Maestría en TI para análisis de datos empresariales

Áreas clave de estudios

Desarrollo de habilidades numéricas y blandas, análisis de datos, automatización, uso de big data y herramientas de aprendizaje automático, capacidad para escribir, revisar, evaluar código utilizando una gestión de lenguaje / tecnología contemporánea, realizar investigaciones e indagar sobre cuestiones comerciales y de gestión, sintetizar datos de diversas fuentes y formular informes y recomendaciones, demostrar sólidas habilidades de investigación y gestión de datos y una capacidad para evaluar y limpiar grandes conjuntos de datos, capacidad para comunicarse de manera efectiva tanto por escrito como oralmente utilizando una variedad de medios.

Conocimiento y comprensión

Al completar con éxito el programa, los estudiantes deberían poder:

• Cree códigos de programación que ejecuten tareas analíticas en entornos comerciales;
• Gestionar, manipular y analizar grandes conjuntos de datos utilizando tecnologías y herramientas contemporáneas;
• Discutir críticamente cuestiones de gestión en relación con el uso de datos en el proceso de toma de decisiones de las empresas;
• Evaluar críticamente la importancia y la viabilidad de las iniciativas de gestión impulsadas por datos y presentar de manera convincente los hallazgos a una amplia gama de partes interesadas;
• Cree modelos sencillos de aprendizaje automático y analice su impacto en los procesos de toma de decisiones empresariales;
• Evaluar críticamente las oportunidades de automatización en un contexto profesional.

Habilidades disciplinarias y profesionales

Al completar con éxito el programa, los estudiantes deberían poder:

• Evaluar críticamente las oportunidades para introducir soluciones basadas en software en varios escenarios comerciales en las principales áreas funcionales, incluidas finanzas, marketing y CRM;
• Demostrar habilidades sólidas para asesorar soluciones a problemas complejos independientemente de los límites de la asignatura a través de un análisis metódico y una evaluación crítica;
• Exhibir un enfoque innovador, listo para usar y creatividad al tratar con proyectos de múltiples partes interesadas y / o basados en datos;
• Habilidades de codificación: capacidad para escribir, revisar y evaluar código utilizando un lenguaje / tecnología contemporánea.
• Conocimiento de Python, JavaScript, Git, SQL, NoSQL, HTML
• Habilidades analíticas: realizar investigaciones e indagar sobre cuestiones comerciales y de gestión, sintetizar datos de diversas fuentes y formular informes y recomendaciones.
• Habilidades de gestión de datos: demuestre sólidas habilidades de investigación y gestión de datos y capacidad para evaluar y limpiar grandes conjuntos de datos.
• Habilidades de comunicación oral y escrita: capacidad para comunicarse de manera efectiva tanto por escrito como oralmente utilizando una variedad de medios.
• Aprendizaje independiente y habilidades de aprendizaje permanente: demuestre sólidas habilidades individuales de lectura y aprendizaje para el estudio académico avanzado y el aprendizaje permanente.
• Habilidades cuantitativas y numéricas: realizar tareas estándar y algunas avanzadas matemáticas y estadísticas relevantes para diversos contextos profesionales.
• Habilidades de resolución de problemas: reconocer, analizar y resolver problemas, tomar decisiones en situaciones complejas y contextos impredecibles.
• Habilidades de emprendimiento: demostrar capacidad para diseñar y validar conceptos comerciales y comunicar resultados de manera efectiva a una amplia variedad de audiencias.