Matricúlate en este MBA Data Science y consigue una doble titulación expedida por ESIBE y la Universidad e-Campus con 60 Créditos ECTS.

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1700 horas - 60 ECTS
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
Plataforma Web
24 Horas
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: MBA Experto en Data Science (Doble Titulación + 60 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro
* Todas las opiniones sobre MBA Experto en Data Science (Doble Titulación + 60 Créditos ECTS), 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 MBA data science

MBA DATA SCIENCE: La figura de analista de datos es cada vez más demanda por las grandes empresas, no lo dudes más y especialízate con ese MBA Data Science que oferta Euroinnova International Online Education y recibe una doble titulación con 60 créditos ECTS, que te harán destacar profesionalmente.

Resumen salidas profesionales
de MBA data science
El Big Data y Business Intelligence está cada vez más presente en los entornos empresariales, donde el científico de datos tiene un papel fundamental en su explotación. Con este MBA experto en Data Science gestionarás datos masivos mediante las principales técnicas estadísticas y lenguajes de programación utilizados por científicos de datos. Con Python y R aplicarás algoritmos que te permitan visualizar datos y extraer información de calidad para tomar decisiones estratégicas. Además, desarrollarás habilidades directivas, de gestión de grupos y gestionarás las redes sociales y los planes de marketing digital. Contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
Objetivos
de MBA data science
- Comprender el papel del Data Science y el científico de datos en el ámbito empresarial. - Saber gestionar información mediante bases de datos, tanto relacionales como no relacionales. - Utilizar Python y R como lenguajes de programación orientados al análisis de datos. - Conocer las principales técnicas de pre-procesamiento y procesamiento de datos. - Gestionar grupos de trabajo y saber reclutar nuevos activos. - Liderar proyectos empresariales estableciendo el control de todos sus procesos y departamentos. - Administrar las principales redes sociales de una empresa y su gestión de marca.
Salidas profesionales
de MBA data science
Saber extraer, analizar y gestionar toda la información que una empresa genera es clave para conseguir éxito empresarial. El MBA experto en Data Science te permitirá ponerte a la vanguardia en el uso de las nuevas tecnologías y algoritmos de análisis optando a puestos con gran demanda laboral como Científico de datos, Experto en bases de datos ó Chief Data Officer (CDO).
Para qué te prepara
el MBA data science
Con este MBA experto en Data Science gestionarás datos masivos mediante las principales técnicas estadísticas y lenguajes de programación utilizados por científicos de datos. Con Python y R aplicarás algoritmos que te permitan visualizar datos y extraer información de calidad para tomar decisiones estratégicas. Además, desarrollarás habilidades directivas, de gestión de grupos y gestionarás las redes sociales y los planes de marketing digital.
A quién va dirigido
el MBA data science
El MBA experto en Data Science se orienta a perfiles profesionales de cualquier sector o estudiantes que quieran convertirse en científicos de datos y poder utilizar las técnicas de análisis más novedosas y los principales lenguajes de programación para ello como son Python y R. Además, teniendo en consideración todos los aspectos de dirección estratégica en una empresa.
Metodología
de MBA data science
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 MBA data science

