Maestría en Análisis de Negocios
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
Información clave
ubicación del campus
Belfast, Reino Unido
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
1 año
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
GBP 23.100 / per year *
Plazo de solicitud
Solicitar información
Fecha de inicio más temprana
Sep 2024
* Irlanda del Norte, República de Irlanda, Inglaterra, Escocia o Gales: £7,470 | Otros e internacionales de la UE: £ 21,500
Introducción
El aumento en el volumen, la variedad y la velocidad de los datos crea oportunidades para que las empresas mejoren la toma de decisiones y desarrollen nuevos productos y servicios basados en datos. MSc Business Analytics se ha desarrollado para satisfacer la demanda de profesionales calificados que poseen la experiencia necesaria para realizar soluciones de análisis de negocios de extremo a extremo y están equipados para utilizar datos para la toma de decisiones comerciales.
El programa se basa en las tres áreas principales necesarias para tener éxito en el análisis: conocimiento comercial, estadísticas e informática. Esto incluye módulos que se enfocan en la aplicación de análisis en funciones comerciales centrales como marketing y recursos humanos, así como módulos que se enfocan en desarrollar y aplicar habilidades técnicas como análisis avanzado y aprendizaje automático, gestión de datos y toma de decisiones basada en datos. En total, los estudiantes estudiarán ocho módulos además de la formación previa al curso y un proyecto de tesis final. El proyecto de tesis implicará la aplicación de las habilidades comerciales, técnicas y estadísticas aprendidas durante los módulos enseñados.
El programa incluirá un curso de inducción, donde la capacitación previa al curso en estadísticas clave y habilidades informáticas garantizará que los estudiantes de una variedad de antecedentes tengan las habilidades necesarias para realizar el curso.
Enlaces de la industria
Desarrollado por personal con antecedentes académicos y de la industria, el curso se adapta a las habilidades clave requeridas para tener éxito en un rol de análisis de negocios.
Desarrollo de carrera
Los informes de la industria muestran una escasez global de científicos de datos. Los estudiantes aprenderán a usar herramientas y técnicas de vanguardia y estándar de la industria para permitir el desarrollo profesional.
Galería
Admisiones
Plan de estudios
Semestre 1
Estadísticas para negocios
El conocimiento de la teoría y la aplicación de la probabilidad y la estadística es un componente esencial de la analítica empresarial. Los métodos estadísticos forman parte del conjunto de herramientas requeridas en el análisis empresarial y forman la base para temas más avanzados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
En este módulo, los estudiantes se enfocarán en estadísticas descriptivas e inferenciales utilizando el lenguaje de programación R. Esto proporciona la base estadística necesaria para el análisis empresarial y también introduce la programación R.
Los temas pueden incluir, entre otros:
- Estadísticas descriptivas
- Correlación
- Probabilidad
- Distribuciones
- Pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
- Regresión lineal con dos variables
- Regresión múltiple
- Evaluación del desempeño y supuestos
- Regresión logística
- Programación R
Gestión de datos
La gestión eficaz de pequeños y grandes datos es un componente crucial de todos los proyectos de análisis empresarial.
Este módulo explora la teoría y la práctica de la gestión de datos, incluida la identificación y extracción de datos, el preprocesamiento de datos, la calidad de los datos, el almacenamiento de datos, las bases de datos relacionales y las soluciones de big data.
El contenido del curso puede incluir, pero no se limita a:
- Datos estructurados y no estructurados
- Adquisición de datos
- Extracción de datos usando SQL
- Almacenamiento de datos (sistemas de gestión de bases de datos relacionales)
- Grandes soluciones de datos
- Preparación de datos
- Calidad de los datos
- Seguridad, legislación y consideraciones éticas
Análisis de recursos humanos
El uso efectivo de los datos de recursos humanos (HR) puede mejorar la gestión de recursos humanos (HRM) y, por lo tanto, un desempeño organizacional más amplio. Este módulo considerará el uso práctico de los datos en HRM a través de aplicaciones como el monitoreo y la evaluación de la actividad y el desempeño de los empleados, la predicción del desempeño futuro y la predicción del desgaste de los empleados. El módulo también considerará la base teórica para el uso de datos en HRM, vinculando así el lado práctico del análisis de personas con la teoría de HRM.
