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Rama de Ciencias Sociales y Jurídicas

Curso Universitario de Formación Avanzada en Analítica de Datos

Ciencias Sociales y Juridicas
Icono del Area del estudio
Créditos

Créditos totales

18 Créditos obligatorios

Créditos optativos

Número de plazas
25
Lugares de impartición
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de Albacete

Responsables del título

Cristina Díaz García (Directora) 

Antonio Díaz Pérez (Secretario) 

Matías Gámez Martínez (Secretario) 

Modalidad

Online

Precios

18 ECTS x 45 €/ECTS + 7,77€ tasas seguro obligatorio = 817,77 €

Composición

Independiente

Información General

Bienvenido al Máster de Formación Permanente en Analítica de Negocios en un Entorno Digital, tu puerta de entrada al futuro del mercado laboral. Según el informe de la Asociación Española de Inteligencia Artificial para la Industria (IndesIA), se espera que en los próximos tres años se necesiten más de 90.000 expertos en Data e Inteligencia Artificial solo en España. Las empresas necesitan crecer, pero la escasez de perfiles cualificados es evidente. ¿La solución? La formación. Es la clave para satisfacer esta creciente demanda.

La formación no solo es esencial para aquellos que buscan ingresar al mercado laboral, sino también para aquellos que ya están empleados. El informe “Future of Jobs Report 2023” del Foro Económico Mundial indica que la tecnología y el análisis de Big Data transformará el 68 por ciento de los empleos en España para 2027. Por eso es fundamental la formación continua, el upskilling y reskilling, siendo prioritario para el 73% de las empresas españolas reciclar a su capital humano y desarrollar el talento en ese sentido.

El mercado laboral está evolucionando, demandando nuevas profesiones y cambios en los perfiles tradicionales. Los profesionales del futuro deben adaptarse rápidamente, utilizar la información y las soluciones tecnológicas disponibles, y tomar decisiones empresariales basadas en el análisis de grandes flujos de datos. La recopilación, almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos potencian la rentabilidad del "petróleo" del siglo XXI: la información, que son los datos puestos en contexto.

¿Te interesa predecir lo que puede ocurrir a partir de los datos y dominar herramientas como R, Databricks, Hadoop y las cloud de Azure y Amazon, y sacarles el máximo partido? Si la respuesta es sí, te presentamos la siguiente formación especializada, práctica y adaptada a tus a necesidades.

El Curso Universitario de Formación Avanzada en Analítica de Datos (18 ECTS) es un curso con el que aprenderás a gestionar, procesar y extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos usando el lenguaje de programación R. Además, conocerás las herramientas y plataformas para desarrollar proyectos de Big Data, como Databricks, Jupyter y Hadoop, y cómo estas tecnologías tienen aplicación en el ámbito de la empresa digital. También descubrirás el uso de plataformas Cloud como Azure y Amazon, y cómo pueden facilitarte el trabajo con los datos.

Este curso podrá ser reconocido por 18 créditos ECTS del título de Máster de Formación Permanente en Analítica de Negocios en un Entorno Digital, siempre que el estudiante cumpla con los requisitos de acceso al Máster.

Tendrás 100 horas de prácticas en empresas, remuneradas y cotizando a la Seguridad Social.

No dejes pasar esta oportunidad y matricúlate ya en este curso que te abrirá las puertas del futuro. ¡Te esperamos!

En el caso de  tener titulación universitaria de grado (licenciatura o ingeniería) previa, podrán cursar el curso de Experto en Analítica de Datos

 Te dejamos un breve vídeo del contenido del MANED y de sus salidas profesionales.

FUNDAMENTOS DE ANÁLISIS DE DATOS Y MACHINE LEARNING

  • Plantear Proyectos de Análisis de Datos (estructuras de datos, importación-exportación, informes reproducibles).
  • Manejar el programa de software R para hacer análisis exploratorio de datos y hacer programación básica en R.
  • Visualización de datos con ggplot2

MACHINE LEARNING 1: MÉTODOS DE CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO CON R

  •  Aprender a utilizar técnicas de aprendizaje supervisado (Métodos clásicos; Regresión y clasificación mediante modelos basados en árboles; Algoritmos de clasificación con Naive Bayes; Algoritmos de clasificación con Support Vector Machine; Combinación de clasificadores; Detección de anomalías; Algoritmos de agrupamiento; Aprendizaje por refuerzo).

MACHINE LEARNING 2: MÉTODOS DE CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO CON R

  •  Aprender a utilizar técnicas de aprendizaje no supervisado (Algoritmos de agrupamiento, Técnicas de detección de anomalías, Aprendizaje por refuerzo)

REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

  •  Conocer cómo funcionan las redes neuronales (supervisadas, no supervisadas y de más alto nivel -Deep Learning-)

BIG DATA Y PROCESAMIENTO PARALELO DE DATOS

  • Aprender a trabajar con Big data (Herramientas y plataformas para trabajar; Manejo de datos; Visualización de datos; Machine learning)

TALLERES DE APLICACIONES A LA EMPRESA

  • Aplicar las herramientas analizadas en el curso (R, nube, Machine Learning, Big Data) a casos reales de la empresa
  • No se requiere titulación universitaria previa para acceder a este curso.

La Comisión Académica del curso podrá tener en cuenta los siguientes criterios al valorar las solicitudes presentadas:

• Titulación del candidato/a.

• Expediente académico.

• Perfil y adecuación de la formación previa a los contenidos del Máster.

• Experiencia Profesional.

