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Master¬īs Program

MASTER IN Business Intelligence & Business Analytics with Big Data

El programa MASTER IN Business Intelligence & Analytics with Big Data, est√° dise√Īado para perfeccionar su experiencia en las √ļltimas herramientas y t√©cnicas de Business Intelligence & Business Analytics (BI & BA), que incluyen planificaci√≥n y monitoreo, an√°lisis de datos y estad√≠sticas, visualizaciones, metodolog√≠as Ag√≠les para desarrollo de soluciones de BI / BA, an√°lisis y dise√Īo de bases de datos SQL y NoSQL e implementaciones sobre Big Data Hadoop. Esta certificaci√≥n en Master Program, avalado por la Universidad Central de Venezuela, lo capacitar√° de manera pr√°ctica con estudios de casos del mundo real, lo que garantiza que est√© listo para el mercado.

Universidad Central de Venezuela

Logo UCV

Inicio: Inscripciones abiertas

Sesiones semanales de tutoría online dirigidas por los instructores

Modalidad: 100% online

Duraci√≥n: 12 meses / 1 a√Īo

Constituido por 6 Diplomados, 2 Seminarios/Talleres y un Proyecto de Grado

Avalado por la Universidad Central de Venezuela

Sobre el programa

El MASTER IN Business Intelligence & Business Analytics with Big Data,¬† es un programa ejecutivo y tecnol√≥gico¬† que profundiza en temas relacionados con la gesti√≥n eficiente de las empresas, impulsando el uso de las m√°s novedosas tecnolog√≠as de anal√≠ticas, tales como Business Intelligence, Business Analytics, An√°lisis Estad√≠stico, Business Performance Management and Balanced Scorecard, para monitorear y optimizar su desempe√Īo.¬†

Aprenderás  los conceptos y habilidades necesarios para una carrera activa de Business Intelligence & Analytics. Se convertirá en un experto en Pentaho, Microsoft Power BI, Tableau, Big data Hadoop, MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Python y RStudio. También obtendrá las habilidades necesarias para crear dashboards interactivos para obtener información sobre el rendimiento empresarial, dominar las metodologías para desarrollar e implementar KPI y Balanced Scorecard. Toda la experiencia de aprendizaje del programa, está vinculada con proyectos del mundo real y simulaciones, para ayudarlo a obtener experiencia en el dominio. Después de completar todos los aspectos de la formación, estará preparado para los diversos roles en las áreas de  Business Intelligence, Business Analytics, Big Data.

Usted aprender√°:

Implementar prácticas de Data Management / Data Governance dentro de la organización para la gestión eficaz de la información.

Desarrollar proyectos de Business Intelligence & Big Data utilizando los frameworks de de Hadoop, Spark, R y Python para procesar grandes cantidades de datos.

Implementar soluciones de análisis y visualización de datos que permitan impulsar mejores decisiones comerciales bajo la plataforma de Pentaho, Power BI y Tableau.

Aplicar modelos analíticos y predictivos a situaciones de negocio con programación estadística básica en Python y R.

Implementar Bases de Datos NoSQL como MongoDB para almacenar y procesar datos con Hadoop.

Desarrollar nuevos modelos de negocio con las herramientas de Business Analytics para Text mining, Web mining, An√°lisis de las redes sociales y Sentiment analysis.

Business Intelligence & Business Analyst es una sólida elección de carrera para profesionales nuevos y experimentados. Los aspirantes a profesionales de cualquier formación académica con un estado de ánimo analítico son los más adecuados para seguir la Formación del Master, que incluye:

Aspirantes a analistas de Business Intelligence / Busines Analytics, incluidos recién graduados universitarios y aquellos que buscan hacer un cambio de carrera.

Nuevos analistas de negocios que desean mejorar su oficio

Otros puestos que realizan tareas de análisis empresarial, como administradores, gerentes y líderes de proyectos.

Profesionales de TI.

Jefes de proyecto.

Profesionales bancarios y financieros.

Directores de marketing.

Profesionales de ventas.

Economistas, administradores, contadores.

Gerentes de red de la cadena de suministro.

Principiantes en el dominio de la analítica de datos.