El contenido del curso puede incluir, pero no se limita a:
- Introducción y descripción general de los análisis de recursos humanos.
- El papel estratégico y operativo de la analítica de recursos humanos dentro de una organización.
- Supervisar y mejorar el rendimiento de los recursos humanos utilizando datos.
- Las aplicaciones de la analítica a HRM y la base teórica para estas aplicaciones.
- Análisis descriptivo y visual con datos de recursos humanos.
- Análisis predictivo con datos de recursos humanos.
- Consideraciones éticas con análisis de recursos humanos.
Jefe de operaciones
Este curso desarrolla los principales temas y estrategias de la gestión de operaciones dentro de las organizaciones de fabricación y servicios y el uso de técnicas cuantitativas y analíticas en estas áreas. El objetivo principal es familiarizar a los estudiantes con los conceptos básicos, las técnicas, los métodos y las aplicaciones de la gestión de operaciones y cómo se utiliza el análisis en estas áreas.
Los temas se centrarán en áreas tales como:
- Estrategia de operaciones
- Diseño y análisis de procesos
- Gestión de capacidad
- Gestión de la calidad
- Gestión eficiente
- Gestión de inventario y gestión de la cadena de suministro y el uso de análisis en estas áreas.
Semestre 2
Análisis avanzado y aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la tecnología central que sustenta el análisis predictivo y la inteligencia artificial, así como muchas otras tareas analíticas.
Este módulo se basará en las habilidades desarrolladas en el módulo de estadísticas en términos de programación y técnicas estadísticas más avanzadas, a saber, la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.
Los temas pueden incluir, entre otros:
- El proceso de análisis
- Herramientas de análisis
- Selección de características
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje sin supervisión
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Programación de modelos de aprendizaje automático
- Evaluación de las implicaciones éticas del uso de algoritmos, por ejemplo, el potencial para reforzar el sesgo, la seguridad y la privacidad.
Toma de decisiones basada en datos
El análisis de datos solo es útil si contribuye a mejorar la toma de decisiones empresariales. Este módulo explora cómo las empresas usan los datos para tomar decisiones comerciales. Esto incluye un enfoque en obtener información comercial a partir de la gestión y el análisis efectivos de los datos, la visualización y narración de datos y las técnicas de análisis prescriptivo. Los estudiantes tendrán la oportunidad de trabajar con software avanzado de visualización y optimización como Tableau, Excel y R. El módulo también considerará el lado de las personas del análisis, colocando las técnicas analíticas para la toma de decisiones en un contexto empresarial y considerando los aspectos administrativos y organizacionales. Factores involucrados para convertirse en una organización basada en datos.
El contenido del módulo puede incluir, entre otros:
- El papel de la analítica en la toma de decisiones, tanto a nivel operativo como estratégico
- Visualización de datos: visualización de una variedad de tipos de datos, como datos numéricos, de texto y geoespaciales.
- Analítica prescriptiva y optimización
- El papel de la toma de decisiones basada en datos en las organizaciones
- Beneficios, barreras y limitaciones de la toma de decisiones basada en datos
- Consideraciones éticas en el uso de datos en la toma de decisiones
- Apreciación de las diferencias culturales en el uso de datos y el potencial para que los datos se utilicen en la toma de decisiones nacionales e internacionales más amplias (por ejemplo, desarrollo sostenible, planificación de desastres, responsabilidad social corporativa)
Inteligencia artificial en la empresa y la sociedad
La inteligencia artificial (IA) ya ha tenido un impacto sustancial en los negocios y la sociedad, como estrategias comerciales basadas en datos, cambios en la naturaleza del trabajo, el desarrollo de innovaciones que dan forma al comportamiento de las personas y la sociedad, preocupaciones de privacidad y vigilancia, y recientes crisis éticas en el uso de datos.
Con el rápido ritmo de desarrollo de la IA, es probable que estas tendencias continúen, por lo que es esencial considerar las implicaciones más amplias de la IA en los negocios y la sociedad. Este módulo alentará a los estudiantes a involucrarse en estos temas, desarrollando una comprensión más profunda de las implicaciones más amplias de la IA y cómo los estudiantes pueden contribuir al desarrollo y uso responsable de la IA en sus futuras carreras.
