• Curso 2018-19 con Google Cloud proveedor Bluekiri
  • Jornada Techtalks Càtedra HBG-UIB
  • Jornadas sobre análisis de datos masivos en empresa
  • Conoce la infraestructura necesaria
  • Realiza análisis estadísticos
  • Aprende econometría para datos masivos
  • Tres especialidades diferentes

Máster de Análisis de Datos Masivos en Economía y Empresa

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Este máster proporciona al estudiante y al profesional la posibilidad de formarse profesionalmente en campos con una gran demanda de personal cualificado y de enorme interés social.

Sobre MADM

Entre los contenidos impartidos en el máster puede encontrarse las tecnologías necesarias para el análisis de datos masivos (BigData), aprendizaje estadístico, toma de decisiones, econometría, gestión empresarial, computación en la nube (CloudComputing), minería de datos y texto, análisis de series temporales, etc. A través de sus tres especializadesde el estudiante prodrá elegir el perfil de formación deseado. Este máster combina la formación rigurosa y académica con el trabajo en aplicaciones reales y prácticas, usando las plataformas software y hardware adecuadas.

Salidas profesionales

El atractivo del máster radica precisamente en que resulta de utilidad para los más variados sectores de actividad, desde las empresas de carácter más netamente de producción hasta empresas y entidades de servicios. Incluyendo entre ellas las administraciones públicas.

Programadores sobre BigData

Crean la infraestructura necesaria para instalar y usar herramientas para el análisis masivo de datos.

Analistas o Científicos de Datos

Ayudan a informar y conocer datos significativos a partir de datos en crudo de los productos subyacentes. Específicamente, ellos son responsables de obtener, analizar e informar sobre los datos que van desde las métricas de negocio al comportamiento del usuario y el rendimiento del producto.

Profesional de Empresa Experto en Datos

Son analistas de datos para el mejoramiento y apertura de nuevos servicios dentro de la empresa.

Competencias adquiridas en el máster

Competencias Básicas y Generales:

CG1 – Saber recuperar datos y extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos mediante la aplicación eficiente de técnicas de análisis de datos en diferentes dominios. Adoptar los modos de interacción adecuados según las tareas de usuario que se estén apoyando, en especial en aquellos casos en los que interviene el razonamiento analítico.
CG2 – Elaborar adecuadamente y con originalidad argumentos motivados y proyectos de trabajo, redactar planes, informes profesionales así como formular hipótesis y conjeturas razonables en su área de especialización.
CG3 – Conocer aplicaciones avanzadas de la ciencia de datos y de sus tecnologías a la economía, empresa y turismo
CG4 – Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas asociadas al análisis de datos para modelizar y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados utilizando dichas herramientas y las técnicas asociadas.
CG5 – Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Estadística participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la Sociedad de la Información.
CG6 – Capacidad para aplicar los principios de la ciencia de datos a la economía, la empresa y el turismo, así como conocer la legislación, regulación y normalización asociada al uso de datos.
CG7 – Conocer y utilizar las diferentes técnicas de regresión para el diagnóstico, evaluación, inferencia y posterior toma de decisiones.
CB6 – 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
CB7 – Que los estudiantes sepan 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
CB9 – Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 – Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Específicas:

CE1 – Capacidad para procesar grandes volúmenes documentales para extraer patrones y conocimiento mediante técnicas de minería de textos y minería web
CE2 – Capacidad para la administración y gestión de software para el procesamiento de datos masivos
CE3 – Capacidad para identificar actores centrales, relaciones de influencia y de poder, así como para identificar patrones de intercambio, en redes sociales.
CE4 – Capacidad para implementar aplicaciones de clasificación y búsqueda sobre repositorios masivos de documentos no estructurados o semi-estructurados, así como para evaluar su eficiencia y eficacia.
CE5 – Capacidad para la utilización de herramientas disponibles para preparar y ejecutar aplicaciones para datos masivos en la nube.
CE6 – Saber sintetizar y describir una gran cantidad de datos seleccionando los estadísticos adecuados al tipo de variables y analizar las relaciones existentes entre ellas.
CE7 – Capacidad para modelar la dependencia entre una variable respuesta y varias variables explicativas, en conjuntos de datos complejos, mediante técnicas de regresión, e interpretando los resultados obtenidos.
CE8 – Capacidad para analizar un conjunto dado de variables mediante técnicas de clasificación interpretando los resultados obtenidos.
CE10 – Conocer los ámbitos de aplicación del paradigma “Big Data” y desarrollar la capacidad para extender el análisis de datos a actividades estratégicas en economía, empresa y turismo.
CE11 – Usar las técnicas Big Data para apoyar la toma de decisiones informadas basadas en datos, en las áreas de empresa, economía, y turismo.
CE12 – Capacidad para entender los beneficios del análisis de datos y los elementos que intervienen en el proceso; aplicarlos en la resolución de problemas; elegir las técnicas más adecuadas a cada problema; aplicar de forma correcta las técnicas de evaluación y saber interpretar los modelos y resultados.
CE13 – Adquirir la capacidad de seleccionar las tecnologías de análisis de datos adecuadas en los campos de la economía, la empresa y el turismo, adquiriendo conocimientos avanzados para establecer sistemas de control y evolución de la actividad de interés.
CE14 – Diseñar y planificar un proyecto de análisis de datos en problemas reales del ámbito económico, empresarial o turístico.
CE15 – Capacidad de modelizar fenómenos reales a través de vectores aleatorios y de aplicar las principales técnicas de análisis multivariante en el contexto de la industria y empresa.