Este programa: MASTER IN Business Intelligence & Big Data, cubre todos los fundamentos; no existe un requisito previo obligatorio, pero se recomienda cierta experiencia en an√°lisis de negocios.

Para postularse a este programa, es necesario:

Tener al menos un grado académico equivalente o mayor a TSU o Licenciatura.

Tener estudios o experiencia en Análisis de la Información.

Conocimientos básicos de estadística y matemática

Para más información,

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Herramientas cubiertas

Power BI
Tableau
Pentaho logo
MySQL
PostgreSQL
MongoDB
Oracle-Logo
1000px-Hadoop_logo.svg1_-600x155
Spark
RStudio
Python

¬ŅQuienes son tus facilitadores?

Contarás con la tutoría y mentoría de un equipo de profesionales especializados en el área de Business Intelligence & Big Data

Wilfredo Rangel
Wilfredo RangelDirector - DiplomadosOnline.com
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Lic. en Computación y Magister en Ciencias de la Computación, ambas en la Universidad Central de Venezuela (UCV). Docente de la Escuela de Computación (UCV). Esp. en Business Analytics (BA) y Transformación Digital (TD). CEO (Chairman Executive Officer) de DiplomadosOnline.com
M√°ximo Hidalgo
M√°ximo HidalgoData Scientist en el √Ārea de Consultor√≠a de DiplomadosOnline.com.
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Lic. en Matem√°tica, Esp. en Modelos Aleatorios y tesista de la Maestr√≠a en Matem√°tica, todas en la Universidad Central de Venezuela (UCV). Docente / Investigador en la Escuela de Matem√°ticas de la UCV. Jefe de Divisi√≥n de Estudios Econ√≥micos y Fiscales de la Asamblea Nacional. Data Scientist en el √Ārea de Consultor√≠a y en el Master en Data Science & Business Analytics de DiplomadosOnline.com.
José Rafael Sosa
Jos√© Rafael SosaData Scientist en el √Ārea de Consultor√≠a de DiplomadosOnline.com.
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Lic. Computaci√≥n de la Universidad Central de Venezuela (UCV). Data Scientist en la empresa consultora Everis, Per√ļ. L√≠der t√©cnico en proyectos de Transformaci√≥n Digital e Innovaci√≥n tecnol√≥gica basados en el uso de Big Data y Ciencia de Datos en varias Corporaciones p√ļblicas y privadas. Docente / Investigador del programa Master en Data Science & Advanced analytics de DiplomadosOnline.com.
Miguel √Āngel Real
Miguel √Āngel RealGerente de Proyecto - DiplomadosOnline.com
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Ingeniero de Sistemas de la Universidad Metropolitana de Caracas (UNIMET). Fue Gerente de Proyectos de TI en PDVSA y Gerente de Tecnología en INTESA. Consultor de Tecnologías de Seguridad de Información y Docente en el diplomado de Gerencia de Proyectos de DiplomadosOnline.com
Carlos Buitrago
Carlos BuitragoCoordinador Académico y de Investigaciones - DiplomadosOnline.com
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Lic. en F√≠sica y en Educaci√≥n, Menci√≥n F√≠sica, ambos en la Universidad Central de Venezuela (UCV). MSc. en Educaci√≥n, Menci√≥n F√≠sica en la Universidad Pedag√≥gica Experimental Libertador (UPEL). Candidato a Dr. en Educaci√≥n, menci√≥n Filosof√≠a de la Ciencia de la UPEL. Coordinador de la Maestr√≠a en la Ense√Īanza de la F√≠sica del Instituto Pedag√≥gico de Caracas (IPC-UPEL). Coordinador Acad√©mico, Docente en Simulaciones Computacionales para la Ingenier√≠a y Metodolog√≠a de la Investigaci√≥n Tecnol√≥gica en DiplomadosOnline.com
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Plan de estudio

Diplomado 1

Database Developer

Aprende desde cero las habilidades para dise√Īar, modelar y manipular de manera efectiva los principales motores de Bases de Datos de la industria.

Constituido por más de 10 cursos teóricos/prácticos, y casos de estudio de la vida real, usted podrá poner en practica cada uno de las habilidades  para convertirse en un Especialista en el área de Database Developer.

