Agencia Estatal Boletín Oficial del Estado

En cumplimiento de lo dispuesto en el artículo 35.4 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, una vez obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, de conformidad con lo dispuesto en los artículos 26 y 28 del Real decreto 1393/2007, de 29 de octubre, previo informe positivo de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación, y declarado el carácter oficial del título por Acuerdo del Consejo de Ministros, de 29 de enero de 2016 (publicado en el «Boletín Oficial del Estado» de 19 de febrero, por Resolución de la Secretaría General de Universidades de 3 de febrero de 2016),

Este Rectorado ha resuelto ordenar la publicación del plan de estudios conducente a la obtención del título oficial de Máster en Análisis de Datos Masivos en Economía y Empresa.

El plan de estudios a que se refiere la presente resolución quedará estructurado conforme figura en el anexo de la misma.

Palma, 19 de marzo de 2018.–El Rector, Llorenç Huguet Rotger.

ANEXO

Plan de estudios conducente a la obtención del título de Máster en Análisis de Datos Masivos en Economía y Empresa por la Universitat de las Illes Balears

1. Rama de conocimiento a la que se adscribe el título: Ciencias Sociales y Jurídicas.

2. Centro de impartición: 07008971 Centro de estudios de Postgrado.

3. Total de créditos ECTS: 90.

4. Especialidades: Tiene 3 especialidades:

4.1 Especialidad en Tecnologías informáticas para la gestión de datos masivos.

4.2 Especialidad en Herramientas en gestión y análisis inteligente de datos.

4.3 Especialidad en Técnicas y aplicaciones a la gestión económica y empresarial.

5. Distribución de créditos en el título.

Tipo de materia	Créditos ECTS
Obligatoria (OBL)	33
Optativa (OPT)	27
Prácticas externas (PEX)	12
Trabajo de fin de máster (TFM)	18
Total	90

5.1 Estructura del plan de estudios.

Módulo	Materia	Asignatura	Tipo	Créditos
Fundamentos.	Fundamentos para el análisis y gestión de datos masivos.	Tecnologías para el análisis de datos masivos.	OBL	9
		Aprendizaje estadístico y toma de decisiones.	OBL	6
		Redes sociales y económicas.	OBL	6
		Econometría para datos masivos.	OBL	6
		Datos masivos y la gestión empresarial.	OBL	6
Especializaciones.	Tecnologías informáticas para la gestión de datos masivos.	Visualización de datos.	OPT	3
		Computación en la nube (Cloud Computing).	OPT	6
		Tecnologías de información semántica.	OPT	3
		Gestión y almacenamiento de datos masivos.	OPT	6
		Minería de datos y texto.	OPT	6
	Herramientas en gestión y análisis inteligente de datos.	Nuevas tendencias en minería de datos.	OPT	6
		Técnicas estadísticas con información imprecisa.	OPT	3
		Herramientas de simulación y muestreo en datos masivos.	OPT	3
		Técnicas de optimización con información imprecisa.	OPT	3
		Aprendizaje estadístico y toma de decisiones II.	OPT	6
	Técnicas y aplicaciones a la gestión económica empresarial.	Análisis de series temporales.	OPT	6
		Toma de decisiones y teoría de juegos.	OPT	3
		Derivados financieros.	OPT	3
		Finanzas y econometría con datos de alta frecuencia.	OPT	6
		Modelización del riesgo de crédito en el sector bancario.	OPT	3
		Finanzas cuantitativas.	OPT	3
		Minería de textos para las ciencias sociales.	OPT	3
Aplicaciones.	Aplicaciones.	Aplicaciones con redes complejas.	OPT	6
		Gestión de recursos humanos.	OPT	3
		Gestión de organizaciones sanitarias.	OPT	3
		Analíticas para el conocimiento del cliente.	OPT	3
		Gestión eficiente de la comunicación.	OPT	3
		Vigilancia tecnológica y análisis de patentes.	OPT	3
		Aplicaciones de minería de datos a la industria del turismo.	OPT	6
		Aplicaciones para redes sociales.	OPT	6
Prácticas externas.	Prácticas externas.	Prácticas externas.	PEX	12
Trabajo fin de máster.	Trabajo fin de máster.	Trabajo fin de máster.	TFM	18

5.2 Condiciones de terminación: para obtener el título de Máster en Análisis de Datos Masivos en Economía y Empresa por la Universitat de las Illes Balears, el alumnado deberá superar el total de créditos de la tabla del punto 5, de entre las asignaturas de la tabla del punto 5.1. En cuanto a los créditos optativos, 18 deberán corresponder íntegramente a una de las especialidades.

5.3 Condiciones de especialidad: Es obligatorio cursar una de las tres especialidades para la obtención del título.

5.3.1 Especialidad en Tecnologías informáticas para la gestión de datos masivos: para obtener esta especialidad, el alumnado deberá superar 18 créditos optativos (OPT) de entre las asignaturas siguientes:

Módulo	Materia	Asignatura	Tipo	Créditos
Especializaciones.	Tecnologías informáticas para la gestión de datos masivos.	Visualización de datos.	OPT	3
		Computación en la nube (Cloud Computing).	OPT	6
		Tecnologías de información semántica.	OPT	3
		Gestión y almacenamiento de datos masivos.	OPT	6
		Minería de datos y texto.	OPT	6

5.3.2 Especialidad en Herramientas en gestión y análisis inteligente de datos: para obtener esta especialidad, el alumnado deberá superar 18 créditos optativos (OPT) de entre las asignaturas siguientes:

Módulo	Materia	Asignatura	Tipo	Créditos
Especializaciones.	Herramientas en gestión y análisis inteligente de datos.	Nuevas tendencias en minería de datos.	OPT	6
		Técnicas estadísticas con información imprecisa.	OPT	3
		Herramientas de simulación y muestreo en datos masivos.	OPT	3
		Técnicas de optimización con información imprecisa.	OPT	3
		Aprendizaje estadístico y toma de decisiones II.	OPT	6

5.3.3 Especialidad en Técnicas y aplicaciones a la gestión económica y empresarial: para obtener esta especialidad, el alumnado deberá superar 18 créditos optativos (OPT) de entre las asignaturas siguientes:

Módulo	Materia	Asignatura	Tipo	Créditos
Especializaciones.	Técnicas y aplicaciones a la gestión económica empresarial.	Análisis de series temporales.	OPT	6
		Toma de decisiones y teoría de juegos.	OPT	3
		Finanzas y econometría con datos de alta frecuencia.	OPT	6
		Aplicaciones de minería de datos a la industria del turismo.	OPT	6
		Gestión de recursos humanos.	OPT	3
		Gestión de las organizaciones sanitarias.	OPT	3
		Minería de textos para las ciencias sociales.	OPT	3