Curso en “Business analytics, transformación digital y transporte” (Ed. 3)

PROGRAMA:

Eje 1: Visión global y tendencias actuales

Las materias de análisis en este eje son:

• Entorno digital y tecnológico
  • Objetivo: Revisión de las principales tendencias existentes en el ámbito digital y tecnológico, identificando los aspectos más importantes de lo que se conoce hoy en día como el paradigma de la Revolución Industrial 4.0, abordando fenómenos tan importantes como la Transformación Digital, la Inteligencia Artificial o el Big Data.
  • Ponente y metodología: Ponencia impartida por David Cano Pareja, Senior Manager en Accenture. David cuenta con 22 años de experiencia centrada en la estrategia, arquitectura y análisis de datos. David es una figura innovadora dentro de su comañía, seguidor de las últimas tendencias tecnológicas.

• Entorno económico y financiero de la movilidad
  • Objetivo: Analizar el contexto en el que se desarrollan las estrategias de movilidad urbana, destacando la importancia de comprender las tendencias demográficas, los factores económicos y las implicaciones financieras para la planificación y ejecución de proyectos de infraestructura y políticas públicas orientadas hacia una movilidad más sostenible y eficiente.
  • Ponente y metodología: Pendiente de contratación.

• Nuevas tendencias en movilidad
  • Objetivo: Revisión y discusión de las grandes tendencias observables hoy en día a nivel mundial y español acerca de la movilidad en las ciudades. Asimismo, se discutirán también las grandes tendencias observables hoy en día a nivel mundial y español acerca de la movilidad en el sector turístico.
  • Ponente y metodología: En el caso del enfoque centrado en la movilidad turística, esperamos poder contar con Eva Hurtado, subdirectora del Servicio de Estudios de EXCELTUR, patronal del turismo en España. La ponente es también experta en análisis de datos masivos relacionados con el turismo y cuenta con una amplia trayectoria de colaboración académica y de investigación con la UAM. La dirección de la presente propuesta ha contactado ya con la ponente, quedando pendiente de concreción.

• Transporte, energía y medio ambiente
  • Objetivo: Identificar las grandes tendencias en el ámbito del transporte, la energía y la sostenibilidad medioambiental, analizándolas a la luz del debate sobre el cambio climático.
  • Ponente y metodología: En este caso contaremos con Elena Bernárdez Llorente, Head of Endesa X Way, responsable en Endesa de emobility y la estrategia relacionada con el vehículo eléctrico en toda España. La metodología docente consistirá en la impartición de una lección magistral.
• Infraestructuras para la descarbonización de la movilidad
  • Objetivo: Explorar las estrategias y tecnologías clave necesarias para reducir las emisiones de carbono en el sector del transporte urbano, centrándose en el diseño e implementación de infraestructuras innovadoras para promover el uso de vehículos eléctricos, energías renovables y sistemas de transporte público sostenibles.
  • Ponente y metodología: En este caso contaremos con Floridea Di Ciommo, directora de CambiMO, un equipo de urbanistas, economistas e ingenieros dedicados a la investigación, consultoría y acción en movilidad urbana y sus procesos de transformación hacia modelos y patrones más saludables y equitativos. La metodología docente consistirá en la impartición de una lección magistral.

Eje 2: Herramientas de gestión logística

Las materias que conforman este eje son las siguientes:

