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Programa de estudios

Accede al Plan de Estudios detallado del Máster en Ingeniería de Organización.                                      

Máster en Ingeniería de Organización

La formación del ingeniero de organización ha de tener en cuenta que su trabajo profesional se desenvolverá en tareas de diseño, implantación y funcionamiento de organizaciones de todo tipo, en particular sistemas productivos. Tanto estas tareas como las organizaciones y contextos industriales y económicos en los que deben desarrollarse están sufriendo profundos cambios que hacen cada día más necesaria la participación de los ingenieros de organización, pero equipados con nuevos conocimientos, habilidades y competencias. 

El paradigma dominante descansa sobre la consideración de las organizaciones y los sistemas productivos como sistemas socio-técnicos abiertos, es decir compuestos por dos subsistemas, uno social (personas) y otro técnico (recursos y tecnología), y abiertos a su entorno. Pero los avances tecnológicos y las  innovaciones organizativas que se vienen produciendo obligan a replantear el carácter y naturaleza de las organizaciones y los sistemas productivos así como del contexto en el que operan. 

Las redes de comunicación, internet y la digitalización han supuesto para las organizaciones en general, y para las empresas y sistemas productivos en particular, una caída espectacular de los costes de transacción y un aumento igualmente espectacular de las posibilidades de automatización de tareas y procesos con las consiguientes ganancias de flexibilidad y eficiencia. Todo ello está provocando la aparición y expansión de nuevas configuraciones productivas, nuevas formas de gestión y nuevos modelos de negocio que están teniendo efectos disruptivos en cada vez más sectores e industrias.

El diseño del plan docente del Máster en Ingeniería de Organización (MIO) prepara a los ingenieros de organización para desarrollar su carrera  profesional en este contexto cambiante, incorporando materias y disciplinas actuales como la ciencia de datos, la estadística y los métodos cuantitativos, la complejidad y las redes y otros.

Primer semestre

Módulos comunes:
53001501
3 ECTS
53001502
6 ECTS
53001503
3 ECTS
53001504
3 ECTS
53001506
6 ECTS
53001977
3 ECTS

Segundo semestre

Módulos comunes:
53001500
6 ECTS
53001505
3 ECTS
53001507
3 ECTS
53001508
3 ECTS
53001510
3 ECTS
53001512
3 ECTS
53001978
3 ECTS

Anual

Deberá escogerse una de las asignaturas Ingenia & Emprende:

53001513
12 ECTS
53001514
12 ECTS
53001529
12 ECTS
Complementos formativos:

Si la Dirección del máster lo opina oportuno, el alumno deberá cursar las asignaturas requeridas para homogeneizar su perfil con el del resto de estudiantes que ingresan al programa:

Primer semestre

55000666
6 ECTS
En esta asignatura se estudian tres modelos muy relevantes en el análisis estadístico de datos: el modelo de regresión lineal, el modelo de regresión logística y los árboles de clasificación y de regresión. El enfoque de la asignatura es eminentemente práctico, ya que se potencia el uso del ordenador tanto en las clases como en la evaluación.

Segundo semestre

55000645
6 ECTS
En muchas áreas (y en Ingeniería de Organización en particular) se plantean problemas en los que se trata de obtener mejores soluciones. Para abordar estos problemas conviene elaborar modelos, con los cuales predecir el comportamiento de los sistemas estudiados. En la asignatura previa Organización de Sistemas Productivos, los alumnos han aprendido a construir modelos de Programación Lineal. Los modelos de Programación Lineal permiten estudiar un conjunto muy amplio de problemas que se plantean en el ámbito de la Ingeniería de Organización.
En esta asignatura, los alumnos aprenderán las técnicas básicas que permiten resolver dichos problemas de Programación Lineal, así como el uso básico de una herramienta profesional para la resolución de esos problemas. Sin embargo, para determinados problemas, la Programación Lineal no resulta eficaz o eficiente (o no permite representar un sistema de forma adecuada o, si lo permite, ofrece soluciones en tiempos demasiado largos). En estos casos, es conveniente utilizar otros tipos de técnicas y modelos, algunos de los cuales se estudian en esta asignatura: las técnicas metaheurísticas.
55000659
6 ECTS

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