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Sesión informativa

26-02-2024

En Línea
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Presentación

Edición
2ª Edición
Créditos
25 ECTS (185 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Español
Precio
4.400€
Opciones de pago de la matrícula

Opciones de pago de la matrícula:
- En un único pago antes del plazo establecido en la carta de admisión al programa.
- Pago fraccionado en dos plazos:

  • El 60% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 40% restante deberá abonarse, como máximo, al cabo de 60 días a partir de la fecha de inicio del programa.
Observaciones campaña 0,7%

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 05/11/2024
Fecha de fin: 10/07/2025
Horario
Martes: 18:00 a 21:00
Jueves: 18:00 a 21:00
Lugar de realización
Tech Talent Center
C/ de Badajoz, 73-77
Barcelona
¿Por qué este posgrado?
La digitalización está cambiando significativamente la forma en la cual las empresas operan y compiten en el mercado, y también está modificando, en consecuencia, la forma en la que interactúan con sus clientes. La digitalización está permitiendo a las empresas automatizar procesos, mejorar la eficiencia y proporcionar nuevos productos y servicios innovadores.

En este escenario, las organizaciones que capitalizan grandes cantidades de datos han comenzado a trasladar este análisis de datos de negocio a las funciones comerciales, operacionales y de producción básicas, así como a las financieras y aquellas relacionadas con la gestión de personas y talento. Sin embargo, la mayoría de profesionales de estas áreas no cuentan con las habilidades tecnológicas necesarias para adaptarse a este cambio ni la capacitación suficiente para aprovechar las enormes oportunidades que la analítica de datos les ofrece en sus puestos de trabajo.

Según un informe de Accenture, en 2022 el 51% de las empresas destacaron la importancia de los programas upskilling y reskilling para la adecuación de competencias de sus trabajadores a los cambios que experimenta el mercado laboral. En este contexto, nace el posgrado en Business Analytics, con el objetivo de mejorar las habilidades de los profesionales y adecuarlas con mayor precisión a las nuevas demandas derivadas de la digitalización. Una vez finalizado el posgrado, los participantes habrán adquirido las competencias clave para aplicar la analítica de datos en la empresa.

A lo largo de la formación, los participantes aprenderán a aprovechar el potencial de los datos en la mejora operativa del negocio y aportar el valor añadido analítico que las organizaciones actuales tanto demandan. El equipo docente impulsará el aprendizaje de los alumnos a través de las herramientas más innovadoras y eficaces en analítica de datos, como las herramientas de programación (SQL, Knime, R y Python) y herramientas de business intelligence (Tableau, Power BI).
Objetivos
El programa tiene como objetivo principal conseguir que los participantes sean capaces de llevar a cabo proyectos de análisis de datos de negocio en empresas. Para ello, se definen las siguientes competencias:

  • Leer y gestionar grandes cantidades de datos de negocio.
  • Analizar datos de negocio a través del análisis exploratorio de datos (data analytics), la inteligencia de negocio (business intelligence) y la analítica de datos de negocio (business analytics).
  • Diseñar proyectos de analítica de datos de negocio.
  • Implementar y gestionar proyectos de analítica de datos de negocio.
  • Comunicar eficientemente los resultados del análisis de datos de negocio.
¿A quién va dirigido?
  • Profesionales con experiencia directiva que deseen adquirir y/o ampliar sus conocimientos y habilidades en el uso de la analítica de datos de negocio.
  • Profesionales que deseen adquirir nuevas habilidades en la analítica de datos de negocio para desarrollar mejor su trabajo actual y aportar más valor a la organización.
  • Profesionales técnicos o recién titulados que deseen adquirir y/o ampliar su formación en el uso de la analítica de datos de negocio.
* Para acceder al posgrado, no es necesario que los interesados tengan conocimientos previos de programación.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
8 ECTS 60h
Analítica de Datos (Data Analytics)
En este módulo los participantes aprenderán los principios fundamentales de la analítica de datos, el flujo de trabajo y las técnicas básicas y avanzadas en el análisis de datos y la comunicación de los resultados. Para ello, se utilizan cuatro de los lenguajes de programación más populares en las empresas: SQL, Knime, R y Python.