• Marketing de servicios aplicado a la movilidad de personas.
  • Objetivo: Revisión de los principales conceptos del Marketing de Servicios, entendido éste como el diseño de las estrategias de segmentación y posicionamiento, así como la toma de decisiones sobre precio, distribución y promoción que permiten dirigir la demanda hacia los servicios ofrecidos por la empresa. Se abordará el impacto de la creciente integración del mundo físico y virtual en los cambios de expectativas y comportamientos de los consumidores. Se hará especial énfasis en los procesos de marketing interno (cultura organizacional y capacitación de las personas) y en la gestión de la calidad percibida y la recuperación de los fallos del servicio. Con este módulo se garantiza que los asistentes tienen los conocimientos básicos sobre el marketing de servicios para acometer el contenido del módulo de Experiencia de Cliente aplicada a la movilidad de las personas.
  • Ponente y metodología: Este módulo será coordinado por Myriam Quiñones García y en él participarán también Ana Mª Díaz Martín y Gonzalo Moreno Warleta, todos ellos profesores del Área de Comercialización en Investigación de Mercados de la UAM y miembros del grupo de Investigación UAM – Technocons. Este grupo tiene como principal objetivo el estudio del comportamiento del consumidor y su relación con las nuevas tecnologías. Se utilizará una metodología docente que aúne lecciones magistrales y el estudio de casos, con la ayuda de múltiples materiales y ejemplos de buenas prácticas en la industria.

• Gestión de la experiencia de cliente aplicada a la movilidad de personas.
  • Objetivo: Comprender los fundamentos de la experiencia del cliente, proporcionando a los participantes una comprensión sólida de los conceptos básicos relacionados con la experiencia del cliente, incluyendo definiciones clave y factores que influyen en la satisfacción del cliente. Analizar la experiencia del cliente en el transporte de pasajeros y familiarizar a los asistentes con una variedad de herramientas y métodos de investigación cualitativa y cuantitativa que pueden ser utilizados para evaluar y mejorar la experiencia del cliente en el transporte de pasajeros, incluyendo encuestas, entrevistas, análisis de datos y pruebas de usuario. Destacar la importancia de una cultura organizacional orientada al cliente en la mejora de la experiencia del cliente en el transporte de pasajeros, incluyendo aspectos como liderazgo, compromiso del personal y alineación de objetivos organizacionales. Analizar el impacto económico y estratégico de una experiencia del cliente positiva en el transporte de pasajeros, incluyendo beneficios como la lealtad del cliente, la retención, la diferenciación competitiva y el crecimiento del negocio. Desarrollar un plan de mejora de la experiencia del cliente: Guiar a los asistentes en la elaboración de un plan estratégico para mejorar la experiencia del cliente en un contexto específico de transporte de pasajeros, que incluya objetivos claros, estrategias de implementación y métricas de rendimiento.
  • Ponente y metodología: El módulo estará coordinado por Silvia Pinto Valero, profesora del Departamento de Financiación e Investigación Comercial de UAM que imparte la asignatura de Logística e Intermodalidad en el Grado de Gestión Aeronáutica. Este módulo será impartido por diferentes profesionales con experiencia en cada uno de los aspectos a tratar y entre los cuales contaremos con David Montesinos: Ingeniero Industrial por la Universidad Carlos III. Ha trabajado como responsable de proyectos en diferentes empresas de aeronáutica como Airbus Military, AERTEC y MYC Aeronáutica. Es cofundador y CEO de LIVIT Solutions y actualmente es cofundador y Director Comercial de Logístiko (https://logistiko.es/)
    Este módulo estará coordinado por Silvia Pinto profesora del Departamento de Financiación e Investigación Comercial de UAM que imparte la asignatura de Logística e Intermodalidad en el Grado de Gestión Aeronáutica y miembro del grupo de Investigación UAM – Technocons. Este módulo será impartido por diferentes profesionales con experiencia en cada uno de los aspectos a tratar.

• Financiación de infraestructuras de transporte.
  • Objetivo: Explorar los diferentes modelos y mecanismos de financiación disponibles para el desarrollo, mantenimiento y mejora de la infraestructura de transporte urbano, incluyendo análisis de fuentes de financiación tradicionales y alternativas, así como la evaluación de su viabilidad y sostenibilidad a largo plazo.
  • Ponente y metodología: Pendiente de contratación

