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Minería de Datos e Inteligencia de Negocios

Minería de Datos e Inteligencia de Negocios

Universidad Complutense de Madrid UCM

Máster presencial

Madrid


Precio a consultar

Objetivos

Desarrollar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diverso tipo de problemas.

Desarrollar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización.

Transmitir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas en las áreas de negocio y científicas.

Conocimiento de marketing esencial en el contexto de las recomendaciones a los clientes.

Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining.

Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena en información estructurada y coherente.

Aplicar, analizar y convertir la información obtenida en conocimiento que ayude en la toma de decisiones estratégicas y operacionales.

Almacenar y manejar datos y crear proyectos de Analysis Services en SQL.

Para introducir conceptos de inteligencia de negocios y las técnicas relacionadas incluyendo data warehousing, data mining y transacciones de procesos Online (OLTP); Para explorar procesos, contenidos y contextos relativos a las técnicas de decisión en Marketing. Para buscar como la inteligencia de negocios puede ayudar en la mejora de los procesos.

Competencias generales, transversales y específicas que los estudiantes deben adquirir durante sus estudios

Competencias básicas

Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. iones.

Competencias transversales

Adquirir capacidad de análisis y síntesis

Definir objetivos realizables y organizar y planificar tareas para su consecución.

Adquirir habilidades de comunicación oral y escrita...

