Duración
4 Semestres
Sobre el programa
El Magíster en Analítica para los Negocios de la Facultad de Administración y Negocios de la Universidad Autónoma de Chile es un programa orientado a la obtención del grado académico de Magíster. El programa desarrolla competencias avanzadas y habilidades técnicas y estratégicas en el uso de datos para la toma de decisiones empresariales, promoviendo la transformación digital y la innovación en las organizaciones. Proporciona una sólida formación en herramientas analíticas, modelos estadísticos y tecnologías de inteligencia artificial, capacitando a los profesionales para enfrentar los desafíos de un entorno empresarial dinámico y altamente competitivo, fortaleciendo sus capacidades analíticas y críticas para diseñar estrategias basadas en datos, interpretar escenarios complejos y gestionar información de manera efectiva. Asimismo, integra un enfoque ético y sostenible que considera la diversidad, inclusión y responsabilidad en el uso de tecnologías, asegurando que las decisiones empresariales impacten positivamente en el entorno económico y social.
Objetivo general
El Magíster en Analítica para los Negocios de la Universidad Autónoma de Chile tiene como objetivo formar especialistas altamente capacitados en la aplicación de herramientas analíticas, modelos predictivos y tecnologías avanzadas para la interpretación y gestión de datos, con el propósito de generar estrategias empresariales innovadoras basadas en evidencia. Este programa busca desarrollar competencias críticas que permitan a los egresados tomar decisiones informadas en entornos complejos, dinámicos y globalizados, promoviendo la transformación digital y la sostenibilidad en las organizaciones.
¿A quién va dirigido?
Administradores
Contadores
Economistas
Profesionales del área de las finanzas
Ingenieros en marketing
Profesionales del área de la tecnología
Está dirigido a profesionales de diversas disciplinas relacionadas a la administración, ingeniería, contabilidad, economía, finanzas, marketing y tecnología, entre otras, que deseen fortalecer sus competencias en el análisis de datos y la toma de decisiones estratégicas basadas en evidencia.
Malla académica
I Semestre
- Módulo 1: Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías
- Módulo 2: Toma de decisiones basadas en datos
- Módulo 3: Introducción a la Programación para la Analítica
- Módulo 4: Estadística y Analítica Avanzada
- Módulo 5: Fundamentos Tecnológicos en Data Science
- Módulo 6: Big Data y Procesamiento de Datos Masivos
II Semestre
- Módulo 7: Machine Learning y Modelamiento Avanzado
- Módulo 8: Visualización de Datos y Comunicación Estratégica
- Módulo 9: Analítica Aplicada a Funciones Empresariales
- Módulo 10: Ética, Regulación y Gestión de Proyectos de Analítica
- Módulo 11: Optimización y Análisis Prescriptivo
- Módulo 12: Taller de Innovación y Transformación Digital
Semestre III
- Módulo 13: Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios
- Módulo 14: Analítica de Marketing y Experiencia del Cliente
- Módulo 15: Gobernanza de Datos y Calidad de la Información
- Módulo 16: Analítica Financiera y Gestión de Riesgos
- Módulo 17: Analítica en la Cadena de Suministro
- Módulo 18:Actividad de graduación I
Semestre IV
- Módulo 19: Actividad de Graduación II
Aproximación al Aprendizaje con Tecnologías
- Este módulo se orienta al fortalecimiento de las competencias para la navegación en la plataforma institucional asegurando así el cumplimiento de las actividades propias del proceso formativo a distancia que requiere, principalmente, de principios como la autorregulación y autogestión del estudiante.
Toma de decisiones basadas en datos
-
Módulo introductorio que explora los principios básicos de la analítica de negocios y su rol estratégico en las organizaciones modernas. Se centra en la conexión entre los datos y la toma de decisiones, destacando cómo la analítica puede transformar procesos, optimizar recursos y generar ventajas competitivas.
Introducción a la Programación para la Analítica
-
Este módulo está diseñado para proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades fundamentales en programación orientada a la analítica de datos. Los participantes aprenderán a utilizar lenguajes de programación clave como Python y R para la manipulación, análisis y visualización de datos, sentando una base sólida para cursos más avanzados del programa.
Estadística y Analítica Avanzada
- Proporciona las herramientas estadísticas necesarias para el análisis avanzado de datos en el contexto empresarial. Aborda técnicas descriptivas e inferenciales, así como métodos avanzados como regresión, análisis multivariante y pruebas de hipótesis. Además, introduce el uso de software especializado para modelar, interpretar y comunicar resultados analíticos, con énfasis en su aplicación a la toma de decisiones estratégicas.
Fundamentos Tecnológicos en Data Science
- Introduce a los estudiantes a las herramientas, plataformas y tecnologías clave que sustentan la ciencia de datos, brindándoles las bases técnicas necesarias para procesar, analizar y manejar datos de manera efectiva. El enfoque está en comprender las infraestructuras tecnológicas que soportan los proyectos de data science y desarrollar habilidades prácticas en su uso.
Big Data y Procesamiento de Datos Masivos
- Este módulo se centra en las herramientas, tecnologías y metodologías necesarias para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos (big data) en entornos empresariales. Los estudiantes aprenderán a trabajar con datos estructurados y no estructurados, explorar tecnologías de almacenamiento distribuido y aplicar técnicas de procesamiento en tiempo real para extraer valor de los datos a gran escala.
Machine Learning y Modelamiento Avanzado
- Proporciona a los estudiantes una comprensión profunda de los conceptos, técnicas y aplicaciones de machine learning (aprendizaje automático) en el análisis de datos empresariales. Se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos avanzados, utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, además de su implementación práctica en herramientas y lenguajes de programación como Python.