MADM es un máster de 90 créditos

Repartidos en un bloque obligatorio de asignaturas (33c), tres bloques especilizantes (18c), asignaturas optativas (9c), prácticas externas (12c) y un proyecto final (18c).

Asignaturas obligatorias 33Créditos
Asignaturas especializantes 18Créditos
Asignaturas optativas 9Créditos
Prácticas externas 12Créditos
Proyecto final de máster 18Créditos

Asignaturas obligatorias

  • Tecnologías para el análisis de datos masivos (9 créditos)
  • Aprendizaje estadístico y toma de decisiones (6c)
  • Redes sociales y económicas (6c)
  • Econometría para datos masivos (6c)
  • Datos masivos y la gestión empresarial (6c)

3 Especialidades

Tecnologías Informáticas para la gestión de datos masivos
  • Visualización de datos (3c)
  • Computación en la nube (Cloud Computing) (6c)
  • Gestión y almacenamiento de datos masivos (6c)
  • Minería de datos y texto (6c)
Herramientas de gestión y análisis inteligente de datos
  • Nuevas tendencias en Minería de datos (6c)
  • Técnicas Estadísticas con Información Imprecisa (3c)
  • Técnicas de Optimización con Información Imprecisa (3c)
  • Aprendizaje estadístico y toma de decisiones II (6c)
  • Herramientas de simulación y muestreo en datos masivos (3c)
Técnicas y aplicaciones a la gestión económica y empresarial
  • Análisis de series temporales (6c)
  • Finanzas y econometría con datos de alta frecuencia. (6c)
  • Aplicaciones de minería de datos a la industria del turismo (6c)
  • Gestión de recursos humanos (3c)
  • Minería de textos para las ciencias sociales (3c)

Optativas

  • Derivados financieros (3c)
  • Modelización del riesgo de créditos en el sector bancario (3c)
  • Finanzas Quantitativas (3c)
  • Analíticas para el conocimiento del cliente (3c)
  • Aplicaciones para redes sociales (6c)

Prácticas Externas

Las prácticas externas suponen 12 créditos de los 90 que componen el Máster. Dichos créditos podrán ser reconocidos por acreditación de experiencia laboral y profesional, siempre y cuando el alumno justifique y demuestre que la experiencia laboral y profesional está directamente relacionada con la temática y las competencias del Máster.

Protocolo de Prácticas (pdf)

Trabajo Final de Máster

El trabajo final de máster representa la consecución de habilidades y competencias  del máster en el uso adecuado de tecnologías y herramientas para el análisis masivo de datos. El trabajo, sobre una temática concreta,  presenta unos objetivos o hipótesis, una elaboración práctica y con una reflexión critica sobre todo el trabajo realizado. Además,  ha de presentarse por escrito y defenderse en un acto público. Por lo general,  la naturaleza del proyecto viene pactado con el tutor pudiendo ser una idea propia del alumno o provenir de un trabajo externo.

Documentación del TFM:

Las propuestas son publicadas en la aula digital, donde se podrá encontrar más información.

Periodos habilitados para la defensa del TFM durante el curso 2018-2019:

  • Periodos habilitados para la realización de la defensa:

    – Del 18 de septiembre al 29 de septiembre de 2017
    – Del 19 de febrero al 2 de marzo de 2018
    – Del 25 de junio al 6 de julio de 2018
    – Del 10  de septiembre al 21 de septiembre de 2018

    – Del 18 de febrero al 28 de febrero de 2019
    – Del 24 de junio al 5 de julio de 2019
    – Del 16 de septiembre al 24 de septiembre de 2019

    La plataforma de TFM del CEP estará habilitada durante los siguientes periodos:

    – Inscripción: Del 17/01/2019 al 11/09/2019
    – Deposito: Del 17/01/2019 al 11/09/2019

Duración

Al ser un máster de 90 créditos tiene una duración máxima de 3 semestres.

Acceso

El máster está dirigido a Ingenieros (todo tipo), licenciados o graduados en Física, Matemáticas, Estadística, Economía, Administración y Dirección de Empresas (ADE) (se recomienda que los alumnos del grado de ADE de la UIB hayan cursado la asignatura optativa (20632) Análisis de Encuestas y Técnicas Mutivariantes).

