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Matricúlate en este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión y consigue una doble Titulación expedida por Euroinnova International Online Education y la Universidad Antonio de Nebrija

Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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12 meses - 5 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Pablo V.

SALAMANCA

Opinión sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

Muy buen máster online, los contenidos aparecen muy bien estructurados y se entienden con facilidad. Además, he notado mucho mi mejoría en cuanto minería de datos y toma de decisiones, por lo que el Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión ha cumplido mis expectativas.

David P.

TERUEL

Opinión sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

La buena accesibilidad a la plataforma de Euroinnova me ha facilitado mucho la realización del Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión. Además poder contar con los materiales para consultarlos siempre que surja alguna duda es algo que valoro muy positivamente. Mi enhorabuena a la escuela

Carlos I.

TERUEL

Opinión sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

Todo lo que he aprendido en este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión me ha parecido muy interesante, sobre todo los conocimientos avanzados sobre Six Sigmna. Tras haber finalizado mi formación puedo decir que conozco y domino varias herramientas de tratamiento de datos y puedo enfrentarme de una forma mucho más eficiente a una toma de decisión.

Sergio T.

MADRID

Opinión sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

En este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión he podido aprender a manejar un sistema gestor de bases de datos relacionales para almacenar y manipular datos, entre otras muchas cosas. Respecto a la plataforma online de Euroinnova debo decir que es de lo mejor que he visto. Lo recomiendo sin duda.

Silvia M.

BARCELONA

Opinión sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria

Me decidí por este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión con motivo de aumentar mi formación y por la atención recibida antes de matricularme, ya que los asesores de Euroinnova fueron muy atentos conmigo. Tras haber finalizado la formación solo puedo decir cosas buenas, atención y formación de 10.
* Todas las opiniones sobre Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión + Titulación Universitaria, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en ingeniería de sistemas de decisión

MASTER EN INGENIERÍA DE SISTEMAS DE DECISIÓN. Realiza ya este Master para poder especializarte en todo sobre la Ingeniería de Sistemas de Decisión y convertirte en un profesional. Matricúlate en Euroinnova para poder conseguir tus metas profesionales. ¡No dudes en preguntarnos!.

Resumen salidas profesionales
de Master en ingeniería de sistemas de decisión
En la era del Big Data y la transformación digital, la habilidad para modelar escenarios y tomar decisiones informadas ha cobrado vital importancia. El Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión es una formación enfocada en dotar a los profesionales de técnicas avanzadas para la gestión efectiva de datos y el análisis de incertidumbres, elementos cruciales en la toma de decisiones estratégicas. Este curso integra conocimientos fundamentales sobre ingeniería de la decisión y métodos cuantitativos, abarcando desde la modelización y tratamiento de la incertidumbre hasta el manejo avanzado de bases de datos y la minería de datos. Se pone especial énfasis en simulación, metaheurísticas y algoritmos, capacitando para abordar desafíos complejos en el ámbito de la ingeniería. Con un enfoque en Calidad y Seis Sigma, los participantes estarán preparados para implementar estándares de excelencia en sus prácticas profesionales. Este master permite a los interesados convertirse en líderes de la innovación en ingeniería de sistemas de decisión.
Objetivos
de Master en ingeniería de sistemas de decisión
- Dominar la ingeniería de decisión. - Aplicar modelización de incertidumbres. - Manejar simulación y metaheurísticas. - Gestionar bases de datos efectivas. - Extraer conocimiento con minería de datos. - Implementar estrategias de Big Data. - Desplegar algoritmos para Big Data. - Aplicar principios de Seis Sigma.
Salidas profesionales
de Master en ingeniería de sistemas de decisión
Una vez finalizada tu formación en el presente máster, habrás adquirido los conocimientos y habilidades que aumentarán tus expectativas laborales en los siguientes sectores: Gestión de bases de datos, análisis de datos, big data, mineria de datos, data mining, toma de decisiones, gestión y dirección, etc.
Para qué te prepara
el Master en ingeniería de sistemas de decisión
Este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión te prepara para convertirte en un experto en la toma de decisiones estratégicas. Profundizarás en la modelización y manejo de la incertidumbre, aplicando simulación y metaheurísticas avanzadas. Desarrollarás habilidades en la gestión de bases de datos, minería de datos y manejo de Big Data específico para ingenierías. Adquirirás competencias en algoritmos de Big Data y te formarás en la metodología Seis Sigma para asegurar la calidad en procesos industriales y de servicios.
A quién va dirigido
el Master en ingeniería de sistemas de decisión
El Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión está especialmente diseñado para ingenieros, analistas de datos, y profesionales del ámbito tecnológico que buscan especializarse en la toma de decisiones críticas, modelización y gestión de la incertidumbre, y la optimización de recursos a través de la simulación y metaheurísticas. Ideal para quienes deseen profundizar en la gestión de bases de datos, minería de datos y aplicar conocimientos específicos de Big Data y algoritmos avanzados para resolver problemas complejos. Además, incorpora fundamentos de calidad como Seis Sigma, esenciales para la mejora continua.
Metodología
de Master en ingeniería de sistemas de decisión
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en ingeniería de sistemas de decisión