    • Estadística y visualizaciones.
    • Machine learning y text mining.
    • Storytelling y visualización de datos.

Los participantes no es necesario que dispongan de formación técnica ni conocimientos previos de programación.
4 ECTS 30h
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)
En este módulo los participantes aprenderán los principios sobre la toma de decisiones y desarrollarán las competencias necesarias para el diseño e implementación de paneles de negocio interactivos que permitan mejorar la toma de decisiones del negocio.

    • Business dashboards.
    • Tableau.
    • PowerBI.
5 ECTS 40h
Modelos y Casos de Analítica de Negocios (Business Analytics)
En este módulo los participantes tendrán que enfrentarse a diferentes retos de negocio a través del uso de la analítica aplicada a los campos del marketing, las finanzas, la producción y la logística, los recursos humanos o la estrategia de negocio.

Pondremos en práctica el uso de las herramientas, conocimientos, plataformas y lenguajes de programación trabajados en los módulos anteriores.
5 ECTS 40h
Proyectos de Analítica e Inteligencia de Negocios (Business Analytics)
En este módulo los participantes aprenderán a diseñar, poner en marcha, dirigir, monitorizar, cerrar y evaluar proyectos de analítica de datos y de inteligencia de negocios. Para ello, se presentarán distintas aproximaciones.

    • Técnicas agile.
    • Ética.
    • Legislación.
3 ECTS 15h
Trabajo de Fin de Posgrado
En el trabajo de fin de posgrado, los participantes tendrán que desarrollar un trabajo relacionado con la inteligencia de negocios y/o la analítica de datos. Los proyectos podrán realizarse de forma individual o grupal. En el módulo, también se desarrollan las habilidades necesarias para el redactado y presentación de trabajos relacionados con el uso de datos de negocio.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Título de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo establecido en el art. 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, y el art. 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y el procedimiento de aseguramiento de su calidad. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria previa oficial. En caso contrario, el estudiante recibirá un certificado de aprovechamiento de los estudios expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya se aprueban anualmente por el Consell de Govern de la Universitat. (Ver datos que constan en el certificado).

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiantado y la consecución de las competencias necesarias.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Aprendizaje basado en problemas (ABP)
Metodología de aprendizaje activo que permite que el estudiante se involucre desde un inicio y adquiera los conocimientos y habilidades a través del planteamiento y la resolución de situaciones o problemas complejos.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Fórums síncronos
Actividades que permiten discusiones abiertas sobre casos de estudio, artículos o preguntas sobre cuestiones concretas. Estos espacios de debate tienen como objetivo compartir puntos de vista y fomentar la participación de los estudiantes.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Elaboración de trabajos
Estudios sobre una temática determinada, individual o grupal, en los que se evalúa la calidad y profundidad de los trabajos, entre otros aspectos.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space el estudiantado podrá visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
El estudiantado de este posgrado tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Fernández Alarcón, Vicenç
    Fernández Alarcón, Vicenç
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    Catedrático en Gestión de Empresas y Analítica de Datos de Negocio (Business Analytics, BA) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Administración y Dirección de Empresas por la UPC. Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universidad Ramon Llull. Máster en Pensamiento y Creatividad para el Mundo Tecnológico y Empresarial. Máster en Aprendizaje Estadístico y Data Mining. Investigador y consultor de empresas en gestión de personas y BA. Coordinador del MBA en BA, del Posgrado en BA, y del Master in Technology & Engineering Management. Cofundador del TechTalent-Lab.

Profesorado
  • Coda, Roberta Manuela
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    Máster en Tecnologías de la traducción (Tradumática) por la UAB. Máster en Filología alemana y licenciatura en Multimedia e informática para las humanidades por la Universidad de Nápoles L'Orientale.
    Responsable de la estrategia y gobierno de las soluciones de visualización de datos en Adevinta, con una trayectoria de más de 15 años en ámbito tecnológico y de datos en empresas multinacionales, con especial foco en localización de software, gobierno del dato y de plataformas tecnológicas. Coordinadora y profesora de la asignatura Data Visualization en el Máster en Big Data and AI Solutions de la Barcelona Technology School. Coordinadora y profesora de la asignatura Data Governance en el Máster Universitario en Data Analytics for Business de la UPF-BSM. Apasionada por los desafíos relacionados con la ética y el gobierno de soluciones Big Data y de IA.
  • Fernández Alarcón, Vicenç
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    Catedrático en Gestión de Empresas y Analítica de Datos de Negocio (Business Analytics, BA) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Administración y Dirección de Empresas por la UPC. Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universidad Ramon Llull. Máster en Pensamiento y Creatividad para el Mundo Tecnológico y Empresarial. Máster en Aprendizaje Estadístico y Data Mining. Investigador y consultor de empresas en gestión de personas y BA. Coordinador del MBA en BA, del Posgrado en BA, y del Master in Technology & Engineering Management. Cofundador del TechTalent-Lab.