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  1. Introducción a la estrategia empresarial
  2. Pensamiento estratégico
  3. Aspectos esenciales de la estrategia
  4. Los tipos de estrategias
  1. Visión, misión y valores Empresariales
  2. Esquema del proceso estratégico
  3. Organización y niveles de planificación de la decisión estratégica
  4. Las unidades estratégicas de negocio
  1. Concepto y tipología del entorno
  2. Análisis del entorno general PEST/EL
  3. Análisis del entorno específico
  4. Análisis de PORTER
  5. Grado de rivalidad existente entre los competidores
  6. Amenaza de productos sustitutivos
  7. Poder de negociación de los clientes
  8. Poder de negociación de los proveedores
  1. El perfil estratégico de la empresa
  2. Análisis DAFO
  3. Las matrices de cartera de productos como modelos de análisis estratégico
  4. Matriz del BCG o de crecimiento-cuota de mercado
  5. Matriz General Electric-McKinsey o de posición competitiva-atractivo del sector
  6. Matriz ADL o de posición competitiva-madurez del sector
  1. Generación de opciones estratégicas
  2. Formulación y selección de la estrategia
  3. Criterios de elección y evaluación de la estrategia
  1. Puesta en marcha de la estrategia
  2. Nuevo diseño organizativo
  3. Disponibilidad de recursos
  4. Control y evaluación de resultados
  5. Inicio de ajustes correctivos
  6. Cuadro de mando integral
  1. La importancia de las organizaciones
  2. Aproximación conceptual a la organización
  3. Tipos de organizaciones
  4. La estructura
  5. Cambio y desarrollo en la organización
  6. El coach como agente de cambio
  7. Impactos derivados de la introducción de una cultura de coaching
  8. Profesionales con vocación de persona
  1. Conceptualización
  2. Perspectivas en la dirección estratégica de los recursos humanos
  3. La relación entre la estrategia empresarial y la de recursos humanos
  4. Modelos de gestión estratégica de RRHH
  5. Proceso de RRHH
  6. Barreras a la RRHH
  1. Wellbeing: el bienestar en el trabajo
  2. El clima laboral y productividad 2.0
  3. El empowerment o empoderamiento
  4. De la ética empresarial a la responsabilidad social corporativa
  5. La consultoría de Recursos Humanos
  6. El responsable de Recursos Humanos como arquitecto de la estrategia
  1. La importancia del profesiograma
  2. El proceso de reclutamiento
  3. Canales de reclutamiento
  4. Tipos de reclutamiento
  5. El proceso de selección
  6. Test de selección
  7. La entrevista laboral
  8. Entrevistas estructuradas
  9. Dinámicas de Grupo
  10. Plan de acogida
  1. El uso de las nuevas tecnologías en la búsqueda de trabajo
  2. La estrategia del Employer Branding
  1. Introducción
  2. Internet va a incidir decisivamente en la forma de enseñar y aprender
  3. Marco teórico
  4. Ventajas del e-learning en la empresa
  1. La formación como opción estratégica
  2. Diagnóstico de las necesidades de formación
  3. La elaboración del plan de formación
  4. Diseño y gestión de las acciones formativas
  5. Financiación de la formación continua
  1. Las competencias, un nuevo enfoque para la gestión empresarial
  2. Competencias en el contexto laboral
  3. ¿Cómo se adquieren las competencias?
  4. Competencias Tipología y significado
  1. Gestión por competencias
  2. Objetivos del proceso de gestión por competencias
  3. Características de la gestión por competencias
  4. Beneficios del modelo de gestión por competencias
  5. Definición e implantación de un sistema de gestión por competencias
  6. Políticas o estrategias de un sistema de gestión por competencias
  7. Metacompetencias
  1. Importancia de la política retributiva
  2. Objetivos del sistema retributivo
  3. Elementos del paquete retributivo
  4. Factores que afectan al diseño de la estrategia de retribuciones
  5. Evaluación del desempeño por competencias y retribución
  1. Teorías de la Motivación
  2. Tipos de motivación y estándares de eficacia
  1. El proceso de comunicación
  2. Tipos de comunicación
  3. Barreras de la comunicación
  4. La comunicación efectiva
  5. Aspectos importantes en la interacción con el interlocutor
  1. Las relaciones en la empresa: humanas y laborales
  2. Tratamiento y flujo de la información en la empresa
  3. La comunicación interna de la empresa
  4. La imagen corporativa e institucional en los procesos de información y comunicación en las organizaciones
  5. La comunicación externa de la empresa
  6. La relación entre organización y comunicación en la empresa: centralización o descentralización