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el temario en PDF
  1. Ventajas e inconvenientes de las baes de datos
  2. Conceptos generales
  3. El modelo entidad-relación
  4. El modelo entidad-relación extendido
  5. Restricciones de integridad
  1. Estructura del modelo relacional
  2. Claves en el modelo relacional
  3. Restricciones de integridad
  4. Teoría de la normalización
  5. Diseño de una base de datos relacional
  6. Tipos de lenguajes relacionales
  1. Caracterísiticas de SQL
  2. Sistemas de Gestión de Bases de Datos con soporte SQL
  3. Sintaxis en SQL
  4. Especificación de restricciones de integridad
  1. Caracterísiticas de MySQL
  2. Tipos de datos
  3. Sisntaxis SQL para MySQL
  1. Posibles fallos en una base de datos
  2. Elementos de recuperación
  3. Tipos de soporte
  4. RAID
  5. Servidores remotos de salvaguarda de datos
  6. Diseño de un plan de salvaguarda y protocolo de recuperación de datos
  7. Tipos de salvaguardas de datos
  8. RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective)
  9. Mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad
  1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas
  2. Características esperadas en un SGBD distribuido
  3. Clasificación de los SGBD distribuidos
  4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos
  5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas
  6. Procesamiento de consultas
  7. Descomposición de consultas y localización de datos
  1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad
  2. Normativa legal vigente sobre datos
  3. Supuestos prácticos
  1. Herramientas para importar y exportar datos
  2. Clasificación de las herramientas
  3. Ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos
  4. Migración de datos entre diferentes SGBD
  5. Inconvenientes al traspasar datos entre distintos SGBD
  1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas
  2. Implantación en la empresa
  3. Definición de la necesidad
  4. Objetivos
  5. Costes
  6. Áreas de aplicación
  1. Redes neuronales de modelización predictiva
  2. Algoritmos matemáticos
  3. Árboles de decisión
  4. Técnicas de visualización de datos
  5. Elección de la técnica
  6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio
  7. Ventajas
  1. Segmentación
  2. Clasificación y segmentación de clientes
  3. Ofertas
  4. Fidelizar clientes
  5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta
  6. Estructurar la información
  1. Herramientas para la fidelización
  2. Entornos transaccionales
  3. Acciones promocionales puntuales
  4. Utilidad del conocimiento
  5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información LOPD
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. Paradigmas de procesamiento en Big Data
  3. Las 8 V de Big Data (Volumen, Volatilidad, Variedad, Valor, Velocidad, Variabilidad, Veracidad, Validez).
  1. MapReduce
  2. - Entorno MapReduce

    - Función Map y función Reduce

    - Flujo de datos

    - Características de MapReduce

    - Uso de MarpReduce

    - Ventajas e inconvenientes de Map Reduce

    - Ejercicios y ejemplos con MapReduce

  3. Hadoop
  4. - Entorno Hadoop

    - Almacenamiento: HDFS

    - Características de HDFS

  5. Apache Hadoop YARN
  6. - Funciones de Framework computacionales

    - YARN: El gestor de recursos del cluster

    - Conceptos de Apache Spark

    - Ejecución de Computational Frameworks en YARN

    - Exploración de las aplicaciones de YARN Applications a través de la Web UIs y de Shell

  7. Agregación de los logs de YARN
  8. - Configuración de Hadoop y registros de Daemon

    - Localizar configuraciones y aplicar cambios de configuración

    - Gestión de instancias de Role y añadir servicios

    - Configuración del servicio HDFS

    - Configuración de los logs de Hadoop Daemon

    - Configuración del servicio YARN

  9. Obtención de datos en HDFS
  10. - Ingestión de datos desde fuentes de recursos externos con Flume

    - Ingestión de datos desde bases de datos relacionales con Sqoop

    - REST Interfaces

    - Buenas prácticas para la importación de datos

  11. Planificación de un cluster Hadoop
  12. - Consideraciones generales de planificación

    - Elección correcta de Hardware

    - Opciones de Virtualización

    - Consideraciones de red

    - Configuración de nodos

  13. Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
  14. Clientes Hadoop incluidos en Hue
  15. - ¿Qué es un cliente de Hadoop?

