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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: 23 de octubre


plazas limitadas

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Puertas Abiertas/
Sesiones informativas

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Duración/
Plan de estudios

Plan de estudios

1 semestre, modelo blended


25 ECTS ( 150 horas presenciales y 60 online)

Plan de estudios

Información/Calidad/
Calendarios

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Presencial


Viernes tarde
Sábado mañana
ICADE Business School
( Calle Rey Francisco 4 )

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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 de empresa basado en datos, y tutelado por expertos 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 reales de Marketing, Finanzas, Recursos Humanos, Operaciones, Logística, Estrategia, Ventas y otras áreas clave para el negocio. 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 Consulta los estudios relacionados

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 8 de junio.
  • Duración del curso: 23 de octubre 2020 -17 de abril 2021.
  • Horario: Viernes de 16:30 h a 21:00 h y sábados de 9:00 h a 14:00 h.
  • El curso tiene lugar en ICADE Business School ( Calle Rey Francisco 4) a lo largo de un semestre 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.

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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, 7.300€. Este pago queda fraccionado en un primer desembolso de 1.240€ en cocepto de matrícula y 6 mensualidades de 1.010€. El importe de la reserva de plaza es de 1.240€"

A los alumnos y alumni de Comillas se les aplicará un 25% de descuento.

En el caso de que exista más de un alumno procedente de una misma empresa, están previstos otros descuentos no acumulables al que otorga la condición de antiguo alumno. Estos son:

- 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.

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Contacto

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Alejandro Cadenas Gonzáles(Director PEBA) acadenasg@comillas.edu

José María Fernández-Rico (Coordinador PEBA) 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
NEGOCIOS DATA-CENTRIC (3 ECTS)
Economía digital y sociedad  
Negocios digitales  
Estrategias con BD y modelos de negocio  
Ciclo de Business Data  
Desafíos laborales derivados del trabajo en el paradigma de BD  
Gestión de proyectos con Big Data  
Internet de las cosas  
MODELOS Y ESTADÍSTICA (5 ECTS)
Paradigma BD  
Ampliación del concepto “dato”  
Fuentes de datos  
Nociones de arquitecturas BD  
Programación básica en R studio  
Aplicación de algoritmos a situaciones reales de Business Data  
TRATAMIENTO DE DATOS Y BIG DATA (3 ECTS)
Conceptos básicos y ejemplos sencillos de las principales técnicas de Machine Learning  
Análisis descriptivos  
Regresión, clasificación  
Clustering  
Medición de resultados y selección del modelo más adecuado  
Modelos supervisados y no supervisados  
TEXT MINING (2 ECTS)
Minería de textos y sentiment analysis  
Análisis de redes sociales  
BUSINESS INTELLIGENCE (2,5 ECTS)
Visualización  
CASOS APLICADOS (3 ECTS)
Casos de éxito en la utilización de Big Data en diferentes áreas  
Marketing  
Recursos Humanos  
Finanzas  
Operaciones y Logística  
Estrategia de Dirección  
REGULACIÓN Y ÉTICA (1 ECTS)
Marco legal y casos de ética  
TENDENCIAS Y PROYECTO FINAL (5,5 ECTS)
Proyecto Final  

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