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Octubre 2020

Temario completo de este curso

Cuadro general de la estructura del plan de estudiosEl Máster consta de 60 créditos ECTS, 9 de los cuales se destinan a trabajo Fin de Máster. La distribución de la materia se divide inicialmente en Módulos. Dentro de cada Módulo se imparten varias materias y por fin estas últimas a su vez se dividen en asignaturas.El Máster consta de 60 créditos ECTS, 9 de los cuales se destinan a trabajo Fin de Máster. La distribución de la materia se divide inicialmente en Módulos. Dentro de cada Módulo se imparten varias materias y por fin estas últimas a su vez se dividen en asignaturas. Calendario de implantación del títuloLa titulación se imparte desde el curso 2012-2013.La titulación se imparte desde el curso 2012-2013. Información general con la distribución de créditos en función del tipo de materia y número de créditos de las asignaturas ESTRUCTURA POR MÓDULOSEl Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios se encuentra estructurado en tres módulos según aparecen en la Tabla 1: Módulo Materias Nº de Créditos Carácter Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 Optativos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 OptativosMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 Obligatorio Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 OptativosMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 Obligatorio Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 ObligatorioTabla 1. Estructura de Módulos y materias ESTRUCTURA DE LAS ASIGNATURAS POR CUATRIMESTRES1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE Asignatura Créditos AsignaturaCréditos606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606538 – Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA) 6 606542 – Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606549 –Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606544 – Modelos de Decisión en Marketing 6 Optativa I 6 606545 – Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 6 Optativa II 6 606548 – Trabajo Fin de Máster 9Lista de Optativas y créditos asignados: 606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6 606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 606541 - Gestión de Bases de Datos 6 RECOMENDACIONES ASIGNATURAS OPTATIVAS SEGÚN TITULACIÓN:
  • Alumnos graduados en Estadística Aplicada o similar:
606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6 créditos 606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 créditos
  • Alumnos graduados en ADE, Comercio, Económicas o similar
606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 créditos 606541 - Gestión de Bases de Datos 6 créditos
  • Alumnos graduados en Informática de Gestión, Informática de Sistemas o similar
606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 créditos 606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 créditos RECOMENDACIONES PARA LOS ESTUDIANTES QUE QUIERAN SEGUIR LOS ESTUDIOS A TIEMPO PARCIAL Alumnos graduados en Estadistica Aplicada o similar:Asignatura Créditos Asignatura Créditos 1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606538 - Técnicas y Metodología dela Mineríade Datos (SEMMA) 6 606544 - Modelos de Decisión en Marketing 6 606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integra 63º CUATRIMESTRE 4º CUATRIMESTRE606547 - Competencia Empresarial y Teoría de Juegos 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 606549 - Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606548 - Trabajo Fin de Máster 9Alumnos graduados en ADE, Comercio, Económicas o similarAsignatura Créditos Asignatura Créditos 1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE606541 - Gestión de Bases de Datos 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 606544 - Modelos de Decisión en Marketing 6 606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 63º CUATRIMESTRE 4º CUATRIMESTRE606538 - Técnicas y Metodología dela Mineríade Datos (SEMMA) 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integra 6 606549 - Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606548 - Trabajo Fin de Máster 9ALUMNOS GRADUADOS EN INFORMATICA DE GESTION, INFORMATICA DE SISTEMAS O SIMILARAsignatura Créditos Asignatura Créditos 1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE606540 - Complementos de Formación en Técnicas de Minería de Datos 6 606542 - Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606543 - Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606544 - Modelos de Decisión en Marketing 6606545 - Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 63º CUATRIMESTRE 4º CUATRIMESTRE606538 - Técnicas y Metodología dela Mineríade Datos (SEMMA) 6 606539 - Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606546 - Gestión Global del Riesgo. Scoring 6 606549 - Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606548 - Trabajo Fin de Máster 9 ESTRUCTURA POR MÓDULOSESTRUCTURA POR MÓDULOS El Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios se encuentra estructurado en tres módulos según aparecen en la Tabla 1: Módulo Materias Nº de Créditos Carácter Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 Optativos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 OptativosMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 Obligatorio Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 OptativosMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 Obligatorio Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 ObligatorioMódulo Materias Nº de Créditos Carácter Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 Optativos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 OptativosMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 Obligatorio Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 OptativosMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 Obligatorio Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 ObligatorioMódulo Materias Nº de Créditos Carácter Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 Optativos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 OptativosMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 Obligatorio Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 OptativosMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 Obligatorio Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 ObligatorioMódulo Materias Nº de Créditos Carácter Módulo MóduloMóduloMaterias MateriasMateriasNº de Créditos Nº de CréditosNº de CréditosCarácter CarácterCarácter Módulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 6 Obligatorios
6 OptativosMódulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de DatosMódulo I. Técnicas de Tratamiento y Minería de Datos Módulo I Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información Materia I.1. Técnicas de Tratamiento de la Información 12 12 6 Obligatorios
6 Optativos 6 Obligatorios
6 Optativos
Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 12 Obligatorios
6 Optativos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos Materia I.2 Técnicas Estadísticas de Minería de Datos 18 18 12 Obligatorios
6 Optativos 12 Obligatorios
6 Optativos
Módulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 ObligatorioMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia EmpresarialMódulo II. Aplicaciones de la Minería de Datos al Marketing y a la Inteligencia Empresarial Módulo II Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente Materia II.1. Minería de Datos aplicada al Marketing y a la Inteligencia de Cliente 12 12 Obligatorio ObligatorioMateria II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 6 Obligatorios
12 Optativos Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial Materia II.2. Métodos de Estrategia e Inteligencia Empresarial 18 18 6 Obligatorios
12 Optativos 6 Obligatorios
12 Optativos
Módulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 ObligatorioMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de MásterMódulo III. Metodología y Desarrollo del Trabajo Fin de Máster Módulo III Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación Materia III.1 Metodología de un Trabajo de Investigación 3 3 Obligatorio ObligatorioMateria III.2. Trabajo Fin de Máster 9 Obligatorio Materia III.2. Trabajo Fin de Máster Materia III.2. Trabajo Fin de Máster 9 9 Obligatorio Obligatorio Tabla 1. Estructura de Módulos y materias ESTRUCTURA DE LAS ASIGNATURAS POR CUATRIMESTRESESTRUCTURA DE LAS ASIGNATURAS POR CUATRIMESTRES 1º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE Asignatura Créditos AsignaturaCréditos606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606538 – Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA) 6 606542 – Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606549 –Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606544 – Modelos de Decisión en Marketing 6 Optativa I 6 606545 – Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 6 Optativa II 6 606548 – Trabajo Fin de Máster 91º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE Asignatura Créditos AsignaturaCréditos606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606538 – Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA) 6 606542 – Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606549 –Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606544 – Modelos de Decisión en Marketing 6 Optativa I 6 606545 – Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 6 Optativa II 6 606548 – Trabajo Fin de Máster 91º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE Asignatura Créditos AsignaturaCréditos606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606538 – Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA) 6 606542 – Gestión y Explotación de Almacenes de Datos 6 606549 –Metodología de un Trabajo de Investigación 3 606544 – Modelos de Decisión en Marketing 6 Optativa I 6 606545 – Inteligencia de Negocio y Cuadro de Mando Integral 6 Optativa II 6 606548 – Trabajo Fin de Máster 91º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE 1º CUATRIMESTRE 1º CUATRIMESTRE1º CUATRIMESTRE2º CUATRIMESTRE 2º CUATRIMESTRE2º CUATRIMESTRE Asignatura Créditos AsignaturaCréditos Asignatura AsignaturaAsignaturaCréditos CréditosCréditosAsignaturaAsignatura AsignaturaCréditos CréditosCréditos606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 606543 – Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) 6 6 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 606539 – Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos 6 6 o y Cuadro de Mando...
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