    - Instalación y configuración de clientes Hadoop

    - Instalación y configuración de Hue

    - Autorizaciones y autenticación Hue

  16. Configuración avanzada de un cluster
  17. - Parámetros avanzados de configuración

    - Configuración de puertos Hadoop

    - Configuración de HDFS para la organización en rack

    - Configuración de HDFS para obtención de alta disponibilidad

  18. Seguridad Hadoop
  19. - ¿Por qué es importante la seguridad en Hadoop?

    - Conceptos del sistema de seguridad de Hadoop

    - Qué es Kerberos y cómo funciona

    - Securización de un clúster Hadoop Cluster con Kerberos

    - Otros conceptos de seguridad

  20. Gestión de recursos
  21. - Configuración de cgroups con Static Service Pools

    - El Fair Scheduler

    - Configuración de Dynamic Resource Pools

    - Configuraciones de CPU y memoria YARN

    - Impala Query Scheduling

  22. Mantenimiento de un cluster
  23. - Chequeo del estado de HDFS

    - Copia de datos entre clústers

    - Añadir y eliminar de nodos en el clúster

    - Rebalanceo del Cluster

    - Directorio de Snapshots

    - Actualización del clúster

  24. Solución de problemas y monitorización de un cluster
  25. - Sistema general de monitorización

    - Monitorización de clústers Hadoop

    - Solución de problemas habituales en el clúster de Hadoop

    - Errores habituales en la configuración

  1. Data Science
  2. - Que hacen los data scientists, herramientas y procesos que utilizan

    - Aplicación de lo aprendido en módulo 2: Uso de Hue

  3. Apache Spark
  4. - Cómo trabaja Apache Spark y que capacidades nos ofrece

    - Que formatos de ficheros populares puede usar Spark para almacenar datos

    - Que lenguajes de programación puedes utilizar para trabajar con Spark

    - Cómo empezar a utilizar PySpark y Sparklyr

    - Cómo comparar PySpark y Sparklyr

  5. Machine Learning
  6. - ¿Qué es machine learning?

    - Algunos conceptos y términos importantes

    - Diferentes tipos de algoritmos

    - Librerías que se utilizan

  7. Apache Spark MLlib
  8. - Que capacidades de machine learning nos proporciona MLlib

    - Cómo crear, validar y utilizar modelos de machine learning con MLlib

    - Ejecución de trabajos Apache Spark

    - Cómo un trabajo de Spark se compone de una secuencia de transformaciones seguida de una acción

    - Cómo Spark utiliza la ejecución lenta

    - Cómo Spark divide los datos entre las particiones

    - Cómo ejecuta Spark operaciones limitadas y grandes

    - Cómo Spark ejecuta un trabajo en tareas y fases

  1. Datasets y Dataframes
  2. Operaciones en Dataframe
  3. Trabajar con Dataframes y Schemas
  4. Crear Dataframes a partir de Data Sources
  5. Guardar DataFrames en Data Sources
  6. DataFrame Schemas
  7. Rapidez y lentitud de ejecución
  8. Análisis de datos con consultas de DataFrame
  9. - Consultar DataFrames con el empleo de expresiones de columna

