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Fundamentos de analítica de datos (3 ECTS).

¿Qué supone el Big data en nuestra vida diaria? ¿Cómo afectan el volumen, la variedad, la veracidad y la velocidad de la información a la toma de decisiones? ¿De qué formas podemos proceder para extraer valor a los datos? Estas son algunas cuestiones que se abordan en la asignatura, con el objetivo claro de entender las fuentes y las consecuencias del flujo de información en la transformación de la organización hacia una cultura dirigida por el dato.

  • Big Data, Data Science y Analytics: la transformación de la organización hacia el Data Driven Decision Making
  • Métodos predictivos: aplicaciones reales
  • Cloud computing y gestión de aplicaciones distribuidas

 

Data driven project Management (I) (3 ECTS).

A la hora de desarrollar un proyecto, la información que se genere durante todo el proceso será uno de los activos clave que deberemos gestionar de cara a maximizar su valor añadido. Los requisitos legales de privacidad y seguridad son sólo una parte de los elementos a considerar. Los elementos esenciales asociados al control inicial del proyecto, la separación del ruido de la señal, los A/B tests y los benchmarks en analytics son aspectos fundamentales.

  • Del data-Informed Project Management al Data-Driven Project Management
  • Medidas para la gestión de proyectos
  • Data analysis

 

Analytics para la gestión interna (3 ECTS).

La popularización del acceso a la información, con costes de almacenamiento que se reducen de forma exponencial, ha transformado la información en una commodity más. Las oportunidades surgen de forma continua, con challengers en todos los rincones del planeta. El análisis de la fintech da cuenta de esta característica. Sin embargo, los riesgos asociados son también elevados y distintos a los tradicionales. Abordamos cuestiones relativas al desarrollo empresarial concreto, como son la generación de la demanda y las formas en las que comunicar correctamente y de forma eficaz en virtud de nuestros objetivos y de los distintos escenarios.

  • La generación de demanda, el cuello de botella
  • Story telling para la comunicación eficaz de las necesidades
  • Técnicas de visualización para la descripción de datos

 

Digitalización y estrategia empresarial (3 ECTS).

Analizamos en profundidad de qué forma la ciencia de datos y la información afectan a la estrategia empresarial. Veremos cómo los conceptos esenciales del data science afectan e impactan directamente en la estructura mental de los gestores. Manejar correctamente los elementos fundamentales del data science permitirá a los gestores desarrollar dos cuestiones que son ya imprescindibles: el pensamiento analítico y la transformación digital de la cultura empresarial.

  • Data governance y calidad del dato
  • Rediseño de la cultura organizativa y planificación de la gestión del cambio
  • People analytics: la gestión de RRHH en la empresa actual

 

Data driven project Management (II) (3 ECTS).

El gestor necesita identificar con precisión qué resultados puede esperar de un proyecto de data science. El concepto de valor esperado se convierte así en eje fundamental del pensamiento analítico. Identificaremos asimismo cuáles son las correctas formas de evaluación de las decisiones y estableceremos las claves para unas adecuadas bases de comparación, así como las formas de evaluación del rendimiento y las implicaciones en la inversión en datos. Procederemos entonces a ver de qué forma la ingeniería analítica permite diseñar una solución basándonos en los datos, las herramientas y las técnicas disponibles.

  • Metodologías ágiles para la gestión de proyectos
  • Design thinking, la innovación centrada en las personas
  • Aspectos jurídicos de la transformación digital: protección de datos y privacidad

 

Límites del conocimiento en Data Science (3 ECTS).

Exploramos con detalle los elementos que hoy son más que una promesa. Los efectos del blockchain, la estructura de datos que hace posible crear un libro digital de transacciones y compartirlo entre una red distribuida de computadoras, en la gestión diaria de las operaciones empresariales, o el análisis de datos topológicos (TDA) y cómo este sofisticado enfoque para explotar grandes datos cambia la forma en que se utiliza la información compleja, son algunos de los elementos que se analizarán.

  • El blockchain y el cambio de la estructura de poder
  • Machine learning e inteligencia artificial
  • Grafos, análisis topológico y pricing dinámico

 

Data science, transformación digital y entorno empresarial (3 ECTS).

Estudiamos y analizamos en profundidad distintos casos de éxito y de fracaso empresarial en relación directa con analytics. Observaremos cómo la correcta aplicación de las técnicas de data science, el desarrollo de capacidades analíticas y la estrategia se conforman como los drivers fundamentales del cambio empresarial

 

Desarrollo directivo en Data Science. Seminarios y talleres de desarrollo de competencias profesionales (3 ECTS).

Analizamos algunas de las claves para el éxito laboral en las organizaciones de hoy día. Cada vez más, son mucho más importantes las habilidades personales y competencias que las habilidades técnicas.

  • Taller de Comunicación y Presentaciones Eficaces
  • Taller de Negociación
  • Taller de Liderazgo

 

Proyecto fin de programa (6 ECTS).

La realización de un proyecto fin de programa es requisito indispensable para la obtención del título de postgrado en los programas impartidos por CUNEF.

Los proyectos fin de programa constituyen uno de los hitos de aprendizaje más relevantes del programa ya que permiten a los participantes desarrollar y consolidar los conocimientos y competencias adquiridos en las diferentes asignaturas y módulos aplicándolos a la resolución de un problema determinado, el análisis de una situación concreta o el desarrollo de una nueva idea o proyecto de actuación sobre una disciplina o materia íntimamente relacionada con el objeto del programa ejecutivo, en el que el estudiante (o grupo de estudiantes) se encuentre matriculado. Así el proyecto se convierte en un excelente nexo de unión entre la formación de postgrado especializada y el desempeño profesional. Todos los proyectos cuentan con la supervisión de un tutor de proyecto que cumple un triple papel: especialista asesor, evaluador de la calidad técnica del proyecto, y controlador del proceso de análisis y desarrollo del proyecto.