Fundamentos de programación de bases de datos.

SQL Essential Training.

SQLite Essential Training.

Excel Power Pivot Essential Training.

MySql Essential Training.

PostgreSQL Essential Training.

Oracle Essential Training.

NoSQL Essential Training.

MongoDB Essential Training.

Neo4J Essential Training.

Redis Essential Training.

Diplomado 2

Business Intelligence con Pentaho, Power BI y Tableau Desktop

En la actualidad, las plataformas de Business Intelligence & Analytics¬† permiten a las organizaciones acceder, preparar y analizar todos los datos de cualquier fuente, en cualquier entorno, mejorando la comunicaci√≥n, la integraci√≥n y la automatizaci√≥n de los flujos de datos.¬†Aprende desde cero las habilidades para dise√Īar, modelar y desarrollar¬†soluciones Business Intelligence con los principales tecnolog√≠as de la industria.

Constituido por más de 10 cursos teóricos/prácticos, y casos de estudio de la vida real, usted podrá poner en practica cada uno de las habilidades  para convertirse en un Especialista en el área de Business Intelligence.

  • Fundamentos Data management & Data Governance

    Fundamentos de Business Intelligence & Business Analytics

    Arquitecturas y componentes de una solución de BI

    Metodologías de desarrollo de Soluciones de BI & BA

    Fundamentos del Modelado Dimensional y construcción de Data Warehouse

    Taller ETL (Extracción Transformación y Carga)

    Desarrollo de soluciones OLAP

    Pentaho Essential Training

    Power BI Essential Training

    Tableau Essential Training

Seminario 1

Seminario de Taller de Investigación

El Taller Seminario de Investigación y Proyecto tiene por propósito preparar al participante de Máster para que aborde adecuadamente, y desde una perspectiva de investigación científica, tecnológica, científico-tecnológica, de desarrollo tecnológico, o el nivel y tipo que requiera, problemáticas concernientes al mundo de de la tecnología, los negocios y las ciencias aplicadas.

Fundamentos de la investigación tecnológica

Planteamiento y formulación del Problema de Investigación Tecnológica.

Marco Teórico РMetodológico de Investigación Tecnológica.

Teoría del Problema Tecnológico.

Defensa TEG

Diplomado 3

Diplomado en Data Mining for Business Analytics

Business Analytics (BA) es la práctica y el arte de aportar datos cuantitativos para la toma de decisiones. Data Mining for Business Analytics presenta un enfoque aplicado a los conceptos y métodos de data mining, utilizando los programas RStudio y Python. Aprenderá a cómo implementar una variedad de algoritmos populares de data mining  para abordar problemas y oportunidades comerciales. También aprenderá cómo los analistas de datos describen, predicen e informan decisiones comerciales en las áreas específicas de marketing, recursos humanos, finanzas y operaciones, y desarrollará conocimientos básicos de datos y una mentalidad analítica que lo ayudarán a tomar decisiones estratégicas basadas en en datos. 

Fundamentos de Data Mining for Business Analytics

  • Definiciones b√°sicas
  • ¬† ¬† ¬†Conceptos de Business Analytics, Data Mining, Big Data y Data Science.
  • ¬† ¬† ¬†Relaci√≥n con otras disciplinas. Aplicaciones y ejemplos.
  • ¬† ¬† Objetivos de la Data Mining, Patrones y Modelos.
  • √Āreas de aplicaci√≥n y ejemplos
  • ¬† ¬† ¬†Ejemplos de aplicaci√≥n en varias √°reas
  • ¬† ¬† ¬†Tareas de miner√≠a de datos para construir modelos.
  • Metodolog√≠as y est√°ndares
  • ¬† ¬† ¬†Proceso KDD y Metodolog√≠a CRISP-DM
  • Caracter√≠sticas de los datos:
  • ¬† ¬† ¬†Fuentes de datos.
  • ¬† ¬† ¬†Conjuntos de datos.
  • Caja de herramientas.
  • Introducci√≥n al lenguaje R.
  • Generaci√≥n de n√ļmeros aleatorios.
  • Programaci√≥n vectorial e indexaci√≥n l√≥gica.
  • Familia de funciones applay.
  • Visualizaci√≥n de los datos.
  • Persistencia de datos y modelos.

