Plan de Estudios del Máster en Data Management e Innovación Tecnológica
1.- Data Management
2.- Gestión de Nuevas Tecnologías en la Empresa
3.- Tecnologías Big Data en el Negocio
4.- Arquitectura de sistemas y tecnología para Big Data
5.- Business Intelligence & Business Analytics orientado al Big Data
6.- Gestión de proyectos tecnológicos
7.- Gestión de la Seguridad de la Información
8.- Application Integration & Business Process Management (BPM)
9.- Gestión de la Innovación
10.- Social CRM
Trabajo final de Máster
El trabajo final constituye un elemento fundamental en el desarrollo del MDMIT. En su elaboración, los participantes deben tener en cuenta todos los aspectos relacionados con el desarrollo y gestión de un proyecto relacionado a las tecnologías de información, definiendo la posición estratégica de la empresa en el área y diseñando la puesta en práctica de aquellas medidas y políticas empresariales que consideren más adecuadas para alcanzar los objetivos relacionados con el área de Data Management, tanto a corto como a medio y largo plazo.
Fundamentalmente, consiste en elaborar una propuesta de carácter innovador alrededor de una solución tecnológica basada en Data Management dentro de un entorno empresarial real o de emprendimiento. Dicha propuesta debe estar enmarcada dentro de los temas y conocimientos adquiridos a lo largo del Máster.
Los alumnos recibirán la formación adecuada en los términos de las mejores prácticas de la gestión de proyectos para elaborar su trabajo final que le permitirá obtener el título del Máster. Alcance, Tiempo, Costos, Riesgos, son algunas de las áreas de conocimiento que serán vistas para realizar el Proyecto, el cual será defendido ante un tribunal de profesores al finalizar todas las asignaturas del Máster.
c.- Actividades adicionales. Webinars de Expertos y Talleres
A lo largo del curso, se realizarán una serie de webinars con expertos de tecnologías de información, tendencias Data Management y la Innovación, proveedores líderes (Gartner Magic Quadrant) de herramientas (software). En el Taller de "Data Mining", el alumno tendrá la oportunidad de tener una experiencia práctica sobre las teorías de minería de datos, de esta manera tendrá una visión más detalla del Analytics.
El objetivo fundamental del proceso de admisión es asegurar la idoneidad de los candidatos. Todos los participantes deben obtener el máximo provecho de esta experiencia de aprendizaje, a través de un contexto en el que sea posible desarrollar una relación a largo plazo con compañeros de clase, profesores y antiguos alumnos.
Estas son las etapas del proceso de admisión:
1. Condiciones previas de admisión
2. Solicitud de admisión
3. Entrevista personal
4. Carta de motivación
5. Evaluación Comité de Admisiones
6. Matriculación
Objetivos del Máster en Procesos Industriales
conocer todos los detalles, precios, becas, fechas y plazas disponibles
Máster en Dirección de la Producción y Mejora de Procesos