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Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics

Online con clases en directo
16 meses
2 sesiones semanales
Octubre 2024

Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer

Título oficial en Panamá, Colombia y Ecuador por la Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología UMECIT
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Plan de estudios

Plan de estudios

0. Prework

Este Prework permite introducir conceptos en los que el programa profundizará, haciendo que el alumno se sienta cómodo desde el primer día y consiguiendo que todo el grupo tenga un nivel parejo, lo que permite avanzar más y mejor, así como mejorar la cooperación entre todos los integrantes.

  1. Funcionamiento básico de un ordenador: Conceptos como hardware y software, CPU, memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos y redes.
  2. Introducción a los lenguajes de programación: Explicar qué es un lenguaje de programación, para qué sirve y los tipos de lenguajes (compilados e interpretados).Dar una visión general de los lenguajes más utilizados en la actualidad, y por qué se usan.
  3. Conceptos fundamentales de programación: Hablar de elementos como variables, tipos de datos, operaciones, estructuras de control de flujo (if/else, bucles) y funciones.Enseñar cómo descomponer un problema complejo en subproblemas más pequeños y manejables.Contarlo todo de forma muy básica para evitar meterse en el módulo de Fundamentos de Programación (ya con python).
  4. Herramientas de desarrollo y buenas prácticasIntroducir el uso de un IDE, como PyCharm o VSCode, así como los notebooks. Hablar sobre el control de versiones con Git.Mencionar buenas prácticas de programación, como la importancia de comentar el código y seguir convenciones de estilo (pythonic code).
  5. Introducción a las estructuras de datos: Presentar conceptos como arrays, listas, conjuntos, diccionarios/mapas y árboles.Enfocarlo no dentro de un lenguaje de programación específico, más a nivel de pseudocódigo también. El objetivo es que los estudiantes comprendan qué son, para qué se utilizan y cuándo podría ser apropiado utilizar una estructura de datos sobre otra.
  6. Conceptos fundamentales de bases de datos: Explicar qué es una base de datos, para qué se utiliza y qué tipos existen (por ejemplo, bases de datos relacionales y no relacionales).Introducir conceptos clave como tabla, registro, campo, clave primaria y relaciones entre tablas.
LAS HERRAMIENTAS DEL CIENTÍFICO DE DATOS

Revisión de los conceptos claves de programación necesarios para abordar el tratamiento y aprovechamiento de los datos mediante código. Introducción al lenguaje de programación R y amplia presentación de las capacidades que ofrece Python.

  1. Fundamentos de Python y librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas
  2. Python intermedio y avanzado
  3. Procesamiento de datos y visualización con Python

50h.

INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y VISUALIZACIÓN

En este módulo aprenderemos qué son las bases de datos y los principales tipos que existen. Entraremos en el mundo del modelado de las bases de datos relacionales y aprenderemos a programar en SQL. Ademas, estudiaremos qué son los procesos ETL y cómo se diseñan e implementan.

  • Diseño de base de datos
  • Estándar SQL I
  • Estándar SQL II
  • El almacén de datos / Datawarehouse y Herramientas y procesos de extracción, transformación y carga ETL"

80h.

LA CIENCIA DE DATOS. TÉCNICA DE ANÁLISIS, MINERÍA Y VISUALIZACIÓN

En esta asignatura repasaremos el ciclo de vida del dato y cómo afecta en el proceso a de análisis de los datos. Además, nos introduciremos en el mundo de la visualización de datos, dónde aprendemos a diseñar dashboards en PowerBI.

  1. Ciclo de vida y calidad del dato
  2. Preparación y pre proceso de datos
  3. Herramientas y técnicas de visualización I
  4. Herramientas y técnicas de visualización II

80h.

IMPACTO Y VALOR DEL BIG DATA

Este módulo tiene como finalidad conocer el análisis big data como herramienta para abordar temas sustantivos y preguntas de investigación. Aprenderás qué se entiende por big data, su evolución en el contexto histórico, entender las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y compararlo con la inteligencia de negocio tradicional.