    - Agrupación y agregación de consultas

    - Unión de DataFrames

  10. RDD
  11. - Introducción RDD

    - RDD Data Sources

    - Creando y guardando RDDs

    - Operaciones con RDDs

  12. Transformación de datos con RDDs
  13. - Escritura y paso de funciones de transformación

    - Ejecuciones de transformación

    - Conversión entre RDDs y DataFrames

  14. Agregación de datos con Pair RDDs
  15. - Key-Valué Pair RDDs

    - Mal-Reduce

    - Otras operaciones Pair RDD

  16. Consulta y vistas de tablas con Spark SQL
  17. - Datasets y DataFrames

    - Creación de Datasets

    - Ejecución y guardado de Datasets

    - Operaciones de Dataset

  18. Creación, configuración y ejecución de aplicaciones Spark
  19. - Creación de una aplicación Spark

    - Compilar y ejecutar la aplicación

    - Application Deployment Mode

    - La interfaz Spark Application Web UI

    - Configuración de las propiedades de la aplicación

  20. Procesamiento distribuido
  21. - Apache Spark en un Clúster

    - Particiones RDD

    - Ejemplo: Particionamiento en consultas

    - Etapas y Tareas

    - Planificación de tareas de ejecución

  22. Persistencia de datos distribuidos
  23. - Persistencia en Datasets y DataFrames

    - Persistencia en niveles de almacenamiento

    - Visualización de RDDs persistentes

  24. Patrones comunes al procesar datos con Spark
  25. - Casos comunes de uso de Spark

    - Algoritmos de iteración en Apache Spark

    - Machine Learning

  26. Spark Streaming: Introducción a DStreams
  27. - Vista general de Spark Streaming

    - DStreams

    - Desarrollo de aplicaciones en Streaming

  28. Spark Streaming: procesamiento de múltiples lotes
  29. - Operaciones Multi-Batch

    - Time Slicing

    - Operaciones de estado

    - Operaciones Sliding Window

    - Vista previa: Streaming estructurado

  30. Apache Spark Streaming: Data Sources
  31. - Vista general de Streaming Data Source

    - Apache Flume y Apache Kafka Data Sources

    - Ejemplo: uso de un Kafka Direct Data Source

  1. Introducción a Pig
  2. - ¿Qué es Pig?

    - Características de Pig

    - Casos de empleo de Pig

    - Interacción con Pig

  3. Análisis de datos básico con Pig
  4. - Sintaxis Pig Latin

    - Carga de datos

    - Tipos simples de datos

    - Definición de campos

    - Datos de salida

    - Vistas y esquemas

    - Filtrado y ordenación de datos

    - Funciones habituales

  5. Procesado de datos complejos con Pig
  6. - Formatos de almacenamiento

    - Tipos de datos complejos y anidados

    - Agrupaciones

    - Funciones predefinidas para datos complejos

    - Iteración de datos agrupados

  7. Operaciones con multiconjuntos de datos con Pig
  8. - Técnicas para combinar conjuntos de datos

    - Unión de conjuntos de datos con Pig

    - Conjunto de operaciones

    - División de conjuntos de datos

  9. Troubleshooting y optimización de Pig
  10. - Troubleshooting en Pig

    - Inicio de sesión

    - Empleo de UI web Hadoop

    - Muestreo de datos y depuración

    - Visión general del rendimiento

    - Comprensión del plan de ejecución

    - Consejos para mejorar el rendimiento de Jobs en Pig

  11. Introducción a Hive e Impala
  12. - ¿Qué es Hive?

    - ¿Qué es Impala?

    - ¿Por qué utilizar Hive e Impala?

    - Schema y almacenamiento de datos

    - Comparación entre Hive y bases de datos tradicionales

    - Casos de uso

  13. Consultas con Hive e Impala
  14. - Tablas y bases de datos

    - Sintaxis básica en consultas Hive e Impala

    - Tipos de datos

    - Empleo de Hue para ejecutar consultas

    - Empleo de Beeline (la Shell de Hive)

    - Empleo de la Shell de Impala

  15. Administración de datos
  16. - Almacenamiento de datos

    - Creación de bases de datos y tablas

    - Carga de datos

    - Alteración de bases de datos y tablas

    - Simplificación de consultas con vistas

    - Almacenamiento de resultados de consultas

  17. Almacenamiento y datos de rendimiento
  18. - Partición de tablas

    - Carga de datos en tablas particionadas

    - Cuándo utilizar el particionamiento

    - Elección de formato de almacenamiento

    - Gestión de metadatos

    - Control de acceso a datos

  19. Análisis de datos relacional con Hive e Impala
  20. - Unión de conjuntos de datos

    - Funciones predefinidas habituales

    - Agregaciones y Windowing

  21. Datos complejos con Hive e Impala
  22. - Datos complejos con Hive

    - Datos complejos con Impala

  23. Análisis de texto con Hive e Impala
  24. - Empleo de expresiones regulares

    - Procesamiento de texto con SerDes en Hive

    - Análisis de los sentimientos y N•Grams

  25. Optimización Hive
  26. - Rendimiento de las consultas

    - Bucketing

    - Indexación de datos

    - Hive en Spark

  27. Optimización de Impala
  28. - Ejecución de consultas

    - Mejorar el rendimiento de Impala

  29. Extendiendo Hive e Impala
  30. - Customizar SerDes y formatos de fichero en Hive

    - Transformación de datos con Scripts personalizados en Hive

    - Funciones definidas por el usuario

    - Consultas parametrizadas

    - Comparación entre MapReduce, Pig, Hive, Impala, y bases de datos relacionales. ¿Cuál elegir?