• Entrevista personal

En el caso de  tener titulación universitaria de grado (licenciatura o ingeniería) previa, podrán cursar el curso de Experto en Analítica de Datos

  • Tecon Soluciones Informáticas
  • GlobalCaja
  • Colegio de Economistas de Albacete
Novedades
Acceso y matrícula

Plazos

Preinscripción

Del 05/07/2023 al 17/02/2024

Matrícula

Del 24/07/2023 al 17/02/2024

Impartición

Del 01/2/2024 al 12/06/2024*

*Consultad con el equipo de dirección la posibilidad de adelantar la realización del módulo de prácticas


Precio del curso: 18 ECTS x 45 €/ECTS + 7,77€ tasas seguro obligatorio = 817,77 €

Fraccionamiento: Sí

  • Plazo del segundo pago: del 20 al 25 de febrero de 2024
  • Importe de segundo pago: 405 €

Bonificaciones UCLM: No

Curso bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo - FUNDAE. RD. 395/2007.

Requisitos de admisión:

  • Estudiantes y profesionales con interés en los contenidos (formación en Administración y Dirección de Empresas, Economía, Informática, …).
 Documentación para formalizar la preinscripción:
  • DNI/pasaporte/documento de identidad en vigor

Instrucciones preinscripción y matrícula

Los alumnos admitidos deberán formalizar su automatrícula, para ello deberán acceder a la página de automatrícula con sus credenciales.

Acceder a la MATRÍCULA online

Para realizar el abono se podrá utilizar una de las siguientes opciones:

  • Pago por RECIBO BANCARIO, deberán imprimir la carta de pago y presentarla en una de las entidades bancarias colaboradoras (aparecen en la carta de pago) y realizar el abono correspondiente, sólo para pagos realizados en España.
  • Pago con TARJETA BANCARIA.

ABONO DEL SEGUNDO PLAZO DE MATRÍCULA

Para el abono del mismo, se deberá acceder en los plazos establecidos, al siguiente enlace: Gestión de recibos online

SOLICITUD DE FACTURAS

Todos los alumnos interesados en recibir factura acreditativa del pago de la matrícula deberán solicitarlo a la organización del curso (administrador/a del centro) en el mismo momento de la matriculación, adjuntando la documentación actualizada del IAE del alumno o de la empresa que abona el pago.  Este derecho caducará el día 16 del mes siguiente a la fecha del ingreso del primer plazo.

Plan de estudios
CURSO UNIVERSITARIO DE FORMACIÓN AVANZADA EN ANALÍTICA DE DATOS
Código
Descripción
ECTS
 

403336

Fundamentos de análisis de datos, manejo de R y Machine Learning    

7

G

AN

403337

Métodos avanzados: Deep Learning, Big Data y aplicaciones       

7

G

AN

403338

Prácticas Externas en Analítica de Datos

4

PE

AN

Total de Créditos ECTS

18

G: Obligatoria O: Optativa PE: Prácticas Externas TFM: Proyecto o Trabajo Fin de Estudios AN: Anual C1: 1º Cuatrimestre C2: 2º Cuatrimestre

 

A lo largo de este curso, además de las necesarias clases teóricas, el estudiantado realizará diversos casos prácticos o ejercicios en cada uno de los módulos que componen el programa y realizará prácticas en empresas para aplicar los conocimientos adquiridos a resolver problemas reales con los que se enfrentan las organizaciones en estos días.

El estudiantado contará con acceso a una plataforma virtual a través de la cual tendrá disponible, además de toda la información relativa al curso y su temario, información detallada sobre las calificaciones que vaya obteniendo a lo largo de los diversos bloques que componen el curso.
  • Clases online síncronas por Teams: las clases se impartirán de lunes a jueves en horario de tarde en las que podrá interactuar en directo con el profesorado.
  • Laboratorios y workshops: talleres especializados por titulación para profundizar en las últimas tendencias profesionales y las herramientas más innovadoras del mercado.
  • Actividades prácticas: inspiradas en la simulación de entornos reales de aprendizaje que te preparan para la realidad empresarial como método de caso y participación en foros de debate.
  • Método del caso: una metodología de aprendizaje basada en el learning by doing (aprender haciendo), utilizada por universidades de prestigio como Harvard y Stanford, que te forma para la toma de decisiones estratégicas en las empresas a través de la resolución de casos reales.
  • Foros: sesiones de debate y reflexión en las que se utilizan contenidos de alto impacto (casos cortos, lecturas, podcasts...).
  • Campus Virtual: es nuestra plataforma online diseñada para optimizar el aprendizaje del estudiante, donde encontrará todo lo que necesita para estudiar: los materiales, información de horarios, chats y, muy importante, otros recursos didácticos: pues tendrá acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar su formación como una biblioteca digital, lecturas complementarias, resúmenes con ideas clave, test de autoevaluación, etc.
  • Seguimiento: El estudiantado contará con un tutor personal que estará en contacto para ayudarle con cualquier duda que le pueda surgir. El profesorado seguirá los progresos del aprendizaje y le ayudará en tutorías individuales y grupales.
  • Networking: El estudiantado podrá desarrollar un networking activo que le dará la posibilidad de establecer relaciones con profesionales y profesorado.
  • Prácticas en empresas: El estudiantado podrá aplicar los conocimientos adquiridos en el curso a la resolución de problemas reales de una empresa, con la tutorización de una persona de la empresa y un profesor del curso.


Habrá una prueba eminentemente práctica al final de cada módulo.
Profesorado