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^er Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Fundamentos de estadística y matemáticas para el análisis de datos I	FB	12	C, I
PDF	Programación para el análisis de datos I	FB	6	C, I
PDF	Fundamentos de bases de datos I	OB	3	C, I
PDF	Métodos cuantitativos para el análisis de datos I	OB	9	C, I
PDF	Gestión y gobierno del dato I	FB	6	C, I
PDF	Visualización de datos I	OB	3	C, I
PDF	Gestión de empresas I	FB	15	C, I
PDF	Habilidades personales y profesionales I	OB	3	C, I
PDF	Casos prácticos I	OB	3	C, I
	Total		60

2º Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Fundamentos de estadística y matemáticas para el análisis de datos II	FB	12	C, I
PDF	Programación para el análisis de datos II	OB	6	C, I
PDF	Fundamentos de bases de datos II	OB	3	C, I
PDF	Tecnologías para el análisis de datos I	OB	3	C, I
PDF	Métodos cuantitativos para el análisis de datos II	OB	6	C, I
PDF	Análisis de series temporales I	OB	3	C, I
PDF	Técnicas de procesamiento de lenguaje natural	OB	3	C, I
PDF	Gestión y gobierno del dato II	OB	3	C, I
PDF	Visualización de datos II	OB	3	C, I
PDF	Gestión de empresas II	FB	12	C, I
PDF	Habilidades personales y profesionales II	OB	3	C, I
PDF	Casos prácticos II	OB	3	C, I
	Total		60

3^er Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Tecnologías para el análisis de datos II	OB	9	C, I
PDF	Análisis de series temporales II	OB	3	C, I
PDF	Optimización	OB	3	C, I
PDF	Inteligencia artificial I	OB	6	C, I
PDF	Gestión y gobierno del dato III	OB	6	C, I
PDF	Visualización de datos III	OB	3	C, I
PDF	Analítica de datos aplicada a las finanzas I	OB	6	C, I
PDF	Tendencias en la gestión de los datos I	OB	6	C, I
PDF	Analítica de datos aplicada al marketing I	OB	6	C, I
PDF	Habilidades personales y profesionales III	OB	3	C, I
PDF	Casos prácticos III	OB	3	C, I
PDF	Optativas	OP	6	C, I
	Total		60

4º Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Programación para el análisis de datos III	OB	3	C, I
PDF	Inteligencia artificial II	OB	6	C, I
PDF	Gestión y gobierno del dato IV	OB	3	C, I
PDF	Visualización de datos IV	OB	3	C, I
PDF	Tendencias en la gestión de los datos II	OB	3	C, I
PDF	Optativas	OP	12	C, I
PDF	Experiencia práctica II	P	21	C, I
PDF	Trabajo Fin de Grado	TFG	9	C, I
	Total		60

Leyenda

FB: Formación Básica
OB: Obligatoria
OP: Optativa
P: Experiencia Práctica
TFG: Trabajo Fin de Grado

C: Castellano
I: Inglés

Plan de Estudio anterior al curso 2025-2026