Màster Universitari en Data Analytics for Business

L'alumnat podrà entendre el concepte de big data mitjançant l'aproximació a diferents eines d'emmagatzematge i processament de grans quantitats de dades, com ara Apache Spark, utilitzant plataformes com AWS o Microsoft Azure.

Aquesta assignatura complementarà la formació en visualització avançada amb eines d'intel·ligència de negoci molt utilitzades en projectes d'analítica de dades.

En aquesta assignatura l'alumnat desenvoluparà el coneixement tècnic necessari per visualitzar grans quantitats de dades utilitzant no només les eines més utilitzades habitualment, sinó també python i les seves llibreries més populars. Després de fer una introducció a aquest llenguatge de programació, s'ensenyarà com mostrar dades mitjançant taules, descriptors o gràfics univariants o multivariants en diferents àmbits d'aplicació.

Aquesta assignatura mostrarà un paradigma recent d'emmagatzematge de dades, diferent del de les bases de dades relacionals: les bases de dades no-sql. S'emfatitzarà en les diferències principals entre els dos paradigmes, perquè l'alumnat sàpiga seleccionar la millor aproximació segons el cas d'ús. Inclou exercicis de maneig pràctic d'aquestes plataformes.

Aquesta assignatura està enfocada a una de les fases més importants de l'analítica de dades: l'anàlisi exploratòria de dades. Es presentaran mètodes estadístics, de visualització i mètodes més avançats per poder entendre un conjunt de dades, platejar hipòtesis sobre aquest i netejar i preparar les dades per a l'experimentació i l'anàlisi, especialment per part d'algorismes d'intel·ligència artificial.

En aquesta assignatura es donarà una visió general de com orquestrar persones, processos i la tecnologia per convertir les dades en un actiu estratègic de l'empresa. En particular, es mostraran exemples concrets de processament de dades per garantir-ne la qualitat i traçabilitat, utilitzant solucions com la popular Data Build Tool (DBT).

Aquesta assignatura s'oferirà com a optativa amb l'objectiu de completar els coneixements estadístics de l'alumnat, que poden ser útils per als processos d'analítica de dades, com ara estadístics bàsics o test d'hipòtesis.

L'alumnat podrà conèixer com gestionar i executar un projecte d'analítica de dades orientat a salut, incloent-hi la recopilació de dades (casos malalts vs casos de control), problemes d'aprenentatge automàtic per a predicció o classificació, clustering de pacients, o predicció basada en l'anàlisi de sèries temporals. Es tracta d'una assignatura que aglutina coneixements de diverses assignatures obligatòries per aplicar-ho al camp de la salut, cada cop més digitalitzat.

Aquesta assignatura tindrà dos mòduls fonamentals: màrqueting i gestió de recursos humans. L'alumnat podrà aplicar els coneixements de diverses assignatures per (1) fer customer segmentation i altres tècniques d'analítica de dades per dissenyar o millorar campanyes de màrqueting; (2) aprendre tècniques d'analítica de dades per a la gestió de persones.

Es presentaran els coneixements d'analítica de dades per a la presa de decisions respecte a (1) previsió de la demanda per poder planificar bé l'aprovisionament, (2) optimitzar el procés d'emmagatzematge (construir un magatzem eficient i eficaç) i (3) optimització de rutes de transport.

S'oferirà a l'alumnat la formació i el material educatiu necessaris per poder presentar-se (gratuïtament) a la certificació de Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

Aquesta assignatura presenta continguts introductoris sobre la intel·ligència artificial, els seus orígens, les diferents branques, l'explosió de la mà de l'evolució de la tecnologia computacional, i les principals aplicacions, beneficis i riscos.

Amb aquesta assignatura l'alumnat serà capaç de plantejar un problema d'aprenentatge automàtic, desenvolupar algoritmes que el resolguin i avaluar-ne el resultat. S'incidirà especialment en els diferents algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat (regressió, classificació) o no supervisat (clustering o agrupament), per poder fer-ne la selecció adequada en un projecte real i posar-los en producció. S'incidirà en l'avaluació d'aquests sistemes, no només pel que fa a mètriques habituals com ara precisió, recall o F1, sinó també en la detecció de biaixos.

Aquesta assignatura donarà a l'alumnat una visió molt pràctica sobre la intel·ligència artificial, mitjançant la resolució de problemes del món real. Es resoldran reptes proposats per empreses i es presentaran els resultats en un esdeveniment obert al públic.

L'alumnat aprendrà coneixements de Project Management per poder dirigir projectes en un entorn de canvi i d'alta exigència. S'oferiran els principis fonamentals d'aquesta disciplina, així com les tècniques i les eines més utilitzades. A més, veurem com la metodologia Agile s'integra a la direcció de projectes. S'explicaran els dominis, les eines i les tècniques de Project Management per impulsar projectes. L'alumnat aprendrà els principis de la metodologia Agile per dirigir projectes flexibles.

Els processos d'analítica de dades, especialment si tractem amb dades personals, han de respectar el Reglament general de protecció de dades. A més, cal tractar aquestes dades des d'un punt de vista ètic. En aquesta assignatura se sensibilitzarà l'alumnat sobre aquestes dues dimensions, donant-li les eines necessàries perquè dissenyi i executi els projectes dins de la legalitat i l'ètica i minimitzant-ne els possibles biaixos.

Lidera equips amb un alt nivell d'implicació, motivació i exigència. Adquireix habilitats i maneja eines per establir objectius de control, construir organitzacions àgils i implementar una cultura del canvi que impulsi les transformacions necessàries.

L'assignatura dota l'alumnat de les habilitats necessàries per comprendre el procés de formulació estratègica a l'actual entorn empresarial, així com el procés de llançament d'una startup. El programa inclou les metodologies i les eines necessàries per interpretar i formular l'estratègia de negoci així com l'anàlisi dels models de negoci del segle XXI.

Assignatura que se centra a conèixer els principals sistemes de gestió que es poden integrar en una empresa per millorar i certificar els estàndards de sostenibilitat. L'assignatura proporcionarà criteris i capacitat crítica per poder identificar els sistemes de gestió que s'adaptin millor a les necessitats específiques d'una empresa. A més, s'oferiran els coneixements teòrics i pràctics necessaris per implementar sistemes de gestió que combinin la qualitat dels processos, l'eficiència ambiental i la seguretat laboral.

Pots realitzar pràctiques curriculars en empreses, que es convaliden com a 2 assignatures optatives (6 crèdits ECTS).

Treballes en el treball final de màster (TFM) durant tot el curs. Has de demostrar i posar en pràctica els coneixements que has adquirit al llarg de cadascun dels mòduls del programa.