Mestrado em Análise de Negócios
Madrid, Espanha
DURAÇÃO
1 Years
LÍNGUAS
Espanhol
RITMO
Tempo integral
PRAZO DE INSCRIÇÃO
30 Sep 2024
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
01 Oct 2024
PROPINAS
EUR 19 000
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Introdução
O que o Mestre pode lhe oferecer?
Estamos imersos em uma grande revolução. O incrível desenvolvimento nos últimos anos da Inteligência Artificial e dos algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, o acesso a enormes volumes de informação de todos os tipos, em que tudo pode ser dados (textos, imagens, áudios, vídeos) e A democratização do acesso a ferramentas de análise está permeando todo o ecossistema econômico, empresarial e social.
Hoje, a tomada de decisões no ambiente das empresas, organizações e Administrações Públicas não pode ser compreendida se não se basear em evidências e no apoio de modelos de análise sofisticados que permitam extrair padrões e relações para obter valor dos dados e da informação. . E isto é apenas o começo.
Quer entender essa revolução e fazer parte dela ou ficar para trás sem entender o presente? O Mestrado em Business Analytics proporciona-lhe os conhecimentos e competências necessários para compreender este mundo de dados e modelos, conhecer a sua aplicação prática em diferentes contextos e áreas económicas e empresariais e saber aplicá-la à resolução de problemas reais, construindo e aplicando seus próprios modelos. Ser capaz de ter diálogo e ponte entre a área empresarial e a área técnica.
Oportunidades de carreira
- Analista Avançado de Negócios e Dados
- Consultor de Analytics e Transformação Digital
- Especialista em Business Intelligence e Análise Preditiva
- Desenvolvedor de soluções baseadas em IA
- Cientista de Dados e Especialista em PNL
Admissões
Currículo
1º Semestre
- Negócios Digitais 3.0 ECTS
- Análise de Negócios 3.0 ECTS
- Visualização 3.0 ECTS
- Aprendizado de máquina. Fundamentos e Aprendizagem Supervisionada 6.0 ECTS
- Aprendizado de máquina. Aprendizagem Não Supervisionada 3.0 ECTS
- Introdução à Programação 6.0 ECTS
- Fontes e Bases de Dados 3.0 ECTS
- Inovação e Criatividade 2.0 ECTS
2º Semestre
- Análise de Dados Não Estruturados 3.0 ECTS
- Aprendizagem Profunda 3.0 ECTS
- Na Fronteira 3.0 ECTS
- Big Data e Tecnologias da Internet 3.0 ECTS
- Desafios e riscos éticos. Cibersegurança 4.0 ECTS
Casos aplicados de Business Analytics (escolha 3)
- Análise de Dados Aplicada a Finanças 3.0 ECTS
- Auditoria Forense 3.0 ECTS
- Análise de Dados em Logística e Supply Chain 3.0 ECTS
- Marketing Analítico 3.0 ECTS
- Análise de Dados para Gestão de Talentos 3.0 ECTS
- Economia Pública e Saúde 3.0 ECTS
- Negociação Financeira Internacional 3.0 ECTS
- Empreendedorismo 3,0 ECTS
- Análise Económica Baseada em Dados 3.0 ECTS
- Blockchain 3.0 ECTS
Resultado do programa
Competencias
- CP01. Ser capaz de aplicar técnicas de BA, utilizando conjuntos de dados reais e software ou código apropriado, sabendo interpretar os resultados e comunicar as principais conclusões a um público não técnico.
- CP02. Ser capaz de realizar na íntegra um caso de aplicação de BA a um problema real, desde a descrição à solução e à proposta de conclusões e recomendações
Conhecimento ou Conteúdo
- CO1. Conhecer as principais características e tendências do ecossistema digital, os principais modelos de negócio digitais e o ciclo de startups
- CO2. Conhecer e saber aplicar ferramentas de análise estratégica no mundo digital, com especial destaque para o conhecimento da concorrência (Crunchbase, Buzzsumo, etc.) e tendências (Google Trends)
- CO3. Conhecer os conceitos e a linguagem das técnicas e métodos de Business Analytics, desde os descritivos até aos principais algoritmos e modelos de machine learning, supervisionados e não supervisionados, incluindo técnicas de visualização
- CO4. Conhecer os conceitos e linguagem de técnicas e métodos avançados em Business Analytics, desde a análise de informação não estruturada, passando por redes neurais e métodos de Deep Learning e novos avanços na área da Inteligência Artificial, compreendendo o seu alcance na empresa e na sociedade
- CO5. Adquirir proficiência em programação suficiente para desenvolver projetos de análise de dados e aprendizado de máquina, familiarizando-se com estruturas de dados em Python (listas, dicionários, dataframes), fazendo uso avançado de funções e métodos das principais bibliotecas e praticando visualização de dados
- CO6. Conhecer intuitivamente os elementos e conceitos essenciais da tecnologia ligada a bases de dados, armazenamento e recuperação de informação, Big Data, Internet e outras tecnologias conectivas como a ‘internet das coisas’, tendo uma visão panorâmica, crítica e prospectiva de todos estes temas
- CO7. Conhecer e saber aplicar na prática técnicas de promoção da criatividade e inovação na área empresarial, com especial destaque para o design thinking, metodologias Agile, Lean Start-Up e gamificação aplicada à resolução de problemas
- CO8. Conhecer e ter reflexão crítica sobre os principais desafios e riscos éticos associados à implementação de tecnologias de Inteligência Artificial, tanto no âmbito empresarial como na sociedade como um todo, incluindo algumas questões relacionadas com a cibersegurança e demonstrar reflexão crítica sobre os mesmos
Habilidades ou Habilidades
- HB01. Utilizar a técnica ou técnicas de Business Analytics mais adequadas a cada problema real e ao tipo de dados disponíveis, conhecendo os requisitos e limitações da sua correta aplicação.
- HB02. Desenvolva com exemplos de código (“exemplos de brinquedo”) fundamentalmente orientados para análise de dados
- HB03. Compreender completamente o ciclo de aplicação de técnicas de Business Analytics orientadas por dados para identificar e resolver um problema real em algumas das principais áreas de aplicação
- HB04. Compor um argumento independente com rigor e precisão e ser capaz de apresentá-lo oralmente e por escrito.