  7. Herramientas de comunicación interna y externa
  1. La comunicación interpersonal
  2. Filtros y Barreras de la Comunicación
  3. El conflicto interpersonal
  4. Cómo expresar críticas y tipos de escucha activa
  5. Concepto, finalidades y modalidades de escucha activa
  6. Obstáculos que se pueden presentar
  7. Técnicas para mejorar esta habilidad Social
  1. Estrategias de negociación
  2. Tácticas de negociación
  3. Cuestiones prácticas
  1. La personalidad del negociador
  2. Habilidades del negociador
  3. Características del sujeto negociador
  4. Clases de negociadores
  5. La psicología en la negociación
  6. Causas del Estrés Laboral
  7. Síntomas del estrés laboral
  8. Consecuencias del Estrés Laboral
  1. Introducción a las habilidades directivas
  2. Liderazgo. Habilidad personal y directiva clave
  3. Enfoques en la teoría del liderazgo
  4. Estilos de liderazgo
  5. El papel del líder
  1. Introducción a las habilidades sociales
  2. Asertividad
  3. Empatía
  4. Escucha activa
  5. Autoestima
  1. La motivación en el entorno laboral
  2. Teorías sobre la motivación laboral
  3. El líder motivador
  4. La satisfacción laboral
  1. Orientación al consumidor
  2. Orientación a la competencia
  3. Orientación interna
  1. El plan de marketing digital
  2. Análisis de la competencia
  3. Análisis de la demanda
  4. DAFO, la situación actual
  5. Objetivos y estrategia del plan de marketing digital
  6. Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
  7. Posicionamiento e imagen de marca
  8. Captación y fidelización de usuarios
  9. Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing de la empresa
  1. El comportamiento de navegación y compra del internauta
  2. La respuesta del internauta a los estímulos de marketing
  3. Construir una estrategia adaptada al comportamiento del internauta
  4. Variables que inciden en el comportamiento del internauta
  1. Estrategia en la economía digital
  2. Digital Branding Management
  3. Digital Customer Experience
  4. Promoción web
  5. Mobile Marketing y Nuevas tendencias
  1. Tipos de redes sociales
  2. La importancia actual del social media
  3. Prosumer
  4. Contenido de valor
  5. Marketing viral
  6. La figura del Community Manager
  7. Social Media Plan
  8. Reputación Online
  1. Primero pasos con Facebook
  2. Facebook para empresas
  3. Configuración de la Fanpage
  4. Configuración de mensajes: Facebook Messenger
  5. Tipo de publicaciones
  6. Creación de eventos
  7. Facebook Marketplace
  8. Administración de la página
  9. Facebook Insights
  1. Introducción a Instagram
  2. Instagram para empresas
  3. Creación de contenido
  4. Uso de Hashtags
  5. Instagram Stories
  6. Herramientas creativas
  7. Colaboración con influencers
  8. Principales estadísticas
  1. Introducción a Twitter
  2. Elementos básicos de Twitter
  3. Twitter para empresas
  4. Servicio de atención al cliente a través de Twitter
  5. Contenidos
  6. Uso de Hashtags y Trending Topic
  7. Twitter Analytics
  8. TweetDeck
  9. Audiense
  10. Hootsuite
  11. Bitly
  1. Introducción a LinkedIn
  2. LinkedIn para empresas
  3. Creación de perfil y optimización
  4. Grupos
  5. SEO para LinkedIn
  6. Analítica en LinkedIn
  7. LinkedIn Recruiter
  1. Introducción a Youtube
  2. Vídeo Marketing
  3. Crear una canal de empresa
  4. Optimización del canal
  5. Creación de contenidos
  6. Gestión de comentarios
  7. Youtube Analytics
  8. Youtube vs Vimeo
  9. Keyword Tool
  10. Youtube Trends
  1. Introducción a Facebook Ads
  2. Tipos de Campañas y objetivos publicitarios
  3. Segmentación: públicos
  4. Presupuesto
  5. Formatos de anuncios
  6. Ubicaciones
  7. Administrador de anuncios
  8. Seguimiento y optimización de anuncios
  9. Power Editor
  10. Pixel de Facebook
  1. Introducción a Instagram Ads
  2. Objetivos publicitarios
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Presupuesto
  6. Instagram Partners
  7. Segmentación
  1. Objetivos publicitarios
  2. Audiencias en Twitter
  3. Tipos de anuncios
  4. Administrador de anuncios
  5. Creación de campañas y optimización
  6. Twitter Cards
  7. Instalación código de seguimiento
  8. Listas de remarketing
  1. Introducción a LinkedIn Ads
  2. Formatos de anuncios
  3. Objetivos publicitarios
  4. Creación de campañas
  5. Segmentación
  6. Presupuesto
  7. Seguimiento y medición de resultados
  1. Ventajas de la publicidad en Youtube
  2. Youtube y Google Adwords
  3. Tipos de anuncios en Youtube
  4. Campaña publicitarias en Youtube con Google Adwords