  1. Introducción al mundo del Big Data
  2. Inteligencia de Negocio vs. Big Data
  3. Tecnologías Big Data
  4. Valor del dato y aplicaciones por sectores

80h.

TECNOLOGÍA Y HERRAMIENTAS BIG DATA

Conocer y utilizar las herramientas que componen el ecosistema para el manejo de gran cantidad de datos. Entre estos, está Spark, Hadoop o las BBDD NoSQL.

  1. HADOOP y su ecosistema
  2. SPARK
  3. Bases de datos NOSQL
  4. Plataformas CLOUD

80h.

ESTADÍSTICA PARA EL CIENTÍFICO DE DATOS

En este módulo aprenderás los fundamentos de Programación en R, un lenguaje de programación para estadística. En paralelo, se introducirán los principales conceptos estadísticos que son esenciales para el análisis de datos.

  1. Introducción a la estadística
  2. Probabilidad y muestreo
  3. Inferencia y regresión lineal
  4. Diseño de experimentos

80h.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Aprender los conceptos y algoritmos fundamentales en una de las piezas angulares de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el denominado “aprendizaje automático”.

  1. Herramientas para machine learning y técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
  2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
  3. Modalidades y técnicas de deep learning
  4. Soluciones en la nube para machine learning

64h.

INVESTIGACIÓN DIRIGIDA I

La asignatura de Investigación Dirigida I tiene como propósito mostrar al estudiante que lainvestigación es un proceso sistemático y ordenado dirigido a gestionar el conocimiento. Por lo tanto, en todo profeso de formación académica se hace necesario el desarrollo de un trabajo de investigación orientado a las necesidades del contexto que demuestre las competencias en investigación del estudiante.

  1. La pregunta de investigación
  2. La justificación de la investigación
  3. La formulación de objetivos de investigación
  4. La delimitación contextual y temporal de la investigación

64h.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA EMPRESA

Comprender el concepto de inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver. Identificar las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones. Analizar el aprendizaje por refuerzo, su ciclo de vida, sus componentes más importantes y el tipo de problemas que resuelve...

Inteligencia artificial y aplicaciones para la toma de decisiones. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones. Técnica y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural NLP. Sistema de recomendaciones y aplicaciones.

80h.

BIG DATA EN LA EMPRESA

Analizar el concepto de transformación digital desde el punto de vista de las tecnoogías que la impulsan poniendo especial interés en las siguientes tendencias: Big data, inteligencia Artificial, Blockchain, Internet de las Cosas, Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes.

La transformación digital. Blockchain. Internet of Thinngs. Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes

80h.

APLICACIONES POR SECTORES. MASTERCLASSES Y ESTUDIO DE CASOS Y TALLERES PRÁCTICOS

Entender cómo la analitica se aplica a escenarios concretos y espefícicos. Conocer métodos analíticos especializados que pueden aplicarse a datos de distinta naturaleza

Analítica escalable. Análisis de redes sociales e Internet de las Cosas. Análisis del área financiera y servicio al cliente. Análisis de técnicas de recuperación de la información.

80h.

INVESTIGACIÓN DIRIGIDA II
  • Reconocer los tipos de investigación según el conocimiento generado
  • Estudiar los diseños de investigación
  • Estudiar las técnicas e instrumentos de recolección de los datos en el proceso de investigación
  • Estudiar los criterios que caracterizan las unidades de estudio, población
  • Construir los instrumentos de recolección de datos
  • Aplicar las pruebas de validez y confiabilidad al (los) instrumento (s) de recolección de datos
  • Recoger los datos según los criterios definidos en el estudio.
  • Conocer el proceso de análisis de los datos y sus fases
  • Identificar las técnicas de análisis a utilizar según los códigos de los datos (códigos verbales o numéricos)"

Técnicas de recolección de datos. Instrumentos de recolección de datos. La población o unidades de estudio de la investigación. Procedimiento de validez y confiabilidad de los instrumentos. Análisis de datos. Técnicas de análisis.