 

Fundamentos de los métodos descriptivos en Data Mining.

  • Selecci√≥n de atributos.
  • Pre-procesamiento y limpieza.
  • Problema de la dimensionalidad.
  • Extracci√≥n de caracter√≠sticas.
  • Tipos de m√©todos en Miner√≠a de Datos.
  • An√°lisis exploratorio de datos.
  • Mapa de correlaciones.
  • Modelos estad√≠sticos.
  • Bondad de ajuste.
  • An√°lisis de Componentes Principales (PCA)
  • ¬† ¬† ¬†Plano principal.
  • ¬† ¬† ¬†Relaci√≥n entre variables.
  • ¬† ¬† ¬†Calidad de la representaci√≥n.
  • ¬† ¬† ¬†Reducci√≥n de la dimensionalidad con el PCA.
  • Identificaci√≥n de conglomerados.
  • ¬† ¬† ¬†La Inercia y el teorema de Fisher.
  • ¬† ¬† ¬†C√°lculo de la distancia.
  • ¬† ¬† ¬†Estimaci√≥n del n√ļmero de grupos.
  • ¬† ¬† ¬†√Ārboles de Clasificaci√≥n Jer√°rquica.
  • ¬† ¬† ¬†M√©todo de nubes din√°micas con K-medias.
  • ¬† ¬† ¬†Paralelizando el m√©todo de K-medias.

 

Fundamentos de los métodos predictivos en la Minería de Datos.

  • ¬†

  • M√©todos de clasificaci√≥n. Calibraci√≥n y selecci√≥n de modelos.

    • Definiciones de clasificaci√≥n
    • Problema de separabilidad
    • Uso de funciones Kernel
    • Entrenamiento y testing
    • Medidas de calidad
    • ¬† ¬† ¬†C√°lculo de errores. Matriz de confusi√≥n
    • ¬† ¬† ¬†Curvas ROC
    • M√©todos de clasificaci√≥n
    • ¬† ¬† ¬†An√°lisis discriminante
    • ¬† ¬† ¬†An√°lisis discriminante cuadr√°tico
    • ¬† ¬† ¬†M√©todo Bayesiano ingenuo
    • ¬† ¬† ¬†Regresi√≥n log√≠stica
    • ¬† ¬† ¬†M√©todo de K-vecinos m√°s cercanos
    • ¬† ¬† ¬†M√°quinas de Soporte Vectorial (SVM)
    • ¬† ¬† ¬†√Ārboles de decisi√≥n
    • ¬† ¬† ¬†Bosques aleatorios
    • ¬† ¬† ¬†Redes neuronales
    • Evaluaci√≥n de los m√©todos
    • Problemas del uso de conjuntos de entrenamiento y testing
    • Sobre ajuste o especializaci√≥n
    • Validaci√≥n cruzada
    • Calibraci√≥n de los m√©todos
    • ¬† ¬† ¬†Calibraci√≥n del K-medias
    • ¬† ¬† ¬†Calibraci√≥n del SVM

Diplomado 4

Desarrollo de KPI (Key Performance Indicator)

Los KPI (Key Performance Indicator) o Indicador Clave de Desempe√Īo,¬† hace referencia a una serie de m√©tricas que se utilizan para esquematizar la informaci√≥n sobre la eficacia y productividad de las acciones y operaciones que se lleven a cabo en un negocio con la finalidad de poder tomar decisiones y establecer aquellas que han sido m√°s efectivas a la hora de cumplir con los objetivos proyectados en un proceso o proyecto concreto.¬†

Este programa presenta una formación completa en el campo de los KPI y se basa en las mejores prácticas identificadas en el entorno empresarial. Adquiera conocimientos a su propio ritmo y aprenda a afrontar los aspectos más desafiantes de trabajar con KPI. Se le guiará a través de cada módulo del curso, comenzando con lecciones en video, ejercicios, lecturas individuales, herramientas de trabajo y desarrollo de un proyecto,

Análisis Estratégico. Introducción a la Gestión Estratégica.

