Máster en Behavioral Data Science

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Psicología

Máster en Behavioral Data Science

Online
50 semanas
Máster en Behavioral Data Science

Datos básicos

Créditos

60 ECTS

Acreditaciones

Máster

Idioma

Castellano

Fechas

2/11/2022 - 16/10/2023

Modalidad

Online

Precio

4.770

(El precio incluye tasas administrativas de la Universidad de Barcelona)

Matrícula abierta

Presentación

Actualmente, se han visto en auge los temas de análisis de macrodatos en la sociedad, pero sin un conocimiento especializado para poder entender la complejidad de los datos en relación al comportamiento humano. Es imprescindible que la Psicología entre en el mundo de los datos, para poder tomar decisiones a todos los niveles correctamente, y todavía más después del tiempo de pandemia en el que hemos sido incapaces de analizar comportamientos desde un punto de vista detallado. Este máster nace de los intereses y la experiencia del director y de la necesidad de renovar la Psicología, orientándola hacia aspectos más cuantitativos e interdisciplinarios. En los últimos tiempos, cada vez más se están recibiendo demandas de consultoría de datos en este sentido (ayuda a la interpretación psicológica de los datos) en el ámbito empresarial.

Esta propuesta se hace para aumentar la interdisciplinariedad entre profesionales del comportamiento y de la psicología y profesionales de la Inteligencia de Datos, aprendizaje automático o modelado computacional. Vemos una gran distorsión en la interpretación de los datos por falta de comprensión de dimensiones básicas del comportamiento en los análisis actuales. Se están generando muchos datos y sacando conclusiones en todos los ámbitos, sin tener en cuenta la Psicología. En general no hay especialistas que sepan analizar el comportamiento en este contexto.

Es un máster novedoso, pionero y prioritario que habilitará a quien lo curse para poder extraer conclusiones, con significado psicológico, de los datos. En este sentido, como es el primer máster al respecto, puede crear tendencia y posicionar al IL3 como el primer centro en abordarlo.

Objetivos

  • Capacitarse para extraer conclusiones con significado psicológico de los datos analizados.
  • Adquirir un conocimiento riguroso de las principales técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático aplicadas al comportamiento humano.
  • Adquirir un amplio conjunto de habilidades practicas que permitan iniciar o mejorar la carrera profesional como científico de datos.

Tres razones para escogerlo

  • Máster pionero, actualizado con las nuevas necesidades para responder a las perspectivas del mercado actual.
  • Está orientado a resolver problemas concretos de empresas y organizaciones, a partir de una sólida base científica y métodos de aprendizaje basados en casos, con la participación de profesionales del sector.
  • Diseñado e impartido por profesionales y académicos con una destacada experiencia en la implementación de soluciones en Behavioral Data Science.

Acreditación académica

Máster en Behavioral Data Science por la Universitat de Barcelona.

Curso propio diseñado según las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior y equivalente a 60 créditos ECTS.

Programa

1. Ciencia de datos comportamentales
1.1 Datos: definición, tipos y ciclo de vida
1.2 Datos comportamentales: unidades y tipos
1.3 Ciencia de datos: conceptos básicos, roles y ámbitos
1.4 Proyectos de ciencia de datos comportamentales

2. Gestión y organización de datos
2.1 Conceptos básicos de programación
2.2 Introducción al programa estadístico R
2.3 Introducción al lenguaje Python

3. Fundamentos de modelos estadísticos
3.1 Fundamentos de Estadística y Probabilidad
3.2 Modelos de regresión lineal
3.3 Clasificación estadística

4. Psicográficos: factores individuales, sociales y predicción del comportamiento
4.1 Modelo global de personalidad
4.2 Modelos estructurales de personalidad
4.3 Psicología social: aspectos básicos
4.4 Predicción del comportamiento

5. Psicometría y evaluación
5.1 Medida del comportamiento humano
5.2 Fiabilidad
5.3 Evidencias de validez
5.4 Técnicas de reducción de la dimensionalidad
5.5 Invariancia de la medida

6. 'Machine learning'
6.1 Introducción del aprendizaje automático
6.2 Aprendizaje supervisado
6.3 Aprendizaje no supervisado
6.4 Aprendizaje semisupervisado

7. 'Data visualization' y 'Reproducibility'
7.1 Visualización de daros
7.2 Búsqueda reproducible
7.3 Informes dinámicos

8. Ética y política de datos comportamentales
8.1 Conceptos clave sobre protección de datos personales
8.2 Principios éticos básicos en relación con la protección de datos
8.3 Derechos de las personas sobre sus datos personales
8.4 Principales retos éticos en relación con el uso de datos personales

9. 'Deep Learning'
9.1 Introducción al aprendizaje profundo
9.2 Modelos recurrentes
9.3 Red neuronal convolucional
9.4 El aprendizaje profundo con diferentes fuentes de datos

10. Modelización del comportamiento
10.1 Teoría de redes y análisis de redes sociales
10.2 Comportamientos emergentes y comunicación en línea
10.3 Modelización del comportamiento del consumidor

11. Trabajo Final de Máster

Destinatarios

Graduados o licenciados en el ámbito de las ciencias sociales y del comportamiento: Psicología, Sociología, Economía, Ciencias de la Educación, Ciencias Políticas.

En el caso de profesionales de otras disciplinas, pueden acceder al programa siempre que se valide la formación previamente.