64h.

TRABAJO DE GRADO

La presentación del documento escrito y la generación de productos científicos que emerjan de la experiencia investigativa es un aspecto fundamental en un nivel de maestría. En esta asignatura el estudiante organiza la presentación del informe escrito.

Introducción. Aspectos formales para la presentación del trabajo de grado. Procedimientos institucionales. Sustentación. Divulgación.

192h.

*El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.
Storytelling como recurso pedagógico

Una experiencia de aprendizaje única

¿Alguna vez te imaginaste formando parte de los grandes de la industria tecnológica? ¿Quieres convertirte en un experto en análisis de datos capaz de resolver problemas complejos y tomar decisiones estratégicas basadas en datos? Con este máster, podrás vivir una experiencia educativa inmersiva y adentrarte en el apasionante mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial.

A través de un enfoque práctico y basado en el storytelling, nuestro programa te permitirá poner a prueba los conocimientos adquiridos en un entorno profesional simulado.
Los mejores mentores

Mentores

Ana Patricia Garcia

IT Internal Control Officer

Directora del Máster en Data Science

Javier Castellar

Profesor

Layla Scheli

Analista de BI, Big Data y Data Science

Paul Kuhle

CTO Collisio Tehnologies

Leon Beleña

Senior Data Scientist & Associate Professor

Manuel Lopez Pavón

Estadístico

*Siempre estamos en la búsqueda de los mejores profesionales disponibles del sector, es por eso que puede haber variaciones de una convocatoria a otra.

Información académica

Especialízate en la ciencia de datos desde cero y domínalo: las competencias non-tech, código, ciencias de datos, Inteligencia Artificial y Machine learning, haz upskilling de manera escalable con un programa innovador y una metodología de aprendizaje online y colaborativa.

Objetivos del programa
  • Lenguajes de programación: Python, R, y SQL.
  • Extraer, procesar y analizar datos para la toma de decisiones utilizando técnicas y herramientas actuales.
  • Gestionar proyectos basados en ciencia de datos y big data. Impulsar iniciativas de analítica avanzada desde diferentes áreas del negocio.
  • Adquirir una visión integral y transversal de soluciones Big Data y Cloud.
  • Generar informes, cuadros de mando y representaciones visuales de datos.
  • Anticipar y detectar patrones, tendencias y causas con analítica predictiva y Machine Learning.
  • Dominar la aplicación estratégica de Data Science en áreas como marketing, CRM, banca y finanzas, operaciones, RRHH, e IoT entre otras.
Competencias profesionales del programa
  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Experto en visualización de datos
  • Experto en arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos
  • Experto en machine learning
  • Experto en Business Intelligence
Career Readiness

Ofrecemos a nuestros alumnos una formación integral que les prepara para el mercado laboral. A través de un itinerario personalizado, les ayudamos a desarrollar sus competencias profesionales, a establecer relaciones con empresas y a superar los procesos de selección.

Metodología Learning By Doing

Se centra en la aplicación práctica de conocimientos y habilidades para fomentar un aprendizaje significativo y duradero.

Una experiencia única

Utilizamos el storytelling para crear experiencias de aprendizaje memorables que conecten con las emociones de nuestros estudiantes.

La industria está on fire
+84% Mejora su situación laboral
+40 Ofertas de empleo mensuales
94,5% Empleabilidad
+4,7 Ofertas de empleo/alumno
Empleabilidad
Campus IMMUNE

Un Tech Hub innovador y vibrante

No somos convencionales, nuestro campus todavía menos.
Diseñado para replicar un ecosistema de startups y empresas tech, hemos creado un oasis de Silicon Valley en el corazón de Madrid. Ven a comprobarlo.

Visita el campus
+2000m²
Paseo de la Castellana, 89
Espacios de Coworking
Salas de reuniones
Zonas de descanso
Aulas digitalizadas
Auditorio
Estudio de grabación
Nuestros alumnos trabajan en
Marta Pérez

Marta Pérez
Founding Partner & Managing Director at Emetepé Tech&Services S.L

"Sé que he acertado ya que tanto dirección, como profesorado, planificación, calidad de la enseñanza, el centro etc., han superado mis expectativas."

