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EF Business School y la consultora HINTD se unen conjugando su experiencia académica y profesional, para ofrecer el Máster en Data Science y Analítica de Negocio
Lugar
Campus de Excelencia de EF Business School Avda. Salvador de Madariaga, 50 15173 Oleiros – A Coruña
Requisitos
Graduados en carreras técnicas o ciencias empresariales que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa.
Formatos
Comienzo:
Octubre
Finaliza:
Junio
Financiación y bonificación
Condiciones especiales de financiación total o parcial con tipo de interés al 0%. Formación bonificada por Fundae. Programa de becas y ayudas.
EF Business School es una Escuela de Negocios en A Coruña que lleva más de dos décadas desarrollando un proyecto educativo de éxito.
(Apoyo en los procesos de selección)
· Premaster en bases contables. · Intensive English Course · Oratoria · Excel Avanzado · Inmersión lingüística en chino
El volumen de datos en las compañías está creciendo de forma exponencial.
Las empresas más modernas están aprovechando el valor que genera las fuentes de información internas y externas para mejorar sus procesos de decisión. Para ello es necesario incorporar profesionales que ayuden a transformar grandes cantidades de datos en conocimiento real y lo traduzcan en decisiones a lo largo de la cadena de valor de las organizaciones.
Sin embargo, según el Informe del estado del mercado Laboral en España publicado por Infojobs y ESADE, la demanda de los científicos de datos se ha multiplicado por siete (x7) en los últimos 3 años, lo que ha provocado un gap entre las necesidades de las organizaciones y la oferta de profesionales formados en el ámbito de la analítica avanzada.
En este contexto, nace el presente máster Data Science, cuyo objetivo es formar a profesionales en los métodos y técnicas de analítica avanzada con una clara orientación a la resolución de problemas de negocio y casos de uso reales.
A través de la metodología de estudio y trabajo, el alumno se enfrenta a un abanico de situaciones y casos. Les permitirán perfeccionar sus habilidades para resolver problemas de negocio. Y de esta manera, dotarse de un amplio conocimiento en herramientas analíticas y de trabajo.
A través de la metodología de estudio y trabajo, el alumno se enfrenta a un abanico de situaciones y casos. Les permitirán perfeccionar sus habilidades para resolver problemas de negocio. Y de esta manera, dotarse de un amplio conocimiento en herramientas analíticas y de trabajo.
El objetivo final del Máster Data Science es dotar al alumno de habilidades técnicas y herramientas de gestión de negocio que permitan transformar grandes cantidades de datos en conocimiento e insights que se integren dentro de un proceso de toma de decisiones para mejorar el desempeño de una compañía.
Para ello se trabajan los siguientes aspectos:
Perfil Académico:
Graduados en carreras técnicas (Matemáticas, Física, Informática, Ingenierías…) que deseen profesionalizarse en el área de Data Science y Analítica Avanzada en la empresa. Graduados en carreras universitarias (ADE, Económicas, Empresariales…) que desean conocer los aspectos técnicos del análisis de datos y profundizar en la obtención de información, pero que deben disponer de grado de conocimiento de la tecnología.
Perfil profesional:
Entender el objetivo del análisis de datos en la empresa.
Modelizar la información e interactuar con bases de datos analíticas.
Resolver problemas de datos mediante programación.
Adquirir competencias en el uso de técnicas de analítica avanzada.
Resolver de problemas de analítica predictiva y prescriptiva.
Aplicar los conocimientos sobre grandes volúmenes de datos.
Capacitar en el uso de herramientas visuales.
Conocer diferentes modelos de negocio.
Identifcar problemas de negocio en: Área Financiera, Marketing y Ventas, RRHH y Operaciones.
Entender cómo llevar a cabo proyectos de Data Science en estos momentos.
Entender el objetivo del análisis de datos en la empresa.
Modelizar la información e interactuar con bases de datos analíticas.
Resolución de problemas de datos mediante programación.
Adquirir competencias en el uso de técnicas estadísticas y probabilísticas.
Resolución de problemas de analítica predictiva y prescriptiva.
Aplicar los conocimientos sobre grandes volúmenes de datos.
Capacitar en el uso de herramientas visuales.
Conocer diferentes modelos de negocio.
Identifcar problemas de negocio en: Área Financiera, Marketing y Ventas, RRHH y Operaciones.
Entender cómo llevar a cabo proyectos de Data Science en estos momentos.
Contamos con profesionales en activo que trabajan en el tejido industrial gallego. Con experiencia real en analítica de datos y experiencia directiva en Empresas de reconocido prestigio.
Responsable de Marketing Segmentado, Vegalsa.
VP of Financial Planning & Analysis and BI at Uberall
Head of Compensation & International Mobility, Grupo Nueva Pescanova
Francisco es ingeniero informático. Ha sido consultor de estrategia en…
Alberto es ingeniero informático, MBA por la UOC y PMP….
Enrique en Licenciado y Doctor en físicas por la USC,…
La política de admisión de EF Business School en todos sus Másteres es continua. Es decir, su período de apertura es continuo, y su fecha de cierre es cuando todas las plazas del programa están cubiertas.
En caso de que desees solicitar tu admisión los pasos serían los siguientes:
1. Presentación de la Solicitud de Admisión
Con carácter general:
Para candidatos Sénior:
2. Entrevista personal con el responsable del programa y de la gestión de carreras profesionales.
La comunicación de la decisión del comité de admisión de solicitudes se realizará en el plazo máximo de 3 días después de la finalización del procedimiento.
ESCUELA DE FINANZAS S.L. informa que siguiendo los requisitos del sistema de calidad basado en la norma ISO 9001:2015 que tenemos implantado, todos nuestros proveedores están sometidos a un control y seguimiento periódico consistente en la identificación y valoración de posibles incidencias relacionadas con el producto/servicio que nos suministra. Ante cualquier incidencia que se detecte, será informado para la propuesta de posibles soluciones o acuerdos.
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Dada la personalización de nuestras sesiones formativas y el reducido número de alumnos que permitimos en cada aula, comunicamos que la formación se ejecutará de forma presencial bajo las medidas de prevención sanitaria, puesto que la relación dimensión aulas–número de alumnos nos permite cumplir con las restricciones sanitarias establecidas.
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