  • Introducci√≥n a la direcci√≥n estrat√©gica
  • Creaci√≥n de Valor, Stakeholders y Gobierno¬†
  • La Orientaci√≥n y los Objetivos Estrat√©gicos
  • An√°lisis del Entorno General
  • An√°lisis del Entorno Competitivo
  • An√°lisis Interno

 

Key Performance Indicator

  • Introducci√≥n a KPI
  • Caracteristicas de los KPI
  • Principales errores al definir KPI
  • Mejores pr√°cticas para definir KPI
  • Taller de formulaci√≥n de KPI
  • Ajustes y redifiniciones de KPI

 

Balanced Scorecard

  • Definici√≥n e importancia del balanced scorecard
  • Pasos para elaborar el mapa estrat√©gico y construir un balanced scorecard
  • Mapa estrat√©gico y las perspectivas del balanced scorecard
  • Objetivo y destino estrat√©gico
  • Conexi√≥n entre objetivos estrat√©gicos en cada perspectiva
  • Estrategias funcionales e iniciativas

 

Construcción e implementación del Balanced Scorecard

  • ¬† Perspectiva financiera: Estados financieros b√°sicos y principales indicadores
  • ¬† Perspectiva de mercado y clientes: principales indicadores de mercado y principales indicadores de clientes
  • ¬† Perspectiva de procesos internos: principales indicadores de innovaci√≥n y principales indicadores operativos
  • ¬† Perspectiva de aprendizaje y crecimiento: principales indicadores del capital humano y otros indicadores de capacidades
  • ¬† Vinculaci√≥n de indicador con la estrategia
  • ¬† Metas, iniciativas, asignaci√≥n de recursos y presupuestos
  • ¬† La gesti√≥n de la estrategia del negocio: capacitaci√≥n, alineaci√≥n, comunicaci√≥n, objetivos personales y del equipo, y planes de incentivo
  • ¬† El feedback y el proceso de aprendizaje estrat√©gico

Seminario 2

Taller de Inglés Instrumental

El Taller Seminario de Investigación y Proyecto tiene por propósito preparar al participante de Máster para que aborde adecuadamente, y desde una perspectiva de investigación científica, tecnológica, científico-tecnológica, de desarrollo tecnológico, o el nivel y tipo que requiera, problemáticas concernientes al mundo de de la tecnología, los negocios y las ciencias aplicadas.

Morphology:  study of words, how they are formed, and their relationship to other words in the same language. You can see:

Nouns and their type: Proper/ Common, abstract/concrete, countable/uncountable, individual/collective, simple/compound, primitive/derivative, animate/inanimate.

Verb: Actions, emotions and natural events in a sentence.

Adjectives: describe the features, characteristic or properties of the nouns

Adverbs: Modify nouns, verbs and adjectives. Manner, place, frequency, time, degree, order, certain.

Sintaxis: study of  the set of rules, principles, and processes that govern the structure of sentences, usually including word order. They  are:

Articles: Indefinite and definite

Pronouns: Personal, object, possessive, reflexive

Prepositions: place or location, movement and time.

Suffixes/Prefixes: Build up  new words adding particles at the beginning or at the end on the words in order to change their meaning or function.

Verbal Tense: grammatical category that has the function of indicating the moment in which an action is carried out.

Diplomado 5

Big Data Hadoop and Spark Developer

El dominio del campo de Data Science comienza con la comprensión y el trabajo con los frameworks tecnológicos básicos utilizados para analizar Big Data. Aprenderás los frameworks de desarrollo y programación Hadoop y Spark, usados para procesar cantidades masivas de datos en un entorno informático distribuido. Desarrollarás experiencia en algoritmos complejos de Data Science y su implementación utilizando R, el lenguaje de preferencia para el procesamiento estadístico. 

El Diplomado en Big Data te ofrece la oportunidad de aprender los nuevos enfoques de la gestión de Big Data con los proyectos Hadoop & Spark, el almacenamiento masivo distribuido por HDSF, el framework de desarrollo paralelo denominado MapReduce, las Bases de Datos NoSQL, entre otras tecnologías, las cuales te permitirán identificar, extraer, consolidar, analizar, gestionar, modelar y predecir de forma eficaz y ágil patrones e información del Análisis de Negocio.

