Bienvenido a la página de este programa de doctorado.
Aquí encontrará únicamente los temas y cursos que componen este programa. Para información sobre costos, metodología de estudio, requisitos de ingreso, duración, modalidad de estudio, emisión de diploma y notas, así como demás detalles del programa, acceda al siguiente enlace: https://tauniversity.org/el-doctoral-program-de-tau
Este programa doctoral se gestiona íntegramente en línea mediante e‑learning, disponible en español o en inglés para hablantes nativos. Los estudiantes admitidos pueden cursarlo desde su país de residencia y en el idioma seleccionado durante la admisión. Toda la instrucción, actividades, ejercicios y evaluaciones se desarrollan completamente online. A cada estudiante se le asignará un asistente académico de enlace con el Academic Staff, que le asistirá en todo momento por correo electrónico.
El El doctorado in Business Intelligence proporciona a los estudiantes que hayan obtenido un título de maestría en el área objeto de estudio o afín al mismo, un medio para explorar su disposición personal a ser líderes en la profesión. Los estudiantes adquieren dominio de la literatura de su especialidad y de la investigación, aunado a su práctica profesional de alto nivel, demostrando su competencia mediante la aplicación de este conocimiento. Un doctorado es el máximo reconocimiento para las personas que desean alcanzar resultados por encima del promedio y están dispuestas a afrontar los retos de la vida.
El doctorado in Business Intelligence (Inteligencia de Negocios), tiene dos salidas: el Doctor of Science y el PhD, aspectos que deben ser definidos en el proceso de admisión.
El programa desarrolla competencias avanzadas en investigación, inteligencia de negocios (Business Intelligence), análisis de datos y toma de decisiones estratégicas, fortaleciendo el liderazgo y la capacidad para aplicar soluciones innovadoras en organizaciones públicas y privadas.
Composición del Doctorado (54 créditos)
El programa comprende 54 créditos, distribuidos en 7 asignaturas de 6 créditos (42 créditos) y Metodología de Investigación, Proyecto y Tesis (12 créditos).
Durante el proceso de admisión, la Universidad podrá reconocer estudios previos y experiencia profesional comprobable mediante convalidaciones de 12 a 18 créditos, cuando corresponda. En consecuencia, los estudiantes precalificados normalmente cursarán 4 o 5 asignaturas de investigación avanzada, además de Metodología de Investigación, Proyecto y Tesis, de acuerdo con el plan de estudios personalizado que determine la Facultad según su perfil académico y profesional.
Duración: Cada curso tiene una duración estimada de dos (2) meses, y la tesis doctoral un mínimo de seis (6) meses. La duración total del programa dependerá de la dedicación del estudiante, las convalidaciones aprobadas por estudios previos y/o experiencia profesional, así como de los créditos pendientes por completar. Quienes cumplen el perfil de ingreso podrán finalizar el programa en un plazo aproximado de 14 a 18 meses (aplican restricciones). Para una precalificación gratuita, envíe su currículo a admissions@tauniversity.org.
Perfil de ingreso: profesionales con título de maestría o nivel equivalente, relacionado o afín al objeto de estudio del doctorado, expedido por una institución de educación superior reconocida y preferiblemente con formación o experiencia en el área de especialización del programa.
Requisito clave: poseer un título de maestría afín y demostrar conocimientos o experiencia en el área de especialización, así como familiarización con las tecnologías y herramientas relacionadas con el objeto de estudio, que le permitan desarrollar de forma remota las investigaciones, actividades prácticas y demás trabajos académicos requeridos por el programa.
Modalidad: programa 100 % en línea (e-learning), con acompañamiento académico personalizado, investigación independiente y horarios flexibles.
El trabajo académico del doctorando consiste en desarrollar cada Curso Independiente de Investigación Avanzada mediante investigación bibliográfica, recursos digitales, el Campus Virtual y las directrices metodológicas del programa. Cuando la especialidad lo requiera, deberán realizarse las prácticas, laboratorios o experimentos correspondientes.
La evaluación final de cada curso consiste en la elaboración y aprobación de un Informe Final de Investigación de aproximadamente 35 páginas (sin incluir preliminares ni anexos), original, auténtico y metodológicamente riguroso, elaborado conforme a las normas y formato establecidos por la Universidad. Durante el desarrollo del curso, el estudiante realizará investigaciones, análisis y actividades académicas complementarias que fortalecerán su proceso de aprendizaje e investigación.
La tesis doctoral es individual, original y auténtica, con una extensión recomendada de 90 a 100 páginas (sin incluir páginas preliminares ni anexos), previa aprobación de la propuesta por el Academic Staff. Asimismo, uno de los trabajos de investigación aprobados deberá ser publicado como artículo científico o Research Paper en una revista arbitrada reconocida por la Universidad
Requisitos de inscripción:
Copia del título de pregrado (licenciatura o equivalente).
Copia del título de maestría y de la transcripción oficial de calificaciones.
Copia del documento de identidad vigente con fotografía.
Propuesta del plan y modalidad de pago seleccionados.
Constancia de experiencia laboral, profesional y/o de docencia universitaria (cuando aplique).