El contenido del curso puede incluir, pero no se limita a:
- Las implicaciones estratégicas de las innovaciones de IA para las empresas
- Las consecuencias económicas y sociales más amplias de la IA
- Cambios en la naturaleza del trabajo debido a la IA
- Uso ético de los datos
- Consideraciones de vigilancia y privacidad en el uso de datos
- Consideración legal en el uso de datos
Marketing Analytics
Descripción del módulo
Este módulo se enfoca en un desarrollo nuevo y emocionante en la teoría y la práctica del marketing. El uso de datos, 'big data', para ayudar en la toma de decisiones de marketing y la rendición de cuentas continúa creciendo en importancia, particularmente en la era actual de austeridad y escasez de recursos. El módulo adopta un enfoque tanto teórico como práctico para el uso de análisis de marketing en la práctica.
Un aspecto destacado del módulo es el uso de software SAS o SPSS para analizar datos con fines evaluativos y de toma de decisiones relacionados con el marketing. Los estudiantes que completen y aprueben con éxito el módulo podrán señalar a los empleadores potenciales que tienen las habilidades de software teóricas, prácticas y estándar de la industria para competir.
Contenido del módulo:
Los contenidos indicativos incluyen:
- Introducción y descripción general del análisis de marketing
- Competir en análisis de marketing: desarrollar una cultura de análisis de marketing
- Analítica de marketing a nivel estratégico, funcional, analítico y de almacén
- Compromiso del cliente y análisis de clientes
- Implicaciones de rendimiento del análisis de marketing
- Temas actuales y tendencias en análisis de marketing
- El lado oscuro de la analítica de marketing
Otro contenido se centra en las técnicas de extracción de datos para marketing (incluidas las ventas y la gestión de relaciones con los clientes). Enseñado a través de talleres informáticos dirigidos por un instructor utilizando el software SAS o SPSS para resolver problemas relacionados con el marketing. Los contenidos incluyen:
- Formación en SAS o SPSS: introducción y descripción general
- El proceso de análisis de marketing
- Datos para análisis de marketing
- Comprender al cliente
- Predecir el comportamiento del cliente
- Fusión en operaciones de marketing
- Estudios de caso
- Auto aprendizaje
Semestre 3
Disertación
La disertación brinda a los estudiantes la oportunidad de emprender un proyecto independiente. Esto implicará el desarrollo de una solución técnica de análisis comercial que incorpore elementos del curso. Las tecnologías sugeridas para la solución serán las cubiertas en el curso. La solución normalmente debe incluir una combinación de una base de datos, aprendizaje automático y un componente de visualización. Se reconoce que, en algunos casos, los proyectos pueden centrarse en componentes específicos (p. ej., almacenamiento y procesamiento, análisis predictivo o visualización e interpretación avanzadas), y esto debe ser acordado de antemano por el supervisor de los estudiantes. Los estudiantes también recibirán sugerencias sobre posibles fuentes de datos para usar en el proyecto.
Además de la solución técnica, se requerirá que los estudiantes produzcan un informe escrito, que incluya una revisión de la literatura, la metodología para resolver el problema y los resultados y conclusiones.
El módulo requiere que los estudiantes se basen en todo el curso, incorporando conocimientos de los tres dominios principales de análisis de negocios: estadísticas, computación y negocios.
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
La Maestría en Análisis de Negocios atraerá a estudiantes que deseen seguir una carrera en un campo relacionado con el análisis de negocios, como ciencia de datos, inteligencia de negocios, consultoría, informática o inteligencia de decisiones.
Título más premio por habilidades extracurriculares
Además de su programa de estudios, en Queen's puede tener la oportunidad de adquirir habilidades más amplias para la vida, el ámbito académico y de empleabilidad. Por ejemplo, prácticas, trabajo voluntario, clubes, sociedades, deportes y mucho más. Así que no sólo te graduarás con un título reconocido de una universidad líder a nivel mundial, sino que también tendrás experiencia práctica nacional e internacional, además de una exposición más amplia a la vida en general. A esto lo llamamos Grado Plus. Es lo que hace que estudiar en Queen's University Belfast sea especial.