Fundamentos de Big Data y el proyecto Hadoop

  • La era digital
  • Definiciones b√°sicas
  • √Āreas de aplicaci√≥n
  • Ejemplos de Big Data
  • El proyecto Hadoop y sus componentes
  • Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Ejercicio: Usando HDFS

 

Programación bajo el paradigma MapReduce

  • Fundamentos de la computaci√≥n paralela y distribuida
  • El paradigma MapReduce
  • Algunos ejemplos b√°sicos: Consultas y cruces de datos
  • Implementaci√≥n de algoritmos de an√°lisis de datos: clustering, regresi√≥n lineal, regresi√≥n log√≠stica, clasificaci√≥n, vecinos m√°s cercanos, entre otros
  • Sistemas de recomendaci√≥n, Jerarquizaci√≥n con el m√©todo PageRank
  • Fundamentos del Text Mining y el Web-Mining
  • Fundamentos del an√°lisis de redes sociales

 

Implementación de proyecto bajo las Bases de datos NoSQL

  • Introducci√≥n a las bases de datos NoSQL (NoSQL o ‚Äúno solo SQL‚ÄĚ)
  • Tipos de bases de datos NoSQL: clave-valor, orientadas a columnas, Orientadas a documento, Bases de datos de grafos
  • Fundamentos de HBASE
  • Fundamentos de MongoDB

Diplomado 6

Information Technologies Project Management

La gesti√≥n de proyectos se ha convertido en una de las habilidades m√°s valiosas en los negocios modernos. Las organizaciones de todos los tama√Īos, industrias y locales conf√≠an en la gesti√≥n de proyectos para lograr objetivos a corto y largo plazo de la manera m√°s eficiente posible. Convi√©rtase en un Especialista en Project Management, determinando el uso de los principales frameworks de la industria, tales como PMP, Six Sigma, Agile y DevOps, y concientice sobre las √ļltimas tecnolog√≠as digitales con cursos que abarquen la transformaci√≥n digital, el marketing digital,Big¬† Data y data Science.

Fundamentos de Gestión de Proyectos

  • Introducci√≥n a la Gesti√≥n de Proyectos
  • ¬ŅQu√© es un proyecto?
  • ¬ŅQu√© es la Gesti√≥n de Proyectos?
  • Gesti√≥n de Programa y portafolio de Proyectos
  • El Rol del Gerente de Proyectos
  • La profesi√≥n de Gesti√≥n de Proyectos
  • Contexto¬† de la Gesti√≥n de Proyectos y Tecnolog√≠a Informaci√≥n
  • Una vista de Sistemas de la gesti√≥n de proyectos
  • Entendiendo a las organizaciones
  • Gesti√≥n de Stakeholders
  • Fases y Ciclo de¬† Vida de los Proyectos
  • Contexto de los Proyectos de Tecnolog√≠as de Informaci√≥n
  • Tendencias en la Gesti√≥n de Proyectos de Tecnolog√≠a de la Informaci√≥n

Grupo de Procesos de la Gestión de Proyectos

  • Grupos de Procesos de Gesti√≥n de Proyectos
  • Mapeo de los Grupos de Procesos a las √Āreas de Conocimiento
  • Desarrollo de una metodolog√≠a de gesti√≥n de proyectos de TI
  • Ciclo de Vida de la gesti√≥n de Proyectos
  • Requerimientos
  • Definici√≥n de Ciclo de Vida
  • Modelo Lineal, Incremental, Iterativo, Adaptativo, Extremo
  • Proceso de Selecci√≥n del Ciclo de Vida para el proyecto
  • ¬ŅCu√°ndo utilizar los modelos?
  • Proceso de Iniciaci√≥n del Proyecto
  • Proceso de Planificaci√≥n del Proyecto
  • Conceptualizaci√≥n y Dise√Īo del Plan
  • Herramientas para la administraci√≥n de Proyectos MS Project
  • Herramientas y procesos para monitorizar y controlar un proyecto
  • Ejecuci√≥n Control y Seguimiento
  • Herramientas utilizadas para el cierre del proyecto.
  • Exposici√≥n de Casos de Estudio
  • Templates para Grupo de Procesos de la gesti√≥n de proyecto
  • Proyectos de Software