• Ciber-seguridad y protección de datos
  • Objetivo: Dos aspectos transversales esenciales en la organización de cualquier compañía en fase de transformación digital son el tratamiento de los datos personales y la ciberseguridad. Tener una idea clara de qué son datos de carácter personal y cuándo estamos tratando con ellos, así como de qué manera podemos llevar a cabo estos tratamientos con las tecnologías a nuestro alcance dentro de los límites legales que nos permite la norma; es lo que nos permitirá implementar dichas tecnologías desde una posición de seguridad jurídica que evitará sanciones y nos permitirá mantener el riesgo reputacional de nuestra compañía a salvo.
  • Ponente y metodología: Tras una descripción somera de la normativa relativa a la protección de datos y el alcance que tiene en los procesos de distribución y logística (clientes, trabajadores, geoposición, reconocimiento biométrico, video vigilancia, etc.), procederemos a identificar medidas de seguridad que podemos implementar en dichas operaciones. Analizaremos ejemplos prácticos para aterrizar los conceptos explicados durante el módulo. Este módulo será impartido por Jaime Perea, responsable de Ciberseguridad y Protección de Datos de Leroy Merlín, que cuenta con una amplia trayectoria profesional y docente en este campo.

• Software digital para gestión de flotas
  • Objetivo: En este módulo se abordarán sesiones prácticas centradas en la identificación y uso de los principales softwares y tecnologías aplicada a aportar soluciones integradas en el ERP de las empresas, y la gestión de la movilidad: Herramientas para el control de la flota de vehículos, planificación de rutas, geolocalización, aplicaciones a tiempo real de ocupaciones.
  • Ponente y metodología: Este módulo será impartido por Rodrigo Alonso, consultor de formación (www.lideratur.com) especializado en logística y e-procurement, con amplia trayectoria profesional y docente en la materia. Rodrigo cuenta con conocimientos profundos de “Lean Purchasing y metodología Agile Procurement”, habiendo impartido formación específica en la Cámara de Comercio de Madrid. Imparte formación sobre herramientas y software de e-procurement en un programa de la “Procurement University” de la Universidad Complutense con la consultora Fullstep. Así mismo, colabora como profesor asociado desde hace más de 4 años en los Máster de Dirección de Compras y Master de Transformación digital y Logistica 4.0 en la escuela de negocio Integra Technology School.

• ESG en empresas de movilidad
  • Objetivo: El objetivo de este módulo es conectar los tres aspectos fundamentales de la convocatoria: el transporte, la sostenibilidad y la transformación digital. Para ello se explicará el modelo ESG, con el objeto de alinear las nuevas tendencias en cuanto a la movilidad y distribución en convergencia con los objetivos de desarrollo sostenibles (ODS) recomendados por la UE.
  • Ponente y metodología: La metodología de este módulo será eminentemente práctica, trabajando con las principales plataformas antes comentadas. El módulo será impartido también por Rodrigo Alonso.
• e-Procurement para gestión de flotas
  • Objetivo: La Automatización completa de la supply chain, supone un reto para las empresas del sector logístico y de transporte al tener que coordinar todas las tareas propias en el aprovisionamiento con distintos departamentos como Compras, Producción, Logística, Financiero. La gestión de procesos P2P, procure to pay, aportan visibilidad y trazabilidad a todas las operaciones, desde la gestión automatizada de pedidos, al posterior seguimiento y proceso de pago /facturación de los proveedores. En este módulo estudiaremos las distintas opciones, softwares y tecnología aplicada a aportar soluciones integradas en el ERP de las empresas. Adicionalmente veremos los principales Softwares de gestión del transporte: Herramientas para el control de la flota de vehículos, planificación de rutas, geolocalización, aplicaciones a tiempo real de ocupaciones. Los cuadros de mando e indicadores (KPI) de almacenamiento, transporte y ahorros de costes son importantes para medir la eficiencia económica de la gestión integral logística en las empresas y haremos ejercicios prácticos de medición.
  • Ponente y metodología: La metodología de este módulo será eminentemente práctica, trabajando con las principales plataformas antes comentadas. El módulo será impartido también por Rodrigo Alonso.

