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(PEBA)
Conviértete en protagonista de la transformación digital aprendiendo a tomar decisiones basadas en datos.
Solicitud de admisión
Inicio del plazo: 1 de junio
25 plazas
Puertas Abiertas/
Sesiones informativas
Duración/
Plan de estudios
1 cuatrimestre
20 ECTS propios
Información/Calidad/
Calendarios
Presencial
Viernes tarde
Sábado mañana
La revolución digital permite tomar decisiones de negocio más acertadas, usando herramientas que extraen conclusiones del gran caudal de datos disponible. Es lo que se denomina análisis de datos de empresa, o Business Analytics. Se trata de una disciplina muy demandada por el mercado laboral y con excelentes perspectivas de crecimiento.
Desarrolla un proyecto con datos reales y excelentes profesionales
Conscientes de esta necesidad, desde ICADE Business School ofrecemos el "Programa Ejecutivo en Business Analytics”. Su objetivo es formar en los principios de la analítica y en su aplicación a los problemas de empresa. Se desarrolla con una metodología práctica que aúna la adquisición de habilidades analíticas generales con el estudio detallado de casos de uso reales en Marketing, Finanzas, Recursos Humanos y Operaciones y Logística. Con esta combinación, se consiguen las competencias profesionales para facilitar la interlocución entre las áreas técnicas y de negocio y construir propuestas de valor novedosas basadas en datos.
Descargar folleto
PA
Proceso de admisión
Solicitar la admisión. El proceso se inicia on-line, una vez que el candidato ha comprobado que reúne los requisitos de elegibilidad al Diploma. Asimismo, deberá adjuntar la documentación que se detalla en el apartado “Requisitos y Documentación”.
Nota informativa.
Realizar la entrevista personal. El candidato realizará una entrevista personal con los responsables del programa, así como una prueba técnica presencial de análisis de datos y razonamiento estadístico.
Más información sobre la prueba técnica de acceso
Comunicación y requisitos legales de acceso a la universidad. El candidato será informado sobre el resultado de la admisión en un plazo aproximado de 15 días desde la realización de los pasos anteriores.
Formalizar la matrícula. Una vez admitido, el alumno debe formalizar la matrícula. El proceso se inicia vía web, pero es necesario entregar el impreso de matrícula y la documentación adicional en Secretaría General en los plazos que expresamente se indiquen al candidato.
FI
Fechas importantes
P
Perfil de ingreso/Requisitos y documentación
Requisitos
Para la admisión al programa se tendrán en cuenta los siguientes criterios de valoración de méritos:
- El expediente académico.
- La experiencia laboral.
- Resultado de la prueba técnica de análisis de datos y razonamiento estadístico.
- Valoración de la entrevista personal.
Documentación
Nota Informativa
Junto con el impreso de solicitud debidamente cumplimentado deben presentarse los siguientes documentos:
- Copia Compulsada del título académico de Grado, Licenciatura o Máster Universitario.
- En el caso de estar cursando actualmente un programa en Comillas, copia de la matrícula realizada para el curso académico actual.
- En el caso de eser antiguo alumno de estudios de Grado, Licenciatura, Diplomatura o Máster Universitario de Comillas, fotocopia del título académico correspondiente o del resguardo de haber abonado las tasas de la solicitud de título ( si no se tiene todavía).
- Focopia del D.N.I o Pasaporte.
- Curriculum vitae.
Material para las clases
Se requiere que el alumno lleve al aula un ordenador portátil (no tablet), con sistema operativo Windows o MacOS, procesador Core i5 o superior, 8 GB de RAM y 1 TB de disco.
IE
Información económica y ayudas
Precio del programa, 6.000 €.
A los alumnos y alumni de Comillas se les aplicará un 25% de descuento.
Asimismo, y sin carácter acumulable, hay previstos descuentos por volumen.
- 10% por 2-3 alumnos de la misma empresa.
- 20% por 4-5 alumnos de la misma empresa.
- 25% por 6 o más participantes de la misma empresa.
C
Contacto
Francisco Javier García Algarra (Director DFBA) fjgalgarra@comillas.edu
José María Fernández-Rico (Coordinador DFBA) jmrico@comillas.edu
ICADE Business School
Calle Rey Francisco 4
Teléfono de información: 91 559 20 00
| DIGITAL ENVIROMENT & BUSINESS / ENTORNO DIGITAL & NEGOCIOS (3 ECTS) | ||
|---|---|---|
| Digital economy & society / Economía digital & sociedad | ||
| Digital business / Negocios digitales | ||
| Big Data strategies and business models / Estrategias con BD y modelos de negocio | ||
| Business data cycle / Ciclo de Business Data | ||
| Organisational challenges of people working in the BD paradigm / Desafíos | ||
| laborales derivados del trabajo en el paradigma de BD | ||
| Big Data projects management / Gestión de proyectos con Big Data |
| BIG DATA & ANALYTICS (4,8 ECTS) | ||
|---|---|---|
| INTRO TO BIG DATA ECOSYSTEM / INTRODUCCIÓN AL ECOSISTEMA BIG DATA | ||
| Big data paradigm / Paradigma BD | ||
| Extension of "data" notion. Data sources / Ampliación del concepto “dato”. Fuentes de datos | ||
| Notions of Big Data architectures / Nociones de arquitecturas BD | ||
| Internet of things / Internet de las cosas | ||
| INTRO TO MACHINE LEARNING TECHNIQUES / INTRODUCCIÓN A TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING | ||
| Basic concepts and easy examples of main Big Data techniques / Conceptos básicos y ejemplos sencillos de las principales técnicas de Machine Learning: | ||
| Descriptive analytics / Análisis descriptivos | ||
| Regression, classification/ Regresión, clasificación | ||
| Clustering / Clustering | ||
| Text mining & sentiment analysis / Minería de textos y sentiment analysis | ||
| Social networks analysis / Análisis de redes sociales | ||
| Visualization / Visualización | ||
| Measuring performance and selecting best suited model / Medición de resultados y selección del modelo más adecuado |
| HANDS ON (5,4 ECTS) | ||
|---|---|---|
| HANDS ON: INTRODUCTION TO PROGRAMMING IN R&BUSINESS EXAMPLES | ||
| Programming basics in R Studio / Programación básica en R Studio | ||
| Applying algorithms to real business data problems / Aplicación de algoritmos a situaciones reales de Business Data |
| LEGAL & ETHICAL CHALLENGES / DESAFÍOS LEGALES Y ÉTICOS (0,6 ECTS) | ||
|---|---|---|
| Legal framework and ethics cases / Marco legal y casos de ética |
| APPLIED BIG DATA CASES / CASOS APLICADOS DE BIG DATA (6,2 ECTS) | ||
|---|---|---|
| Full cases of success using Big Data in some different fields / Casos de éxito en la utilización de Big Data en diferentes áreas: | ||
| Marketing | ||
| Human Resources / Recursos Humanos | ||
| Finance / Finanzas | ||
| Opertations & Logistics / Operaciones y Logística | ||
| FINAL Project / Proyecto Final |
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