  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. - Proceso KDD

    - Modelos y Técnicas de Data Mining

    - Áreas de aplicación

    - Minería de textos y Web Mining

    - Data mining y marketing

  1. Instalación de R y RStudio
  2. - Introducción al lenguaje

    - Historia e Introducción a R

    - Operaciones Básicas y Números

    - Atributos, Entrada y Coerción

    - Matrices

    - Precedencia Operaciones Vectoriales

    - Manejo de fechas y tiempo

    - Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes

    - Subconjuntos de Datos

    - Leer y Escribir Datos

  3. Uso del lenguaje
  4. - Estructuras de Control

    - Funciones

    - Reglas de Alcance

  5. Sistema de gráficos
  6. - Funciones *apply: apply

    - Funciones *apply: lapply / sappy

    - Funciones *apply: mapply / rep

    - Graficación con el Sistema de Base de Gráficos

    - Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel

    - Parámetros en el Sistema de Gráficos

    - Colores en el Sistema de Gráficos

    - Graficación con Notación Matemática

    - Graficación con texto y notación matemática

    - Creación de Gráficas en 3D

  7. Expresiones regulares. Gráficas con ggplot2 y Simulación
  8. - Expresiones Regulares

    - Paquete de gráficos ggplot2

    - Simulación

  9. R en el mundo real
  10. - Estadística Descriptiva y Predictiva con R

    - Integración de R en Hadoop

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Pruebas de hipótesis
  4. Modelos de regresión
  5. Árboles de Decisión
  6. Algoritmos de Clasificación / Regresión (J48/C5.0, M5P)
  7. Normalización, Tipos de distancia, Correlación
  8. Machine Learning
  9. Comparar Artículos (k-NN)
  10. Modelo predictivo de profit (k-NN, M5P...)
  11. Modelo predictivo de clasificación (J48, k-NN)
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es Hadoop?
  2. El sistema de archivos HDFS
  3. Algunos comandos de referencia
  4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
  5. El concepto de los clusters en Hadoop
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. ¿Qué es el Six Sigma?
  2. Historia y Aplicación del Six Sigma
  3. Otros Métodos de Mejora de los Procesos de Calidad
  4. Conceptos de Lean
  5. Conceptos Básicos de Six Sigma
  6. Definición de los Problemas
  1. ¿Qué es un proceso?
  2. La Gestión de la Calidad
  3. Seleccionar los Proyectos Adecuados
  4. Principios de Gestión Básica del Equipo Six Sigma
  5. Introducción a los métodos DMAIC y DMADV
  1. Definir
  2. Medir
  3. Analizar
  4. Mejorar
  5. Controlar
  1. Análisis Gráfico
  2. Distribución Normal de la Probabilidad
  3. Correlación y Regresión
  1. Distribución No-Normal de la Probabilidad
  2. Evaluación de la Hipótesis
  3. El Tamaño de la Muestra
  4. Gráficos de Control Avanzados
  5. Estadística en Aplicaciones de Negocios a Través del Six Sigma
  1. Introducción a Minitab
  2. Gráficos y Herramientas de Calidad de Minitab
  3. El Menú Estadísticas en Minitab
  1. Análisis de Varianza (ANOVA)
  2. Diseño de Experimentos
  3. Interacciones, Factores Multinivel y Creación de Experimentos
  1. Tormenta de Ideas y otras Herramientas de Mejora de Procesos
  2. Mapas de Procesos
  3. Monitoreo de la Cadena de Valor

Titulación de Master en ingeniería de sistemas de decisión

Doble Titulación:

Titulación de Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

Titulación Universitaria en Creación y Gestión de Base de Datos SQL con 5 Créditos Universitarios ECTS. Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública.
Master En Ingenieria De Sistemas De DecisionMaster En Ingenieria De Sistemas De DecisionMaster En Ingenieria De Sistemas De Decision
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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25%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

20%
Beca Desempleo

Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15%
Beca Emprende

Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master en ingeniería de sistemas de decisión

Información complementaria

Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión

En este Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión aprenderás todo lo relacionado con la ingeniería de la decisión, la modelización y el tratamiento de la incertidumbre, la simulación y la metaheurísticas, la gestión de la base de datos, la minería de datos, el Big Data para las ingenierías, los distintos algoritmos de Big Data para ingenierías, introducción al Six Sigma, entre otros.