Requisitos académicos

Nivel B2 de inglés (hay lecturas y vídeos obligatorios en esta lengua).

Es recomendable tener conocimientos básicos de estadística descriptiva e inferencial (nivel de curso introductorio de grado universitario).

Aunque no es un requisito de acceso, se valora positivamente tener conocimientos previos de algún lenguaje de programación (como C++, Java, Python o SQL).

Profesorado

Dirección

Dr. David Gallardo-Pujol

Profesor Agregado de Diferencias Individuales en la Facultad de Psicología de la Universidad de Barcelona. Miembro del Instituto de Neurociencias de la UB y del Instituto de Sistemas Complejos (UBICS).

Cuadro docente

Dr. David Leiva Ureña

Profesor del Departamento de Psicología Social y Psicología Cuantitativa, Facultad de Psicología, Universidad de Barcelona.

Dr. Sergio Escalera Guerrero
Profesor catedrático de la Facultad de Matemáticas e Informática de la Universidad de Barcelona.

Dra. Ruth Dolado Guivernau
Profesora del Departamento de Psicología Social y Psicología Cuantitativa, Facultad de Psicología, Universidad de Barcelona.

Dra. Mireia Isabel Ribera Turró
Profesora de la Facultad de Matemáticas e Informática de la Universidad de Barcelona.

Dra. Júlia Martín Badia
Investigadora posdoctoral en Bioética y Ética aplicada, Universidad de Barcelona.

Sr. Jordi Simó Estrany
Profesor del Departamento de Psicología Social y Psicología Cuantitativa, Facultad de Psicología, Universidad de Barcelona.

Dra. Georgina Guilera Ferré
Profesora catedrática del Departamento de Psicología Social y Psicología Cuantitativa, Facultad de Psicología, Universidad de Barcelona.

Competencias

  • Conocer qué es la Behavioral Data Science y su función en diferentes entornos profesionales.
  • Comprender y utilizar las técnicas de análisis descriptivo, predictivo o prescriptivo aplicados en la Behavioral Data Science.
  • Trabajar las diferentes fuentes de datos, tipología y capacidades.
  • Aplicar técnicas de obtención, transformación y preparación de los datos para el análisis.
  • Tratar información no estructurada e incorporarla en procesos de gestión.
  • Adquirir conocimientos sobre análisis de redes aplicadas al comportamiento (clínico, industrial, organizacional).
  • Aplicar técnicas de presentación de datos y estrategias de visualización adecuadas al proyecto.
  • Evaluar y aplicar los aspectos legales y éticos que puedan impactar en la ciencia de datos del comportamiento.
  • Prescribir la Behavioral data Science en su organización.
  • Evaluar críticamente proyectos de ciencia de datos ya existentes que no hayan tenido en cuenta la psicología.
  • Identificar datos de comportamiento en grandes conjuntos de datos.
  • Desarrollar nuevos modelos de predicción de comportamiento basados en datos empíricos.
  • Implementar proyectos de ciencia de datos en contextos psicológicos y sociales (organizacionales, clínicos, educacionales, institucionales, etc.).
  • Analizar aspectos básicos empíricos en Psicología como diferencias individuales o Psicometría des de la metodología propia de la ciencia de datos.
  • Tomar decisiones basadas en modelos predictivos en nuevos entornos laborales.
  • Competencia digital.
  • Búsqueda de soluciones y toma de decisiones.
  • Espíritu emprendedor.

Descuentos

Con la voluntad de facilitarte el acceso a la formación, te ofrecemos la posibilidad de aplicar descuentos en el momento de realizar la matrícula. Los descuentos pueden variar según el tipo de estudios o la titulación que quieras cursar y el número de créditos que tengas que matricular, el colectivo, y la comunidad a la que puedas acreditar la condición de beneficiario.

Ponte en contacto con nosotros mediante el formulario que encontrarás en la ficha de la página web y te informaremos ampliamente de los descuentos y facilitaciones de pago que ponemos a tu alcance.

COLECTIVOS CON DESCUENTO:

  • Alumnado o exalumnado de la Fundación IL3-UB.
  • Alumni UB con cuota máster.
  • Colegios, asociaciones profesionales y otras entidades con convenio de colaboración.
  • Colectivos con descuento matrícula corporativa o entidad colaboradora.

Además, disponemos de descuentos específicos y para otros colectivos. Puedes ampliar la información en el siguiente enlace

Recuerda confirmar, en el momento de validar tu matrícula, si eres beneficiario de alguno de nuestros descuentos. La aplicación de los descuentos no tiene carácter retroactivo. Para poder beneficiarte de cualquier descuento ofrecido por el Instituto de Formación Continua de la Universidad de Barcelona deberás acreditar debidamente que eres beneficiario antes del inicio del curso. Si tienes cualquier duda, no dudes en consultar con una de nuestras asesoras.

La mayor parte de nuestros programas (tanto presenciales como en línea) cumplen con los requisitos para ser bonificados a través de la Fundación Tripartida. Si deseas más información para tramitar la bonificación para tu empresa, consulta con nuestra asesora en el momento de formalizar la matrícula.

Condiciones:

  • No se aplicará ningún descuento que no esté acreditado.
  • Los descuentos no son acumulables.
  • No se aplicarán descuentos una vez iniciado el curso.
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CONTACTO

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Dirección:

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