Kay Kozaroneklogo universitat manhheim

Kay Kozaronek
Ingeniero de Inteligencia Artificial & Investigador de Machine Learning

"La teoría combinada con la práctica, la inclusión de Human Sciences y el profesorado son sin duda los puntos fuertes de IMMUNE."

Financiación

Financiación IMMUNE

Pago al contado
Si realizas el pago en una sola cuota te beneficiarás de un 5% de descuento.

9 / 16 Cuotas sin intereses
En 9 cuotas si es presencial y en 16 si el tipo de máster es online.

Financiación externa

Sequra
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Quotanda
Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Fundae
Bonifica tu formación con la Fundación Estatal para la formación en el empleo.
*Dirigido a trabajadores en activo que quieren financiar su programa a través de formación bonificada.

FAQs

¡Te resolvemos todas las dudas!

¿Cuáles son los requisitos de admisión?

No es necesario acreditar formación mínima para la admisión, únicamente deberás pasar un proceso de admisión que consiste en una valoración curricular y entrevista personal con nuestro área de admisiones.

¿Están incluidas las herramientas dentro del coste del programa?

Las herramientas que se utilizan a lo largo del programa tienen licencia de uso gratuito, en algunos casos porque utilizamos licencias educativas y en otros porque se trata de software libre.

¿Existe un servicio de empleo y orientación profesional?

Sí, disponemos de un área de empleabilidad que a través de nuestro programa Talent Hub se encarga de potenciar el acceso al mercado laboral de nuestros alumnos. Dentro de los servicios que ofrecemos encontrarás, recursos para tu búsqueda y preparación de entrevistas, test de inglés, revisión de currículum y/o Linkedin, preparación de entrevistas y elevator pitch, y acceso a nuestra exclusiva bolsa de prácticas y empleo.

¿Necesito tener conocimientos o experiencia previa?

No es necesario tener conocimientos previos ya que todos los programas parten desde 0. Sí es recomendable conocimientos a nivel usuario y predisposición hacia la tecnología.

¿Qué características tiene que tener mi ordenador?

Es necesario que tengas acceso a un ordenador portátil que cuente con cámara, micrófono y con unos requisitos mínimos de 8 gigas de memoria RAM y procesador i5.

¿Qué es el Capstone?

Es el proyecto final donde se debe aplicar y consolidar todo lo aprendido en el programa. La presentación final de este proyecto se realiza ante un tribunal compuesto por profesionales de empresas del sector y constituye una oportunidad única para que el alumno demuestre sus conocimientos ante potenciales empleadores y realice networking.

¿Qué título o acreditación se entrega al terminar?

Una vez finalices y superes el programa recibirás un diploma emitido por IMMUNE Technology Institute en formato digital verificable mediante tecnología blockchain.

¿Tenéis becas?

Sí, disponemos de becas o ayudas al estudio así como métodos de financiación en función del perfil de los alumnos. Consulta nuestras opciones de becas y financiación.

¿Se puede hacer online?

Sí, el programa tiene formato online con clases en directo. Así, estarás en contacto directo y bajo supervisión de los profesores, lo que te permitirá seguir las clases e interactuar de forma ágil y natural.

Este programa es para ti si...

  • Networking de asistentes a evento de tecnología en immune
    Quieres level up

    Quieres quedarte en tu área o sector, pero sientes la inquietud de seguir aprendiendo y explorar nuevos retos. Es hora de darle un empujón a tu perfil profesional y alinearlo con las tendencias tecnológicas.

  • Estudiantes del centro tecnológico immune dando clase de tecnología
    Estás terminando tu carrera, y quieres upgrade en tech

    Nos encanta tu perfil porque te atreves. Y el mundo profesional es de los valientes. Si eres emprendedor, o freelance, este programa te ayudará a llevar tus proyectos profesionales al próximo nivel. 