Eje 3: Business Analytics aplicado al transporte

• Introducción a herramientas de visualización de datos (Power BI/Tableau)
  • Objetivo: Revisión de los principales conceptos relacionados con la visualización de datos en el marco del Business Intelligence. Mediante el software Tableau, y también PowerBi, el alumno aprenderá a manejar estas herramientas de manera básica para presentar y visualizar datos de movilidad en un entorno interactivo, mediante la construcción de informes dinámicos (dashboards). Ambas herramientas se encuentran entren las más utilizadas y con mayor prestigio en el mundo del Business Analytics.
  • Ponente y metodología: Consistirá en un Computer-lab por parte de Juan Pardo Fernández, Profesor Ayudante del Departamento de Economía Aplicada. UDI Econometría e Informática de la UAM e investigador de CEPREDE. Juan cuenta con una amplia experiencia en el uso de estas herramientas y su aplicación al ámbito del transporte, principalmente trabajando como investigador y web-master del proyecto C-intereg (www.c-intereg.es ) de CEPREDE, que viene ofreciendo la mayor base de datos sobre flujos interregionales de transporte y comercio en España.

•   Introducción a Python como herramienta de análisis
  • Objetivo: El lenguaje de programación Python es hoy en día una de las herramientas fundamentales para el desarrollo de tecnologías clave para la transformación digital y su aplicación en el sector del transporte, la movilidad, la logística y las infraestructuras vinculadas. El objetivo de esta materia es comprender los conceptos básicos de Python que son relevantes en el desarrollo de sistemas de Business Intelligence, Business Analytics, Inteligencia artificial, Machine Learning y Big Data aplicados al sector del transporte.
  • Ponente y metodología: En esta ocasión contaremos con Manuel Sánchez-Montañés, profesor del Departamento de Ingeniería Informática de la UAM, experto en Inteligencia Artificial y Machine Learning con más de 25 años de experiencia en el campo. La metodología docente consistirá en explicaciones del profesor y desarrollo de ejercicios y casos de uso relacionados con el sector del transporte. Estas sesiones prácticas se realizarán en laboratorios de ordenadores.

• Redes para el estudio de la movilidad
  • Objetivo:  La movilidad es fundamentalmente un fenómeno espacial en el que la geolocalización de los flujos, la caracterización de magnitudes y su análisis conllevan necesariamente manipular objetos con dimensión espacial, como mapas, distintos tipos geometrías (líneas, polígonos, centroides,…) y magnitudes (áreas, distancias). Estos objetos se pueden representar matemáticamente en forma de red, en la que se pueden estudiar propiedades relacionadas con su estructura y resiliencia. En este módulo se orientará al alumno al uso de las librerías Networkx y Geopandas para Python, herramientas para la visualización y el análisis de una selección de “case studies” enfocados al estudio de la movilidad y la integración de datos espaciales de fuentes públicas.
  • Ponente y metodología: El curso será impartido por Julián Moral Carcedo, profesor titular del Departamento de Teoría Económica e investigador en economía espacial, y por Sara Cuenda Cuenda, profesora titular del Departamento de Análisis Económico: Economía Cuantitativa e investigadora en redes complejas. El curso estará compuesto por módulos de formación en el uso de la librería Networkx para el análisis de redes, y la librería Geopandas para la visualización y manipulación básica de datos con dimensión espacial. En la primera parte del módulo se realizará una descripción básica de los grafos espaciales, de sus principales propiedades, así como de la caracterización de sus elementos más importantes utilizando la librería Networkx. A continuación se introducirá la librería Geopandas, indispensable en la manipulación de geometrías espaciales para el cálculo de centroides, distancias, contigüidades y combinación de distintas fuentes. El uso de esta herramienta se complementará con el uso de otras librerías para consulta de bases de datos públicas (OpenStreetMap, Open data Madrid, etc.).