Visualización de Datos y Comunicación Estratégica
- Aborda las técnicas y herramientas necesarias para transformar datos complejos en representaciones visuales claras y comprensibles, además del diseño de narrativas basadas en datos que conecten con diferentes audiencias.
Analítica Aplicada a Funciones Empresariales
- Explora cómo la analítica de datos se integra en las principales áreas funcionales de una organización para resolver problemas específicos y apoyar la toma de decisiones estratégicas. Aprenderán a aplicar técnicas analíticas avanzadas en áreas claves como marketing, finanzas, operaciones y recursos humanos, utilizando herramientas y casos prácticos que reflejan desafíos del mundo real.
Ética, Regulación y Gestión de Proyectos de Analítica
- Aborda los aspectos éticos, legales y de gestión relacionados con el uso de la analítica de datos en entornos empresariales. Identificar y resolver dilemas éticos asociados al manejo de datos, cumplir con regulaciones internacionales de privacidad y protección de datos, y gestionar proyectos analíticos desde su diseño hasta su implementación, utilizando metodologías ágiles y enfoques estratégicos.
Optimización y Análisis Prescriptivo
- Este módulo se centra en técnicas de optimización matemática y su aplicación a problemas empresariales, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones óptimas basadas en datos. Los estudiantes aprenderán a desarrollar modelos prescriptivos que combinen datos históricos y simulaciones para identificar soluciones estratégicas.
Taller de Innovación y Transformación Digital
- Prepara a los estudiantes para liderar iniciativas de innovación y transformación digital dentro de sus organizaciones, aprovechando el potencial de la analítica de datos. Los participantes desarrollarán estrategias digitales y soluciones innovadoras mediante la combinación de técnicas analíticas avanzadas y herramientas de innovación como Design Thinking y Lean Analytics.
Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios
- Estudia el uso de inteligencia artificial (IA) para resolver problemas complejos en entornos empresariales. Los estudiantes explorarán herramientas de IA como procesamiento de lenguaje natural (NLP), sistemas expertos y redes neuronales profundas, aplicándolas a casos de uso específicos.
Analítica de Marketing y Experiencia del Cliente
- Enfocado en la utilización de herramientas analíticas para comprender el comportamiento del cliente y mejorar su experiencia, segmentar mercados, analizar datos de campañas publicitarias y optimizar estrategias de marketing basadas en analítica avanzada.
Gobernanza de Datos y Calidad de la Información
- Reflexiona sobre la importancia de la gobernanza de datos y su relación con la calidad y seguridad de la información en las organizaciones. Los estudiantes aprenderán a establecer políticas, procesos y controles para garantizar el uso adecuado y ético de los datos.
Analítica Financiera y Gestión de Riesgos
- Explora el uso de técnicas analíticas para la toma de decisiones financieras y la gestión de riesgos en entornos empresariales, evaluar inversiones, analizar riesgos y diseñar estrategias financieras basadas en datos.
Analítica en la Cadena de Suministro
- Este curso se enfoca en el uso de analítica avanzada para optimizar la cadena de suministro, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. Los estudiantes trabajarán en problemas como la gestión de inventarios, la planificación de la demanda y la optimización logística.
Actividad de graduación I
- Desarrollo inicial de un proyecto académico o práctico vinculado a los negocios, abordando un problema relevante para una empresa desde una perspectiva integradora, que luego se desarrollará de manera completa durante el cuarto semestre del Programa. Desde esta perspectiva, se inicia el planteamiento conceptual de un problema, cuyo marco podrá basarse u orientarse en un problema práctico o académico.
Actividad de graduación II
- Elaboración y defensa de un proyecto de grado que integre las competencias adquiridas en el programa, aplicado a un problema práctico o teórico.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es el Magíster en Deportes y Actividad Física?
Es un programa de postgrado profesional que busca especializar a sus participantes en el ámbito deportivo y la actividad física. El enfoque del programa está orientado al desarrollo de habilidades avanzadas en áreas como la planificación deportiva, el rendimiento físico y la gestión de actividades físicas.
¿En qué consiste el Magíster en Deportes y Actividad Física?
El Magíster en Deportes y Actividad Física de la Universidad Autónoma de Chile tiene una duración de 2 años. Está diseñado para formar especialistas capaces de liderar procesos de entrenamiento, gestión deportiva y promoción de la actividad física, basándose en evidencia científica y buenas prácticas.
¿Cuándo inicia el Magíster en Deportes y Actividad Física?
El inicio del magíster dependerá del quórum de inscritos. Completa el formulario de contacto disponible al final de esta página para recibir información actualizada sobre las fechas de inicio y requisitos.
¿Existen becas para el Magíster en Deportes y Actividad Física?
Sí, la Universidad Autónoma de Chile ofrece becas y facilidades de pago para este programa. Completa el formulario de contacto para obtener detalles sobre las opciones de financiamiento y cómo acceder a ellas.
¿Necesito un título previo para cursar este magíster?
Sí, es necesario contar con un título profesional relacionado con las áreas de la educación física, el deporte, la actividad física o la salud. Esto garantiza que los participantes cuenten con la base necesaria para aprovechar al máximo el programa.
¿Qué facilidades de pago entrega la Universidad Autónoma?
Las facilidades de pago dependerá del tipo de programa. Diplomados: 5 cuotas sin interés firmando pagaré | Magíster: 24 cuotas sin interés firmando pagaré | Especialidades: 12 cuotas sin interés firmando pagaré (El programa dura 3 años y el arancel es anual)
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