  • profesor de máster enseñando conceptos tecnológicos
    Quieres darle una vuelta a tu vida profesional

    Si quieres redirigir tu carrera, y entrar pisando fuerte al ámbito tecnológico, el programa te ayudará a especializarte, y completar tu perfil profesional. 

  • Alumnos de programa tecnológico en clase de ciberseguridad, data science y programación
    Eres emprendedor o freelance

    Este programa te pondrá en el punto de mira, porque la tecnología es el motor de la innovación y la clave para mantenerse competitivo en un mercado en constante evolución.

Proceso de admisión

Nuestros alumnos se caracterizan por su pasión por la tecnología. El proceso de admisión se centra en quién eres, cómo piensas, qué has logrado y compartir tus metas.

El objetivo es conocerte mejor, identificar aquello que te hace único y asegurarnos que el modelo educativo de IMMUNE encaja con tu perfil.

1.
Solicitud de admisión
2.
Entrevista personal
3.
Comisión académica
4.
Matrícula
En UMECIT Afianza tu Conocimiento Profesional
Requisitos de Ingreso

Todos los aspirantes deben presentar la siguiente documentación debidamente escaneada de su original y enviados al promotor para ser alojados en la plataforma respectiva:

  • Diploma de licenciatura o su equivalente créditos o notas de licenciatura o su equivalente.
  • De ser extranjero los documentos antes enunciados deberán estar apostillados por el Ministerio de Relaciones Exteriores de su respectivo país.
  • En el caso de que el país no tenga consulado, deberá realizar trámite ante las autoridades oficiales que lo validen.
  • Documento de identidad (pasaporte en caso de extranjeros residentes en Panamá).
  • Una foto actual, tamaño carnet
  • Diligenciar el formulario de admisión en formato electrónico con el promotor.

Nota: Los estudiantes matriculados en modalidad virtual cuya nacionalidad sea diferente a la panameña, deben presentar una copia de su documento de identidad personal del país de origen. En caso de ser estudiante extranjero estos documentos deben ser aportados con sello de apostilla o legalización por vía diplomática y su traducción en idioma castellano.

Requisitos de Permanencia

La permanencia en la Universidad dependerá de la motivación, capacidad y visión del estudiante para obtener el título elegido.

Dado el perfil del modelo educativo curricular “CIBERHUMANISTA” de la universidad, el estudiante debe:

  • Estudiar en equipo e individualmente.
  • Desarrollar habilidades de investigación partiendo del aprendizaje por descubrimiento.
  • Profundizar en los conocimientos disciplinares que resulten de su interés.
  • Respetar y cumplir los reglamentos establecidos por los estatutos que regulan las relaciones entre la Universidad y los estudiantes.
  • Estar al día con sus Asistir al menos al 80% de los encuentros en la modalidad semi presencial.
  • Para los estudios bajo la modalidad virtual la asistencia se regula mediante la interacción constante en todas las actividades planificadas en plataforma, incluyendo encuentros sincrónicos, asincrónicos, así como el desarrollo del trabajo autónomo del estudiante.
  • En caso de ausencia prolongada presentar debidamente la argumentación justificada.
  • Todos los estudiantes de los programas de Especialización deberán tener conocimientos básicos de informática.

Índice: Mantener un índice mínimo acumulativo de 2 en una escala de 1 a 3.

Nota: Aprobar cada asignatura con una nota mínima de 81 en una escala de 1 a 100 lo cual equivale al literal B.

Requisitos de Graduación

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

  • Índice: Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).
  • Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.
  • Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.
  • Realizar una pasantía de 80 horas y presentar un informe final con estudio de casos. Debe estará alineado a la última asignatura de la especialización: Investigación I: Planificación, Seguimiento y Evaluación de Proyectos.
  • Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).