  • Grimaldi, Didier
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    Ingeniero en Electrónica por la escuela Centrale-Supélec de París en 1995. Programa de Dirección General (PDG) por IESE Business School. Es doctor de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Es profesor asociado en la Salle. Ha ejercido durante 20 años diferentes cargos directivos en consultoría IT en IBM Global Services y Capgemini. Actualmente, es data scientist y consultor en Innovación y Smart City.
  • Moreno Miralles, Edgar
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    Graduado Business & Technology por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB). Microsoft Certified Specialist (MCSA) en Data Analytics. SCRUM Master en gestión de proyectos Ágiles por la European Scrum Association. Business Manager y consultor sénior a BertIA, consultoría especialista en proyectos de análisis de datos e infraestructura Cloud. Referente sobre metodología Aibizfy en implantación de proyectos de IA. Acumula una experiencia contrastada trabajando como consultor y gestor de proyectos por grandes corporaciones internacionales del mundo logístico, productivo, farmacéutico y otros.
  • Oroño Bugnon, Joaquin
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    Chief Data Officer en Mind Analytics, empresario y director de proyectos con más de 17 años de experiencia en la consultoría de gestión de datos y en la implementación de proyecto de analítica. Estrecha colaboración con diferentes organizaciones en la creación de sus oficinas de datos y en la implantación de metodologías de trabajo ágiles para democratizar los datos en las empresas. Mis intereses profesionales son las arquitecturas distribuidas, los entornos sin servidor y cómo obtener el mejor rendimiento de las soluciones tecnológicas.
  • Sallán Leyes, Josep M.
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    Doctor en Ingeniería Industrial por la UPC. Desde 1998, es profesor del Departamento de Organización de Empresas de la UPC. Imparte docencia en asignaturas de organización industrial, Business Analytics y transporte aéreo en las escuelas de la UPC, ESEIAAT y EPSEB. Ha impartido cursos de administración y dirección de empresas y de introducción a la investigación científica en programas de formación permanente. Investiga en comportamiento organizacional y transporte aéreo.
  • Szota, Rafal Tomasz
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    Emprendedor y líder de los equipos Data Analytics e Insights. Comprometido con aportar valor empresarial, en los últimos años se ha dedicado a crear y hacer crecer equipos de datos en empresas digitales y tecnológicas. Gran aficionado al pensamiento lateral proactivo, combina las competencias analíticas, técnicas y académicas. Motivado por los retos, enseña a organizaciones y personas como implementar de manera eficiente y brillando la cultura de los datos y la toma de decisiones objetivas.

Entidades colaboradoras

Socios estratégicos
  • Tech Talent Lab
    • Participa en el diseño de los contenidos del estudio y vela por su adecuación a las necesidades del entorno profesional.
    • Aporta docentes y conferenciantes.
Socios colaboradores
  • Business Analytics Partners, S.L
  • Kodama Analytics
  • Mind Analytics, S.L

Salidas profesionales

  • Para los profesionales que buscan un upskilling, es decir, que quieran desarrollar nuevas habilidades en la analítica de datos de negocio para desarrollarse mejor en su trabajo actual y aportar mayor valor, las salidas profesionales son similares a las de acceso.
  • Para los profesionales que están buscando un reskilling, es decir, reciclarse profesionalmente hacia el mundo de la analítica de datos de negocios, algunas salidas profesionales son: analista de datos de negocio, consultor en analítica de datos o asesor en proyectos de analítica de datos.

Noticias

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Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




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Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Enviar información sobre las actividades de la FPC. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

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