María Alegre
Directora de las Licenciaturas en Administración de Empresas, Negocios Digitales y Analítica de Negocios
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Cargo
Directora de las Licenciaturas en Administración de Empresas, Negocios Digitales y Analítica de Negocios
Cuerpo
Reconocimiento oficial y validez nacional. Resolución MCyE Nº 2206/2019.

Business intelligence, data analytics, Inteligencia de negocios, toma de decisiones basada en datos, inteligencia artificial, revolución cognitiva, programación, big data, data mining, analítica descritiva, predictiva y prescriptiva, visualización y modelado de datos, machine learning, deep learning, identificación de patrones, innovación en los negocios, entrepreneurship, identificación de oportunidades, cloud services, analítica digital, internet de las cosas, huella digital, seguridad de la información, desafíos de la privacidad, metodologías ágiles, scrum, estrategia de negocios, economía digital, liderazgo de equipos interdisciplinarios, entre tantas otras posibilidades.

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Negocios Tecnología

Gestión Estratégica de Negocios Herramientas de Management Integrales

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Innovación Equipos

Gestión de la Innovación y el Cambio Metodologías Ágiles, Mejora Continua

Gestión de Equipos Interdisciplinarios Toma de Decisiones Empresariales basada en la Inteligencia de Negocios

Las organizaciones modernas dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos para crecer e innovar. Los datos son la materia prima de la 4ta revolución industrial: están detrás del desarrollo de los grandes negocios y las principales innovaciones empresariales de nuestro tiempo.

La carrera de Licenciatura en Analítica de Negocios de la Universidad del CEMA tiene como objetivo la formación de profesionales con clara visión de negocios, capaces de agregar valor mediante procesos de decisión apoyados en análisis riguroso de la información disponible.

La analítica de negocios se preocupa por usar datos de negocios para desarrollar nuevos insights y un mejor entendimiento de la organización y sus oportunidades en general. Esto implica:

  • Poder extraer y resumir información de los conjuntos de datos disponibles en el entorno empresarial actual
  • Poder analizar estos datos de una manera que conduzca a modelos útiles y accionables tanto de los clientes como de la operación y del entorno de la empresa
  • Ser capaz de responder apropiadamente como administradores a la información y a los modelos cuantitativos, tomando mejores decisiones empresariales y organizacionales.

Un estudio de McKinsey Global Institute proyecta que se necesitan entre 2 y 4 millones de estos “analytic translators” en la próxima década en Estados Unidos solamente: profesionales capaces de conectar la información que puede ganarse de los datos con un entendimiento cabal de la estrategia de la empresa, que ayudan a garantizar que los conocimientos profundos generados a través de análisis sofisticados se traduzcan en un impacto a escala en la organización.

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