No se definen pruebas específicas de acceso al título de Máster en “Análisis de Datos Masivos en Economía y Empresa”. Sin embargo, se establece como criterio de acceso que los estudiantes de nuevo ingreso provenientes de planes de estudio de Grados provengan de aquellos pertenecientes a la rama de conocimiento de Ingeniería y Arquitectura, Ciencias Sociales y Jurídicas (Economía y Administración y Dirección de Empresas) y Ciencias (Estadística, Matemáticas, Física). El perfil de ingreso recomendado es el del alumno que ha realizado el Grado en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física, Economía o en Administración y Dirección de Empresas. Para el resto de Grados de la rama de conocimiento de Ingeniería y Arquitectura, la Comisión Académica de la Titulación (CAT) valorará si en el Grado correspondiente el estudiante ha recibido la formación y adquirido la competencias adecuadas para poder seguir los estudios del Máster sin necesidad de realizar complementos formativos, lo que determinará la aceptación o no del estudiante en concreto.

Los criterios de admisión ponderarán en primer lugar que cumplan el perfil de ingreso al título y en segundo lugar la nota media del expediente académico de los estudios de acceso al Máster.

Las solicitudes de admisión al Máster serán resueltas por la CAT, nombrada por el órgano competente y presidida por el Director del Máster, que realizará los trámites oportunos según la normativa vigente. La Comisión de Estudios se reunirá antes de transcurridos los quince días siguientes al plazo de finalización de la preinscripción para valorar las solicitudes según los requisitos establecidos (Real Decreto 1393/2207) y los criterios de admisión señalados anteriormente. Si el número de estudiantes interesados excede el numerus clausus, los expedientes académicos serán ponderados siguiendo el método de ponderación utilizado en la fase de selección de la convocatoria para la adjudicación de las ayudas para la formación de profesorado universitario (FPU) del año en curso o del año anterior si la convocatoria no ha sido publicada, y la Comisión Académica de la Titulación establecerá una lista de suplentes, por orden de méritos, para cubrir la eventualidad de renuncia en el derecho de matrícula por parte de algunos de los seleccionados en primera instancia.

La entrada de estudiantes en semestres posteriores al inicial será estudiada por el órgano responsable del Máster en cada caso y se procederá de acuerdo a la normativa reguladora de la universidad. La decisión sobre la admisión estará condicionada como mínimo a los siguientes criterios:

  • La enseñanza debe tener plazas disponibles
  • No será posible admitir estudiantes en asignaturas que lleven ya un semestre en curso, excepto si un reconocimiento de estudios previos compensa este retraso.

En el caso de estudiantes con necesidades especiales o particulares asociadas a la discapacidad, su admisión se realizará de acuerdo con la Disposición adicional vigésima cuarta de la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, sobre la inclusión de las personas con discapacidad en las universidades. Se contemplarán las medidas de acción positiva que aseguren el acceso de estos estudiantes al Máster, siempre que reúnan las condiciones que marca la normativa vigente.

Tecnologías

Horarios

Horarios del curso 2018-2019 (Horarios 2018-19)

Claustro

El personal docente está formado por profesores del Departamento de Matemáticas e Informática, Departamento de Economía Aplicada y Departamento de Economía de la Empresa

Jornadas organizadas en cursos anteriores

CURSO 2017-18

TechTalks: Càtedra HotelBeds Technology d’Innovació turística de la Universitat de les Illes Balears

25 de Enero de 2018

Salón de Actos del Ed. Anselm Turmeda, Campus UIB Programa

Presentación máster - 2016-17

Jornadas sobre Análisis de Datos Masivos en Empresa

Os dejamos las ponencias celebradas el 17 de Junio de 2016

Horario:  de 9:00h a 14:00h
Salón de Actos, Edif. Anselm Turmeda, Universitat de les Illes Balears

PONENTES

PONENCIAS

¿Por qué elegir nuestro máster?

Actualmente se presenta una gran demanda de perfiles relacionados con el análisis de datos masivos. Los tiempos cambian y surgen nuevos paradigmas en el proceso de toma de decisiones. Hoy en día, son los datos los que hablan y determinan el rumbo del camino a seguir, haciendo que en las empresas se dejen de lado ciertas decisiones basados en criterios personales. El Big Data esta en auge y cada vez son mas las empresas que desean incluir en sus actividades la cultura, disciplina y análisis de los datos.

Empresas colaboradoras del Máster

Precio, Ayudas y Becas

1957 € *

*Precio orientativo. Los precios para cada curso académico serán regulados por el decreto de tasas que será publicado en el BOIB
correspondiente. Consultar http://cep.uib.es/es/master/MADM/ para más información. Dispones de la opción de pago fraccionado.

BECAS

Convocatoria de becas, premios y ayudas generales para los estudios de máster

http://cep.uib.es/es/Alumnat/Beques/

Contacto

     

Mensaje

971 17 33 36

Campus universitari. Universitat de les Illes Balears. Edifici Anselm Turmeda: Ctra. Valldemossa Km 7.5 07122-Palma de Mallorca

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