  5. Creación de anuncios desde Youtube
  1. Concepto de Startup
  2. Concepto de Lean Startup
  3. Objetivos y principios básicos de Lean Startup
  4. Fases en Lean Startup
  1. Planteamiento y modelos de negocio
  2. Lean Canvas
  3. Minimum Viable Product
  4. Pull Strategy
  5. Metodología iterativa: hipótesis, prueba y perfeccionamiento
  1. Gestión y control visual
  2. Sistema Andon
  3. Kamishibai o tablón de tareas rojas verdes
  4. Informe A de solución de problemas
  5. OPL One Point Lesson
  1. Introducción a la RSC
  2. Principios y Valores de la Ética
  3. La Empresa Tradicional y el Cambio de Modelo
  4. Concepto de Responsabilidad Social Corporativa
  5. ¿Qué elementos debe contener la RSC?
  6. Implantación de la RSC: la peculiaridad de las PYMES
  1. La Empresa Responsable y Sostenible: sus Valores Éticos
  2. Valores y principios de la empresa tradicional
  3. Valores y principios de la empresa responsable y sostenible
  1. Fundamentos de la Empresa Socialmente Responsable
  2. Características de la Empresas Socialmente Responsable
  3. La Creación de Valor y la RSC
  1. Dirección de la empresa responsable sostenible
  2. El Gobierno Corporativo
  3. Ética Directiva en la Empresa Responsable y Sostenible
  4. Auditorías éticas y de RSC
  5. El Diseño de un Programa de Actuación de RSC
  1. Formulación de objetivos de RSC
  2. Planificación y programación de las actividades de la RSC
  3. Control y seguimiento de los avances en RSC
  4. Metodología para Implantar un Proceso de Gestión de RSC
  1. Los Grupos de Interés
  2. Concepto y Tipología de los stakeholders
  3. Las Relaciones con los Grupos de Interés
  4. La RSC y los Stakeholders
  1. Inicios de la logística empresarial
  2. Concepto de logística
  3. Función logística en la empresa
  4. Centros logísticos y su clasificación
  5. Proceso logístico Just in time
  6. Tipos de almacén según su función logística
  7. Entrada, salida y control en almacén
  8. Definición y clasificación de stocks
  9. Principales procedimientos de almacenaje
  1. El proceso logístico
  2. El proceso del flujo según el tipo de producción
  3. Eficiencia logística para el trato al cliente
  4. Integración logística en la organización
  5. Los subsistemas del sistema logístico
  6. El término cadena de demanda
  7. Optimización de la operativa logística
  1. La cadena de suministro: fases y actividades asociadas
  2. Flujos en la cadena de suministro
  3. El flujo de información: en tiempo real, fiable, seguro, fácil de interpretar y manejar
  4. Flujo de materiales: seguro, eficaz y con calidad Diagrama de flujos interconexionados
  5. Cadena logística: objetivos Cómo lograrlos Integración de actores y sinergias a conseguir
  6. Logística y calidad
  7. Gestión de la cadena logística:
  8. El flujo de información
  1. Características del costo logístico: variabilidad
  2. Sistema tradicional y sistema ABC de costos
  3. Medición del costo logístico y su impacto en la cuenta de resultados Costos totales, costos unitarios y costos porcentuales
  4. Estrategia y costos logísticos
  5. Medidas para optimizar el costo logístico en las diversas áreas: stock, almacenaje, picking, transporte
  6. Cuadro de control de costos Pirámide de información del costo logístico
  7. Ejemplo práctico de cálculo del costo logístico
  1. Diferentes modelos de redes de distribución:
  2. Cálculo del costo logístico de distribución en los diferentes modelos:
  1. Incidencias, imprevistos y errores humanos en el proceso de distribución
  2. Puntos críticos del proceso Importancia cualitativa y monetaria de las mismas
  3. Análisis de determinados procesos críticos
  4. Seguimiento y localización física de la mercancía en el proceso de distribución
  5. Sistemas informáticos y tecnología aplicada: GPS, satélite, radiofrecuencia
  6. Acceso del cliente a la información
  7. Determinación de responsabilidades en una incidencia
  8. En diversos supuestos prácticos, cómo actuar en una incidencia
  9. Incidencias y su tratamiento informático
  1. Tecnología y sistemas de información en logística
  2. La pirámide de información
  3. Ventajas y posibles inconvenientes: costo y complejidad del sistema
  4. La comunicación formal e informal
  5. Sistemas de utilización tradicional y de vanguardia
  6. Información habitual en el almacén:
  7. Terminología y simbología utilizadas en la gestión del almacén
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y usos de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
  4. Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

