Master in Data Mining e Business Intelligence

Generale

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Descrizione programma

obiettivi

Formare i professionisti nell'area del Data Mining in grado di raccogliere, perfezionare, elaborare e analizzare tutti i dati archiviati da un'azienda, preferibilmente nel campo del marketing e nell'area aziendale.

  • Applicare, analizzare e convertire le informazioni ottenute in conoscenza per aiutare a prendere decisioni strategiche e operative.
  • Costruire e mantenere attività di ricerca, sviluppo e consulenza nell'area del Data Mining come preambolo della ricerca in Statistica Applicata.
  • Introdurre concetti di Business Intelligence e tecniche correlate tra cui Data Warehousing, Data Mining ed Elaborazione delle transazioni online (OLTP).
  • Esplora processi, contenuti e contesti relativi alle tecniche di presa di decisioni di marketing. Miglioramento del processo derivato dalla business intelligence.

destinatari

Laureati in Statistica, Informatica, Economia, Marketing, Scienze attuariali e discipline affini.

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Perché studiare questo Master?

In questo Master vengono sviluppati metodi per identificare in modo pertinente fonti di informazione, analizzandole e trasformandole in conoscenza per il processo decisionale.

Ha un design integrato tra Data Mining e Business Intelligence. Per uno, il primo include una serie di tecniche volte a un uso efficiente dei dati estraendo le conoscenze fruibili implicite nei database. Grazie alla sua conoscenza è possibile risolvere problemi di previsione, classificazione e segmentazione. Inoltre, la Business Intelligence comprende la comprensione dell'effettivo funzionamento di un'azienda, anticipando i problemi futuri basati sulle informazioni ottenute da Data Mining.

Questo Master copre un lato professionale che facilita l'accesso ai lavori in aree di grande espansione (aziende come ICEA, EXPERIAN, OPEN Systems, SAS Institute , collaborano attivamente alla consegna del Master) e un altro lato ricercatore, in quanto fornisce strumenti di ricerca teorica fondamentale per l'analisi dei dati, garantendo la possibilità di sviluppare un dottorato di ricerca. tesi in materia di finanza, rischio, concorrenza commerciale o marketing.

Struttura

Il Master è organizzato seguendo una struttura mista di moduli e corsi:

  • Tecniche di trattamento e modulo di data mining: 12 ECTS -6 obbligatori e 6 facoltativi-
  • Applicazioni del Data Mining nel modulo Marketing e Business Intelligence: 18 ECTS -12 obbligatori e 6 facoltativi-
  • Modulo di sviluppo metodologico e tesi di laurea: 12 CFU obbligatori -9 tesi di laurea

Gli studenti devono prendere un totale di 60 CFU in due semestri: sette materie obbligatorie, due elettive e una tesi di laurea magistrale. Non ci sono itinerari di formazione, quindi gli studenti possono scegliere crediti opzionali tra le materie opzionali offerte, a seconda delle loro esigenze di formazione e / o interessi professionali.

Piano di studio

Tipo di soggetto ECTS
Obbligatorio 39
Elettivo 12
Tesi di Master 9
Totale 60
Ultimo aggiornamento Aprile 2020

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Sulla scuola

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La Universidad Complutense de Madrid (UCM) es una institución de larga trayectoria y amplio reconocimiento social que aspira a situarse entre las primeras universidades de Europa y a consolidarse como centro de referencia para el continente latinoamericano. Leggi meno