Para iniciar el proceso de admisión, estos documentos deberán remitirse en formato electrónico (PDF o Word) al correo electrónico admissions@tauniversity.org o bien completar la Solicitud de Admisión en línea en: https://tauniversity.org/aplicacion
Temas y Cursos:
Los cursos y temas que se presentan a continuación tienen carácter referencial y describen la estructura general del programa. Las asignaturas que cada estudiante cursará serán definidas por el Consejo de la Facultad durante el proceso de admisión, de acuerdo con su formación previa, experiencia profesional, necesidades de nivelación y, cuando corresponda, sus intereses académicos. Asimismo, el plan de estudios podrá incorporar las actualizaciones curriculares vigentes o aquellas que se encuentren en proceso de implementación al momento de la admisión y que, por tal motivo, no estén reflejadas en la presente descripción del programa.
Introducción al Doctorado
BI801 Tecnología de la Información y Comunicación
BI802 Toma de Decisiones
BI803 Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones
BI804 Teoría de Conjuntos y SQL
BI805 Técnicas y Modelos para la Toma de Decisiones
BI806 Técnicas y Modelos para la Toma de Decisiones
BI807 Herramientas para la Toma de Decisiones
BI808 Data Analytics (Análisis de Datos)
BI809 Data Science and Tools (Ciencia de Datos y Herramientas)
BI810 Inteligencia Artificial, Toma de Decisiones y Razonamiento Basado en Casos
999A Disertación Doctoral o Tesis
Otros Cursos y Líneas de Investigación:
BI811 La Transformación Digital
BI812 Inteligencia de Negocios en la Empresa del Siglo XXI
BI813 Analítica de Datos
BI814 Base de Datos e Inteligencia de Negocios
BI815 Administración de Proyectos de Inteligencia de Negocios
BI816 Modelos de Negocios Basados en Inteligencia de Negocios
BI817 El Papel de la Analítica en la Inteligencia de Negocios y la Previsión Empresarial. Un Estudio Exploratorio.
BI818 Modelación de Riesgos
BI819 Fundamentos de Robótica
BI820 Minería de Datos
BI821 Inteligencia Artificial
BI822 Ingeniería de Datos
BI823 Big Data
BI824 Análisis de Datos
BI825 Usos de la Inteligencia de Negocios en la Empresa
BI826 Big Data y Sistemas NoSQL
BI827 Fundamentos de Inteligencia de Negocios (BI) y Big Data
BI828 Gestión de Proyectos de BI
BI829 Fundamentos de Big Data
BI830 Business Analytics: modelos y algoritmos
BI831 Reporting y Cuadros de Mando
BI832 Base de Datos para entornos analíticos
BI833 Advanced Program MicroMaster in IoT
BI834 Data Science for Executives
P806 Advanced Methodology of Applied Research
Complementary subjects adapted to the level of study: ... Neuroscience .....; Emotional Intelligence ....; Neuro-Linguistic Programming.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados-distancia-online
OPCIONES DE ESPECIALIZACIÓN (MAJORS) para este doctorado pueden variar. A continuación, mencionamos algunas de las áreas de especialización que podemos ofrecer:
Análisis de Datos y Big Data/ Data Analysis and Big Data:
Enfocado en técnicas avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de datos.
Métodos estadísticos y algoritmos de machine learning.
Gestión del Conocimiento/ Knowledge Management:
Estrategias para capturar, gestionar y utilizar el conocimiento dentro de las organizaciones.
Herramientas de gestión del conocimiento y sistemas de información.
Ciencia de Datos Aplicada/ Applied Data Science:
Aplicación de la ciencia de datos en diversos sectores como marketing, finanzas y operaciones.
Desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos.
Sistemas de Información/ Information Systems:
Diseño, implementación y gestión de sistemas de información.
Seguridad de la información y arquitectura de TI.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático/ Artificial Intelligence and Machine Learning:
Desarrollo y aplicación de algoritmos de IA para la toma de decisiones empresariales.
Implementación de sistemas de aprendizaje automático.
Estrategia de Negocios y Análisis Competitivo/ Business Strategy and Competitive Analysis:
Análisis del entorno competitivo y desarrollo de estrategias empresariales basadas en datos.
Evaluación de mercados y tendencias.
Minería de Datos y Textos/ Data and Text Mining:
Técnicas de extracción de información útil de grandes conjuntos de datos y textos.
Análisis de sentimientos y minería de opiniones.
Gestión de Operaciones y Logística/ Operations and Logistics Management:
Optimización de procesos operativos y logísticos utilizando análisis de datos.
Modelos de simulación y optimización.
Finanzas y Analítica Cuantitativa/ Finance and Quantitative Analytics:
Aplicación de métodos cuantitativos y analíticos en las finanzas.
Gestión de riesgos y análisis de inversiones.
Marketing Analytics:
Uso de análisis de datos para la toma de decisiones en marketing.
Modelos de comportamiento del consumidor y análisis de campañas.
Management:
Combina habilidades de análisis de datos con la toma de decisiones estratégicas y operativas en el ámbito empresarial.