Es por eso que gracias al Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión, te especializarás en este sector, convirtiéndote en un profesional del área, para así conseguir tus metas profesionales, impulsar tu carrera personal y tener muchas oportunidades laborales.

¿Quieres saber más información sobre este master de Euroinnova International Online Education? ¡Sigue leyendo!

Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión

¿Qué es la Ingeniería de Sistemas de Decisión?

Podemos definir la ingeniería de la decisión a una de las grandes innovaciones que existen dentro del sector de la gestión empresarial. Su funcionamiento consiste en que, mediante metodologías evolucionadas y técnicas de alto rendimiento, se consigue encontrar soluciones óptimas a problemas que están relacionados con la toma de decisiones. Para ello, se combina el uso del talento humano, las ciencias aplicadas y el uso de las nuevas tecnologías para poder cumplimentar con los objetivos marcados.

Algunos de los beneficios que encontramos en la ingeniería de los sistemas de decisión son los siguientes:

  • Se consigue optimizar todo el procedimiento de la toma de decisiones al aumentar la efectividad que se realiza en la gestión empresarial.
  • Con ello, se consigue una mejor gestión, en concreto, más eficiencia a la hora de conseguir datos y proporcionar información propia de las operaciones.
  • Se consigue un mayor beneficio al implementar sistemas de decisión.
  • Cuando existe situaciones de riesgo o incertidumbre en el ambiente empresarial, esta técnica resulta muy eficaz para poder llegar a un mejor posicionamiento.

Mediante el Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión aprenderás todo sobre la Ingeniería de Sistemas de Decisión para convertirte en todo un profesional del área y así aumentar tus oportunidades laborales.

¿Qué importancia tiene la Minería de Datos en la toma de decisiones?

En primer lugar, decimos que la minería de datos es el proceso de extracción de información que nos sirve dentro de un cúmulo grande de datos que suelen estar almacenados en grandes proporciones. Estas herramientas que gestionan la minería de datos incluyen grandes capacidades de estadística, matemáticas y analíticas.

La importancia de la minería de datos en la toma de decisiones reside en que las empresas trabajan con las herramientas de minería para extraer todo tipo de información que sea valiosa para la toma de decisiones que tenga que realizar la empresa. Algunas de las herramientas con las que se trabaja son la inteligencia artificial, ya que ofrece recomendaciones sobre los patrones de compra.

Matricúlate ya en el Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión para poder desarrollar tu carrera laboral de la mejor manera con Euroinnova. 

¿Qué ofrece Euroinnova?

En Euroinnova contamos con más de una década de experiencia y más de 10000 alumnos anuales, es por eso que ofrecemos los mejores cursos para que puedas formarte sin problema. También ofrecemos otros cursos, posgrados y másteres para que todos los estudiantes y trabajadores puedan complementar su preparación y puedan aumentar sus oportunidades laborales. 

Además, te ofrecemos un servicio de tutorías personalizado para que puedas resolver todas tus dudas de la mano de los mejores expertos en la materia que estarán encantados de atenderte. Cualquier duda que tengas, puedes llamar al 958050200, o vía email escribiéndonos desde: http://centros.euroinnova.edu.es/contacto. 

Por otro lado, no te preocupes por nada, ya que no hace falta ningún tipo de formación específica previa para realizar nuestros cursos. Además, gran parte de las formaciones que ofertamos son baremables en Oposiciones y bolsas de empleo a la Administración Pública. Además, presentamos una modalidad de formación 100% online.

Si quieres aprender más sobre este ámbito, matricúlate ya en el Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión y expande tus oportunidades laborales dándole a tu carrera el mejor impulso posible.

También contestamos a los mensajes en las Redes Sociales, correo electrónico y también tenemos un soporte de teléfono disponible para todos los países. ¡No te quedes con la duda, llama ya!

Si necesitas saber más información sobre el Master en Ingeniería de Sistemas de Decisión visita nuestra página web con un solo clic https://www.euroinnova.edu.es/master-en-ingenieria-de-sistemas-de-decision

Ingeniería en Sistema

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Preguntas al director académico sobre el Master en ingeniería de sistemas de decisión

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