Trabajo Fin de Máster

El Trabajo Fin de Máster es un módulo multidisciplinar, integrador y complejo que culmina los estudios del Máster y tiene como objetivo ayudar al estudiante a consolidar e integrar los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo del programa. A través de este trabajo, el estudiante demostrará su capacidad para aplicar dichos conocimientos en contextos profesionales reales, interpretando y actuando con criterio ante situaciones propias del ámbito empresarial.

El estudiante elaborará un informe técnico-profesional sobre una de las modalidades previstas. El tema será propuesto por el propio estudiante y deberá contar con la aprobación de los Profesores-Tutores, quienes velarán por que el proyecto tenga la dificultad, complejidad e idoneidad necesarias para integrar las competencias del programa. Además de la profundidad y relevancia del contenido, se exigirá una presentación formal rigurosa, acorde con los estándares profesionales.

El Trabajo Fin de Máster podrá desarrollarse en las siguientes modalidades:

• Proyecto empresarial “Data Driven”.
• Proyecto de Análisis Predictivo de Datos Empresariales.
• Proyecto de Intervención: Optimización de procesos de análisis de datos para la gestión empresarial.

A continuación, se encuentran los resultados previstos para el proceso de formación y aprendizaje para el título Máster Universitario en Análisis de Datos para la Gestión Empresarial.

• Conoce los principios de gobernanza de datos y su ciclo de vida.
• Conoce los modelos de almacenamiento de datos y los Sistemas Cloud.
• Conoce las herramientas y aplicaciones específicas que permiten tratar grandes volúmenes de datos, procesarlos, visualizarlos, analizarlos, sirviendo de base para la toma de decisiones.
• Conoce cómo la Industria 4.0 y los nuevos modelos de negocio se benefician de la digitalización y el uso estratégico de los datos, impulsando la innovación empresarial y la toma de decisiones basadas en los mismos.
• Conoce los ecosistemas de procesamiento de datos, donde prevalece la integración, transformación y análisis de diferentes tipos y calidad de datos, apoyándose en herramientas de automatización.
• Conoce las posibilidades que la inteligencia artificial ofrece para automatizar y analizar conductas o patrones y visualizar datos.
• Analiza el reporting de datos como instrumento para identificar sus puntos clave más relevantes y elaborar nuevas estrategias adaptadas a los objetivos de la empresa.
• Conoce las tecnologías y herramientas de análisis de datos en finanzas, logística y operaciones, marketing y recursos humanos.

• Capacidad para implementar y gestionar proyectos de gobernanza de datos en el ámbito de la empresa.
• Capacidad para implementar herramientas de tratamiento y visualización de datos, necesarias para optimizar y comunicar resultados en el ámbito de la empresa.
• Capacidad para liderar proyectos de transformación digital, adaptándose al cambio, con visión estratégica, gestionando los recursos para una toma de decisiones basada en datos y orientada a resultados.
• Capacidad para implementar soluciones de inteligencia artificial, optimizando a través de la personalización y el análisis predictivo de los datos la gestión empresarial, mejorando la eficiencia y productividad.
• Capacidad para implementar cuadros de mando avanzados para el seguimiento y análisis de datos en finanzas, marketing, logística y operaciones y recursos humanos para proyectos de Business Intelligence.
• Capacidad para colaborar e intervenir activamente en un equipo profesional, bajo la supervisión de un tutor, dentro de un equipo especializado en análisis de datos poniendo en práctica los conocimientos adquiridos en el Máster.
• Capacidad para elaborar, exponer y defender un trabajo/proyecto original que sintetice las competencias adquiridas en análisis de datos para la gestión empresarial.

• Implementa políticas de gobernanza de datos, de gestión del ciclo de vida y de almacenamiento.
• Planifica y gestiona proyectos de transformación digital utilizando metodologías ágiles, analizando resultados y aplicando mejoras continuas para alcanzar OKR’s.
• Utiliza herramientas específicas de procesamiento de datos para automatizar tareas. 
• Utiliza la inteligencia artificial para la visualización de datos, generando modelos predictivos que anticipen tendencias y optimicen los procesos empresariales.
• Utiliza herramientas de visualización de datos, para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de la empresa generando cuadros de mando interactivos que faciliten la comprensión y el análisis de resultados.
• Utiliza tecnologías que optimizan, automatizan y analizan los datos en finanzas, permitiendo evaluar el impacto en los procesos y objetivos empresariales.
• Utiliza tecnologías que optimizan, automatizan y analizan los datos en logística y operaciones mejorando la eficiencia operativa y reduciendo los costes. 
• Utiliza tecnologías que optimizan, automatizan y analizan los datos para mejorar las estrategias en marketing.
• Utiliza tecnologías que automatizan y analizan los datos en recursos humanos para optimizar su gestión.

El trabajo se compone de dos partes evaluables: un documento escrito y una defensa mediante presentación ante un tribunal.

El documento escrito se basará en la realización de un proyecto que podrá desarrollarse en una de las siguientes modalidades:

• Proyecto empresarial “Data Driven”.
• Proyecto de Análisis Predictivo de Datos Empresariales.
• Proyecto de Intervención: Optimización de procesos de análisis de datos para la gestión empresarial.

Dicho proyecto tendrá la asistencia y dirección del tutor de este durante el desarrollo del trabajo, debiendo atender a sus indicaciones a medida que avanza.

El Tutor, además, es el que determinará si el trabajo realizado es apto o no para pasar a defensa.

La defensa del TFM se realizará preferentemente mediante videoconferencia contará con una persona en representación de la universidad para asegurar la identidad del estudiante que realice la defensa y el tribunal compuesto por un mínimo de dos miembros y un máximo de tres.

Se basará en una presentación y exposición oral del trabajo, atendiendo a las destrezas expositivas y lingüísticas acordes con el nivel conceptual exigido, con la sistematización requerida y con la coherencia con el trabajo fin de máster realizado. Y el tribunal formulará cuestiones a las que el alumno deberá responder, argumentar y contra argumentar.

La documentación de trabajo de la asignatura está conformada por el resto de los materiales del programa, así como por material complementario extraído de la Biblioteca Hipatia y de los informes, estudios, documentos, plantillas, etc, que proporcionen los distintos tutores de la asignatura.

La calificación final de la asignatura se calcula de la siguiente manera:

El TFM se valorará, para ambos sistemas de evaluación, en base a criterios de calidad científica, extensión y originalidad, acordes con el nivel MECES 3 exigido.

Para poder superar el Trabajo Fin de Titulación, los estudiantes han de aprobar las dos partes de la evaluación anteriormente indicadas, es decir, tanto la versión final escrita del Trabajo como la defensa ante el tribunal.

La constatación de plagio en el Trabajo en cualquier momento anterior a la calificación definitiva implicará la calificación de “suspenso” en la asignatura, anulándose cualquiera de las calificaciones efectuadas anteriormente.

Para aprobar el Trabajo Fin de Máster:

• Será necesario haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlo.
• Será necesario haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.