Maestría en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos
Limassol, Chipre
DURACIÓN
1 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
FECHA LIMITE DE APLICACIÓN
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2025
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 8930
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
La Maestría en Ciencias (MSc) en Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos está diseñada para equipar a los estudiantes con el conocimiento necesario y un conjunto diverso de habilidades requeridas a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos. Este conjunto de habilidades incluye requisitos de datos comerciales, adquisición e integración de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, análisis de datos, derivación de conocimientos y, en última instancia, la implementación empresarial de conocimientos derivados de una manera significativa y exitosa.
Es un título de posgrado único e innovador por diseño que combina aspectos técnicos y de gestión del campo de la ciencia de datos. Se da especial énfasis a que los estudiantes adquieran habilidades prácticas para implementar soluciones de ciencia de datos, así como a mejorar sus capacidades de toma de decisiones en tecnología de la información desde una perspectiva de ciencia de datos.
El plan de estudios está diseñado para transformar a los participantes en científicos de datos y equiparlos con el conocimiento y las habilidades necesarias para contribuir y competir en la economía basada en datos que avanza rápidamente.
El programa está acreditado a nivel nacional por CYQAA y reconocido por KYSATS.
Admisión
Plan de estudios
El Sistema Europeo de Transferencia y Acumulación de Créditos (ECTS) es una herramienta del Espacio Europeo de Educación Superior para hacer más transparentes los estudios y carreras. Ayuda a los estudiantes a moverse entre países y a que se reconozcan sus calificaciones académicas y períodos de estudio en el extranjero. Los créditos siguientes se basan en los ECTS.
Para graduarse, los estudiantes deben obtener 90 créditos de la siguiente manera:
- 78 créditos de cursos básicos impartidos (incluido el proyecto final),
- 12 créditos ya sea de una de las tres vías de concentración o combinando cursos de diferentes vías.
Habilidades funcionales básicas
- BI395 – Fundamentos de la tecnología de la información empresarial
- BI405 – Gestión de Bases de Datos y Computación en la Nube
- BI410 – Minería de datos, visualización y toma de decisiones
- BI415 – Gestión de Big Data
- BI420 – Programación en Python
- BI425 – Gestión de la seguridad de la información para empresas
- BI130 – Análisis web y de redes sociales
- AT600 – Transformación digital de empresas y organizaciones
- BI430 – Métodos cuantitativos y análisis estadístico
- AT500 – Análisis de datos e inteligencia artificial
- HR495 – Ética, RSE y Sostenibilidad
- BI500 – Proyecto de investigación en ciencia de datos
Cursos electivos
- Operaciones y Gestión de Proyectos (12/24 ECTS)
- MB675 – Gestión de operaciones y cadena de suministro
- MB710 – Gestión de proyectos
- AT800 – Gestión de Proyectos en Tecnología de la Información
- AT400 – Blockchain y Aplicaciones
Cursos electivos
Emprendimiento Técnico e Innovación (12/24 ECTS)
- AT900 – Emprendimiento Técnico
- GD320 – Herramientas de Negocios Digitales y Desarrollo de Negocios Digitales
- FB415 – Financiamiento de Proyectos y Negocios
- MB750 – Planificación e inicio de un nuevo negocio
Cursos electivos
Servicios Financieros (12/30 ECTS)
- FB470 – Tecnologías financieras innovadoras (FinTech)
- FB500 – Innovación financiera y regulación financiera
- FB415 – Financiamiento de Proyectos y Negocios
- GD320 – Herramientas de Negocios Digitales y Desarrollo de Negocios Digitales
- AT400 – Blockchain y Aplicaciones
Objetivos y competencias del programa
- Demostrar comprensión del valor de los (grandes) datos y la toma de decisiones basada en datos.
- Identifique los conceptos básicos que sustentan las infraestructuras de TI organizacionales actuales, como conceptos de bases de datos, sistemas de información, operaciones y procesos, computación en la nube, almacenamiento de datos y planificación de recursos empresariales.
- Aplicar minería/análisis de datos (estadísticos y de aprendizaje automático) para resolver problemas comerciales del mundo real.
- Desarrollar habilidades relacionadas con el proceso de análisis de datos desde la recopilación, el procesamiento, el análisis y la interpretación.
- Comunique de manera efectiva a la alta dirección los resultados y las implicaciones que surgen del análisis de datos, las evaluaciones de riesgos de seguridad y las tecnologías emergentes.
- Demostrar profesionalismo y liderazgo tomando la iniciativa dentro de su ámbito de responsabilidad mientras trabaja de manera efectiva con otros miembros del equipo.