Titulación de MBA data science

Doble Titulación:

Titulación de MBA Experto en Data Science con 1700 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

Título Oficial de MBA Online Master Oficial Universitario en Alta Dirección expedida por la Universidad e-Campus acreditado con 60 ECTS Universitarios. Su superación dará derecho a la obtención del correspondiente Título Oficial de Máster, el cual puede habilitar para la realización de la Tesis Doctoral y obtención del título de Doctor/a.
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EUROINNOVA - ESIB - ESIBE (ESCUELA IBEROAMERICANA DE POSTGRADO)

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* 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

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Información complementaria

MBA Data Science

¿Estás interesado en el mundo del Big Data y Business Intelligence? ¿Te gustaría convertirte en científico de datos y poder utilizar las técnicas de análisis más novedosas y los principales lenguajes de programación para ello? ¿No tienes disponibilidad para desplazarte de casa y necesitas realizar tu formación profesional de manera Online? Entonces este MBA Data Science, impartido por Euroinnova International Online Education, está diseñado especialmente para ti.

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¿Qué vas a aprender cursando este MBA Data Science? 

El Big Data está formado por un gran conjunto de datos, los cuales pueden estar estructurados o no y están al alcance de cualquier negocio en la actualidad. Además de su gran cantidad de datos, debemos resaltar lo que las empresas realizan con esos datos, puesto que se utilizan, en su gran mayoría, para desarrollar ideas innovadoras y tomar mejores decisiones en la organización.

Al ser el Big Data un concepto tan complejo y con tanta cantidad de datos, es muy complicado recopilarlos, gestionarlos, procesarlos y analizarlos con tecnologías que ya están anticuadas y es por ello que se necesitan nuevas tecnologías para realizar estas acciones.

¿Qué rasgos caracterizan al Big Data? ¡Descúbrelo con Euroinnova!

  • Volumen de información: Esta es una de las características más importantes del Big Data, ya que la información se genera cada segundo y no para de crecer, es por esto que la gran cantidad de datos que contiene el Big Data es masiva. Esto se produce porque vivimos en el mundo 2.0 y no paran de crearse nuevos tipos de tecnologías y medios de conexión.
  • Velocidad de los datos: Las personas realizamos muchas interconexiones día a día, en consecuencia, los datos están en continuo movimiento. Estos datos son creados con mucha rapidez y se almacenan y procesan en tiempo real.
  • Variedad de los datos: En consecuencia, a la gran cantidad de información que recopila el Big Data, puede ser muy variada, de todos los tipos, formas y fuentes que existan. Los datos estructurados son aquellos que son sencillos de tratar, como pueden ser las bases de datos, o también existen los datos no estructurados, como son los documentos de texto o los correos electrónicos.
  • Veracidad de los datos: No todos los datos recopilados son fiables o podemos explicar su veracidad, y es por ello que las empresas tienen incertidumbre a la hora de tomar sus decisiones. Para ello es crucial que se apliquen soluciones y métodos que supriman o por lo menos reduzcan los datos que no interesen o que se consigan datos valiosos que aporten información, como pueden ser datos económicos o comportamientos de clientes que influyen en las decisiones de compra.
  • Viabilidad: El Business Intelligence es el encargado de manejar eficazmente el gran volumen de datos que posee para poder proporcionar la viabilidad de los proyectos.
  • Visualización de los datos: Los datos deben ser presentados de manera que sean legibles y accesibles para todo el mundo.
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