Ikasketa plana

GAUR EGUNGO PRESTAKUNTZA PROGRAMA

Business Data Analytics Graduko ikasgaiak espezifikoki diseinatu dira gradurako. Datu-zientziaren eta adimen artifizialaren esparruan etorkizuneko profesionalak prestatzeko beharrezkoak diren aspektuak txertatu dira, enpresa beharrei erantzun erreala emateko.

Graduko irakasgaiak

Jarraian, graduko materien laburpen bat aurkituko duzu:

Analytical skills

MATEMATIKAK ETA ESTATISTIKA

Adimen artifizialaren atzean dauden kontzeptu matematikoak eta estatistikoak ulertzeko gai izango zara

DATUEN KUDEAKETA ETA GOBERNAKETA

Datuen kudeaketa estrategikoa eta gobernu egokia funtsezkoak dira erakundeetan adimen artifiziala behar bezala aplikatzeko

MODELIZAZIO MATEMATIKOA

Datuen balioa ateratzeko ereduak sortzen ikasiko duzu. Ikaskuntza automatikoa, sakoneko ikaskuntza, etab. bezalako kontzeptuak ezagutuko dituzu

DATUAK BISTARATZEA

Lortutako emaitzak bistaratze eraginkorren bidez jakinarazten ikasiko duzu. Gainera, negozio-adimenerako funtsezko tresnak erabiliko dituzu

Tech skills

PROGRAMAZIOA

Datu-zientzian gehien erabiltzen diren programazio hizkuntzak erabiltzen ikasiko duzu (R, Python, etab.)

DATU BASEAK

Datuak biltegiratzeko hainbat plataforma ezagutuko dituzu. Datu-base erlazionalak zein ez-erlazionalak, besteak beste

BIG DATA TEKNOLOGIAK

Datu-bolumen handiak aztertzeko plataforma nagusiak ezagutuko dituzu, bai on-premise, bai hodeian (AWS)

Domain skills

EKONOMIA

Ekonomiaren oinarriak ikasiko dituzu (makroa eta mikroekonomia), ekonomia ikuspegi data-driven batetik ulertu ahal izateko

MARKETING

Marketinaren oinarriak ikasiko dituzu, eta ikasiko duzu ere, datu analisia marketin estrategiekin nola konbinatu

FINANTZAK

Enpresa baten finantza-datuei buruzko ikuspegi desberdinak lortuko dituzu, enpresaren errendimendu orokorra hobetuko duten erabakiak eta ekintza estrategikoak hartzea erraz dezakeen informazioa emanez

INDUSTRIA

4.0 industriaren gakoak ezagutuko dituzu, eta baita datuak funtsezko elementuak direla horretarako

OSASUNA

Sektore honi buruzko oinarrizko ezagutzak lortuko dituzu, eta ikusiko duzu datuen analisia esparru horretako joera bihurtzen ari dela

ETIKA ETA ZUZENBIDEA

Adimen artifizialaren esparruan aplikatu beharreko legeria ezagutuko duzu, baita hau aplikatzean kontuan hartu beharreko alderdi etikoak ere

Soft skills

PROIEKTUEN KUDEAKETA

Proiektuak kudeatzeko enpresan gehien erabiltzen diren metodologiak ikasiko dituzu (Scrum, Kanban, etab.)

KOMUNIKAZIOA

Ahoz eta idatziz modu eraginkorrean adierazteko gai izango zara

TREBETASUN PERTSONALAK

Edozein enpresa-esparrutan beharrezkoak diren soft skill-ak modu praktikoan garatuko dituzu

Kontsultatu irakasgai guztiak

Erronken ebazpena

Erronken ebazpenean oinarritutako ikaskuntzaren bidez, hainbat sektoretako erakunde eta instituzioek planteatutako 12 erronka erreal ebatzi beharko dituzu graduan zehar. Horretarako, taldean lan egingo duzu ikaskideekin, eta irakasle baten tutoretza izango duzu, project manager gisa. Honela, ikasgaietan eskuratutako ezagutzak aplikatuz, hainbat erakunderen beharrei erantzungo dieten irtenbide sortzaile eta berritzaileak garatuko dituzu.

Gradua amaitzean, proiektuen portfolio bat izango duzu, graduan eskuratutako trebetasunak eta gaitasunak azaltzeko.

Ikasketa Metodologia ezagutu

Jarraian, Business Data Analytics Graduko irakasgai guztiak azaltzen dira:

1. urtea

	Ikasgaia	Mota	ECTS	Hizkuntza
PDF	Oinarri matematikoak eta Estatistikoak I	FB	12	G, I
PDF	Programazioa eta Datu Baseak I	FB	9	G, I
PDF	Data Science I	OB	9	G, I
PDF	Data Mining I	OB	5	G, I
PDF	Datuen bisualizazioa I	OB	3	G, I
PDF	Ekonomia, enpresa y Negozioa I	FB	16	G, I
PDF	Trebetasun pertsonalak I	OB	3	G, I
PDF	Kasu praktikoak I	OB	3	G, I
	Totala		60

2. urtea

	Materia	Mota	ECTS	Hizkuntza
PDF	Oinarri matematikoak eta Estatistikoak II	FB	12	G, I
PDF	Programazioa eta Datu Baseak II	OB	4	G, I
PDF	Big Data eta Ekosistema digitala I	OB	6	G, I
PDF	Data Science II	OB	6	G, I
PDF	Data Mining II	OB	5	G, I
PDF	Datuen bisualizazioa II	OB	3	G, I
PDF	Ekonomia, enpresa y Negozioa II	FB	6	G, I
PDF	Kudeaketarako tresna I	FB	6	G, I
PDF	Bezero digitala I	FB	6	G, I
PDF	Trebetasun pertsonala II	OB	3	G, I
PDF	Kasu praktikoak II	OB	3	G, I
	Totala		60

3. urtea

	Materia	Mota	ECTS	Hizkuntza
PDF	Big Data y Ekosistema digitala II	OB	8	G, I
PDF	Data Science III	OB	8	G, I
PDF	Data Mining III	OB	9	G, I
PDF	Datuen bisualizazioa III	OB	3	G, I
PDF	Ekonomia, enpresa y Negozioa III	OB	4	G, I
PDF	Bezero digitala III	OB	6	G, I
PDF	Hautazkoak	OP	12	G, I
PDF	Kudeaketarako Tresna II	OB	4	G, I
PDF	Trebetasun pertsonalak III	OB	3	G, I
PDF	Kasu praktikoak III	OP	12	G, I
	Totala		60

4. urtea

	Materia	Mota	ECTS	Hizkuntza
PDF	Programazioa y Datu Baseak III	OB	3	G, I
PDF	Big Data y Ekosistema digitala III	OB	3	G, I
PDF	Data Mining IV	OB	3	G, I
PDF	Datuen bisualizazioa IV	OP	3	G, I
PDF	Trebetasun pertsonalak IV	OB	3	G, I
PDF	Esperientzia praktikoa	OB	30	G, I
PDF	GBL	OB	9	G, I
PDF	Hautazkoak	OP	6
	Totala		60

Leyenda

FB: Formación Básica - 67 ECTS
OB: Obligatoria - 146 ECTS
OP: Optativa - 12 ECTS
GBL: Gradu bukaerako lana

G: Gaztelera
I: Inglés