTS
2º Semestre
- Phân tích dữ liệu phi cấu trúc 3.0 ECTS
- Học sâu 3.0 ECTS
- Tại biên giới 3.0 ECTS
- Dữ liệu lớn và Công nghệ Internet 3.0 ECTS
- Những thách thức và rủi ro đạo đức. An ninh mạng 4.0 ECTS
Các trường hợp ứng dụng phân tích kinh doanh (chọn 3)
- Phân tích dữ liệu được áp dụng cho tài chính 3.0 ECTS
- Kiểm toán pháp y 3.0 ECTS
- Phân tích dữ liệu trong hậu cần và chuỗi cung ứng 3.0 ECTS
- Tiếp thị phân tích 3.0 ECTS
- Phân tích dữ liệu để quản lý nhân tài 3.0 ECTS
- Kinh tế công và Y tế 3.0 ECTS
- Giao dịch tài chính quốc tế 3.0 ECTS
- Doanh nhân 3.0 ECTS
- Phân tích kinh tế dựa trên dữ liệu 3.0 ECTS
- Chuỗi khối 3.0 ECTS
Kết quả chương trình
Competencias
- CP01. Có thể áp dụng các kỹ thuật BA, sử dụng bộ dữ liệu thực và phần mềm hoặc mã thích hợp, biết cách diễn giải kết quả và truyền đạt kết luận chính cho đối tượng không chuyên về kỹ thuật
- CP02. Có khả năng thực hiện hoàn chỉnh một case ứng dụng BA vào một vấn đề thực tế, từ mô tả đến giải pháp và đề xuất kết luận, kiến nghị
Kiến thức hoặc Nội dung
- CO1. Biết các đặc điểm và xu hướng chính của hệ sinh thái kỹ thuật số, các mô hình kinh doanh kỹ thuật số chính và chu kỳ khởi nghiệp
- CO2. Biết và biết cách áp dụng các công cụ phân tích chiến lược trong thế giới kỹ thuật số, đặc biệt chú trọng kiến thức về đối thủ (Crunchbase, Buzzsumo, v.v.) và xu hướng (Google Trends)
- CO3. Biết các khái niệm và ngôn ngữ của các kỹ thuật và phương pháp Phân tích kinh doanh, từ các kỹ thuật và phương pháp mô tả đến các thuật toán và mô hình học máy chính, cả được giám sát và không giám sát, bao gồm các kỹ thuật trực quan hóa
- CO4. Biết các khái niệm và ngôn ngữ của các kỹ thuật và phương pháp nâng cao trong Phân tích doanh nghiệp, từ phân tích thông tin phi cấu trúc, thông qua mạng lưới thần kinh và phương pháp Deep Learning cũng như những tiến bộ mới trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, hiểu phạm vi của nó trong công ty và xã hội
- CO5. Có đủ trình độ lập trình để phát triển các dự án phân tích dữ liệu và học máy, làm quen với cấu trúc dữ liệu trong Python (danh sách, từ điển, khung dữ liệu), sử dụng nâng cao các hàm và phương pháp từ các thư viện chính và thực hành trực quan hóa dữ liệu
- CO6. Trực quan biết các yếu tố và khái niệm thiết yếu của công nghệ liên quan đến cơ sở dữ liệu, lưu trữ và truy xuất thông tin, Dữ liệu lớn, Internet và các công nghệ kết nối khác như 'Internet vạn vật', có tầm nhìn toàn cảnh, phê bình và triển vọng về tất cả các chủ đề này
- CO7. Biết và biết cách áp dụng thực tế các kỹ thuật nhằm thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới trong lĩnh vực kinh doanh, đặc biệt chú trọng đến tư duy thiết kế, phương pháp Agile, Khởi nghiệp tinh gọn và gamification áp dụng để giải quyết vấn đề
- CO8. Biết và có phản ánh phê phán về những thách thức và rủi ro đạo đức chính liên quan đến việc triển khai các công nghệ Trí tuệ nhân tạo, cả trong lĩnh vực kinh doanh và xã hội nói chung, bao gồm một số vấn đề liên quan đến an ninh mạng và thể hiện sự phản ánh quan trọng về chúng
Kỹ năng hoặc khả năng
- HB01. Sử dụng kỹ thuật hoặc các kỹ thuật Phân tích kinh doanh phù hợp nhất với từng vấn đề thực tế và loại dữ liệu có sẵn, biết rõ các yêu cầu và giới hạn của việc áp dụng chính xác dữ liệu đó.
- HB02. Phát triển với các ví dụ mã (“ví dụ đồ chơi”) về cơ bản được định hướng để phân tích dữ liệu
- HB03. Hoàn toàn hiểu chu trình ứng dụng của các kỹ thuật Phân tích kinh doanh dựa trên dữ liệu để xác định và giải quyết một vấn đề thực sự trong một số lĩnh vực ứng dụng chính
- HB04. Soạn một lập luận độc lập với sự chặt chẽ và chính xác và có thể trình bày nó bằng cả lời nói và văn bản