Para la obtención del título de Magister se requiere:

  • Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).
  • Segundo idioma reconocido por la UNESCO
  • Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.
  • Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.
  • Trabajo final (Grado)

Para la obtención del Título de Magíster se requiere:

  • Trabajo final (Grado)
  • Elaborar, sustentar y aprobar el trabajo de grado.
  • Alinear a Investigación-acción: Desarrollo del trabajo de grado.
  • Cursar y aprobar todos los contenidos académicos del programa matriculado.
  • Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).
Perfil del Egresado

Conocer

  • Recibe el entendimiento de los datos, su importancia, su uso, su interpretación y la forma de sacar valor de las mismas.
  • Averigua sobre las principales herramientas en ciencia de datos que permita que la empresa u institución pueda ser beneficiada con la cantidad de datos que recopila.
  • Logra saber cómo se utilizan los paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
  • Entiende que es big data, las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y conocer la evolución del big data en su contexto histórico.
  • Comprende el concepto de “ciencia de datos”, su relación con otras disciplinas, sus métodos y su aplicación práctica.
  • Domina las técnicas de procesamiento de los datos y entender su relevancia, tanto en la mejora de la calidad de los datos como en el incremento de su utilidad para los modelos, algoritmos, consolidaciones, visualizaciones y demás elementos que se requieran.
  • Sabe sobre los principios y beneficios de la inteligencia de negocio.
  • Identifica una solución completa de big data en un ecosistema de Hadoop y practicarlo sobre una máquina virtual.
  • Comprende que las técnicas que permiten extraer el conocimiento de la población a partir de la muestra que sea el más evidente para la aproximación a la realidad de la población cuanto más representativa sea la muestra de esta.
  • Aprende sobre el aprendizaje automático y la forma en que puede ayudar al negocio; así como entender sobre los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático y el momento en que se debe aplicar cada tipo.
  • Conoce y comprende la inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver; las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones.

Hacer

  • Interpreta la información que puede extraerse de los datos y saber qué preguntas pueden plantearse resolver ante los datos, es ser conocedores del dominio que presenten los datos.
  • Utiliza las principales herramientas de la ciencia de datos para poder presentar los datos con precisión y valor a los mismos.
  • Instala y utiliza paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
  • Aplica los principales elementos fundamentales de programación, tanto para Python como para R.
  • Desarrolla el modelo de la empresa data-driven y cómo esta se articula alrededor de la explotación de su plataforma de datos; al caracterizar los nuevos perfiles que surgen en la empresa como consecuencia de la adopción de una estrategia basada en la explotación de datos.
  • Formula un proyecto de ciencia de datos a partir del establecimiento del problema a resolver, incluyendo las distintas etapas, el tipo de herramientas a utilizar, los perfiles profesionales que es necesario involucrar, el tipo de obstáculos que pudieran surgir y las formas de sortearlos.
  • Realiza visualizaciones efectivas de información y transmitir el mensaje apropiado.
  • Resuelve una solución de procesamiento de datos con Spark en un entorno con notebooks.
  • Analiza e interpreta los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias.
  • Utiliza otras herramientas y servicios de empresas que están listos para apoyar en los proyectos propios.
  • Logra procesar el lenguaje natural, qué tipos de problemas resuelve y sus aplicaciones.

Ser

  • Analiza situaciones en forma crítica y propone soluciones viables con objetividad y realismo.
  • Elabora una visión global y totalizadora de las complejas relaciones socio-laborales que surgen en los distintos modos de producción históricamente desarrollados y vigentes.
  • Perfecciona las bases teóricas de la especialidad y de orientarla en la mejor dirección posible.

Vivir

  • Siente la dinámica del manejo de los datos y los transforma en información apoyándose en la fuerza laboral especialista.
  • Entiende la trascendencia de los recursos humanos dentro del desarrollo de una empresa.
  • Contribuye a la construcción de tejido social desde el manejo del talento humano de la empresa

Emprender

  • Presenta propuestas para la optimización de los recursos informáticos.
  • Genera modelos de análisis y optimización de los datos en una empresa.
  • Capacidad para generar nuevas empresas con evaluación de factibilidad de los datos y la forma en crear valor a partir de ellas.

Paseo de la Castellana 89, 28046 Madrid

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