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(PEBA)

Programa Ejecutivo en Business Analytics

Conviértete en protagonista de la transformación digital aprendiendo a tomar decisiones basadas en datos.

Solicitud de admisión

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Inicio del plazo: 1 de junio


25 plazas

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Puertas Abiertas/
Sesiones informativas

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Duración/
Plan de estudios

Plan de estudios

1 cuatrimestre


20 ECTS propios

Plan de estudios

Información/Calidad/
Calendarios

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Presencial


Viernes tarde
Sábado mañana

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Programa_Ejecutivo_en_Business_Analytics
Descubre el valor del dato para el negocio

¿Qué es el Programa Ejecutivo en Business Analytics?

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

Todo lo que necesitas saber

PA

Proceso de admisión

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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

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  • Presentación de solicitudes: A partir del 1 de junio.
  • Duración del curso: 27 septiembre 2019 -17 enero 2020.
  • Horario: Viernes de 17:30 h a 21:00 h y sábados de 9:00 h a 14: 00 h.
  • El curso tiene lugar a lo largo de un cuatrimestre y las sesiones presenciales tendrán una periodicidad tal que permita a los alumnos compaginar esta formación con la dedicación laboral.
    Adicionalmente, el alumno deberá realizar 5 horas semanales de trabajo online.

P

Perfil de ingreso/Requisitos y documentación

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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.

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Información económica y ayudas

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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

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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

SA

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Con quién vas a estudiar y qué te van a enseñar

Plan de estudios Flecha DownCreated with Sketch.

PROGRAMA
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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