√Āreas de Conocimiento de la Gesti√≥n de Proyectos

  • √Āreas de Conocimiento de la Gesti√≥n de Proyectos
  • Gesti√≥n de la Integraci√≥n del Proyecto
  • Gesti√≥n del Alcance del Proyecto
  • Gesti√≥n del Tiempo del Proyecto
  • Gesti√≥n de los Costes del Proyecto
  • Gesti√≥n de la Calidad del Proyecto
  • Gesti√≥n del Recurso Humano del Proyecto
  • Gesti√≥n de las Comunicaciones del Proyectos
  • Gesti√≥n de los Riesgos del Proyecto
  • Gesti√≥n de las Adquisiciones del Proyecto
  • Gesti√≥n del Stakeholder del Proyecto

Trabajo Especial de Grado

Trabajo Especial de Grado

Como requisito final del programa, cada estudiante debe desarrollar, defender y aprobar un Trabajo Especial de Grado para obtener el certificado del M√°ster del √°rea.

El trabajo Especial de Grado (TEG), es el producto de la investigación y desarrollo de un determinado problema, perteneciente al campo de investigación científica, tecnológica, científico-tecnológica, de desarrollo tecnológico, o el nivel y tipo que requiera, problemáticas concernientes al mundo de de la tecnología, los negocios y las ciencias aplicada y disciplinas afines. La síntesis de los resultados obtenidos deberá ser presentada de acuerdo a las modalidades de un trabajo monográfico. Para ello será necesario definir debidamente los límites y alcances del tema propuesto, a fin de no desviar la atención hacia aspectos secundarios y de escasa relevancia para los resultados de la investigación. El TEG, está bajo la conducción y supervisión de un Tutor.

Online TEG Defense
master liston

Master's Program Certificate

Certificado del MASTER IN Business Intelligence & Business Analytics with Big Data

Para obtener el Diploma de MASTER IN Business Intelligence & Business Analytics with Big Data, debe cumplir con los siguientes criterios:

Logo UCV

Avalado por la Universidad Central de Venezuela

Certificado en Master Business Intelligence and Business Analytics with Big Data

Lo que dicen nuestros Egresados

Preguntas Frecuentes (FAQs)

El costo del programa es de $5.000 USD, pero usted puede aprovechar la promoción / descuento vigente a la fecha.

Necesitar√°s acceso a una computadora. Una m√°quina con sistema operativo en Windows, macOS o Linux funcionar√° bien.

No. El master es autodidacta y se dividirá en segmentos cortos de video pregrabados con evaluaciones periódicas para verificar su progreso.

Si usted no puede participar en una sesión online, usted la podrá ver luego pues esta queda grabada y estará disponible dentro de los recursos de los foros de sesiones online.

Cada programa tiene un foro activo en l√≠nea donde los estudiantes pueden ayudarse entre s√≠. Adem√°s, los instructores, los asistentes de ense√Īanza y otros facilitadores de

Para obtener el Diploma de Master en Business Intelligence & Business Analytics with Big Data, debe cumplir con los siguientes criterios:

Aprobar cada uno de los seis (06) Diplomados que conforman el programa.

Aprobar un Proyecto de Investigación en las áreas tecnológicas.

Desarrollar y aprobar un artículo en idioma inglés acerca del proyecto de investigación en el área tecnológica.

Desarrollar, defender y aprobar un Trabajo Especial de Grado de M√°ster del √°rea de Business Intelligence & Big Data.

Por cada diplomado aprobado recibirás un certificado, para lo cuál, deberás alcanzar el 80% en la evaluación total. Hay tres tipos diferentes de evaluaciones dentro de cada programa diplomado que integran al master: auto-evaluaciones, laboratorios/test final de unidad y examen/proyecto final. Las auto-evaluaciones no cuentan para su calificación, pero lo ayudarán a verificar su comprensión. Los laboratorios / entregas parciales y test final de unidad, comprenderán la mitad de su calificación y el examen final / proyecto final, comprenden lo otra mitad de su calificación.

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