• Machine Learning aplicado al transporte
  • Objetivo: El objetivo de esta materia es doble. Por una parte, se ofrece una visión global de las herramientas Machine Learning, planteadas como alternativa a los métodos clásicos de estimación y predicción. Por otra parte, se muestran y aplican algunos de los algoritmos actualmente empleados en el ámbito del transporte. De este modo, los asistentes obtendrán formación elemental en los principios básicos que rigen este paradigma, así como experiencia en la puesta en práctica de soluciones reales a algunos de los problemas arquetípicos del sector del transporte y su integración en el Business Intelligence.
  • Ponente y metodología: Dada la naturaleza de esta materia, que entronca elementos estadísticos y de programación, la aproximación metodológica requiere de un equilibrio entre teoría y práctica. El objetivo último es que los asistentes obtengan una visión completa del desarrollo de un proyecto Machine Learning que culmine en una hipotética toma de decisiones. Para este propósito se intercalarán clases teóricas de tipo magistral y computer labs de orientación totalmente práctica en la que se llevará a cabo computación en la nube. Concretamente, en primer lugar, se introducirán los conceptos generales y específicos necesarios para la comprensión de la tarea a llevar a cabo, normalmente, la resolución de un problema de negocio concreto. Esto conformará la base para la posterior estimación de los modelos durante la clase práctica, en la que se trabajará sobre un conjunto de datos. De ella se obtendrán como outputs visualizaciones y predicciones, que les permitirán, finalmente, obtener conclusiones con las que tomar decisiones.
    Esta materia será impartida por Javier Bas Vicente, profesor en el Departamento de Economía Cuantitativa de la Universidad Autónoma de Madrid y Research Associate en la University of Maryland. Javier imparte la asignatura Introduction to Machine Learning in Economics and Finance en el Master in Quantitaive Economic Analysis, y lleva a cabo proyectos de investigación en el ámbito del transporte aplicando herramientas Machine Learning para varias instituciones públicas y privadas en los EE.UU.

• Sistemas de Información Geográfica
  • Objetivo: Conocer los conceptos, métodos y técnicas necesarios para conformar y gestionar de forma inteligente y sostenible la movilidad y el transporte en la ciudad. Mediante los GIS el alumno aprenderá a modelizar la movilidad urbana y sus diferentes modos de transporte (peatonal, vehículo privado, vehículos de uso compartido). El alumno aprenderá a preparar bases de datos geográficos para su uso en análisis de redes de transporte, así como herramientas de análisis espacial para la planificación y gestión de los sistemas de transporte en las ciudades.
  • Ponente y metodología: clases prácticas a cargo de Ana Condeço Melhorado, Profesora Permanente Laboral y Coordinadora del Máster en Tecnologías de la Información Geográfica de la Universidad Complutense de Madrid. Ana tiene una amplia experiencia docente e investigadora en estudios de transporte y movilidad con aplicaciones GIS: Algunas de las metodologías utilizadas en este módulo incluyen la creación de redes de transporte para el análisis en entorno SIG; cálculo de rutas óptimas; análisis espacial de datos de movilidad; creación de matrices origen-destino y cálculo de indicadores de accesibilidad; visualización dinámica de datos de movilidad a través de prismas espaciotemporales, mapas dinámicos y en 3D.

• Casos de éxito en digitalización y movilidad
  • Objetivo: Este módulo está concebido como un espacio especialmente cuidado para que los alumnos puedan conocer de primera mano experiencias reales de transformación digital aplicadas en el ámbito del transporte de mercancías y personas. Las sesiones serán impartidas por los responsables de las correspondientes áreas de empresas e instituciones destacadas en el ámbito del transporte y la movilidad en España, con especial relevancia en la Comunidad de Madrid.
  • Ponente y metodología: las sesiones tendrán el formato de “masterclass” o seminario. Se conciben como los eventos principales para que los alumnos y profesores puedan desarrollar el networking con ponentes destacados. Por ello, trataremos de que las sesiones sean presenciales y cuenten con la mayor participación posible en aula, aunque según la filosofía del programa, se permitirá que los alumnos que no puedan asistir sigan la sesión online. Tampoco se descartan algunas sesiones puramente online en el caso de poder contar con algún ponente especialmente relevante de fuera de la Comunidad de Madrid o del extranjero.

También se podrá contar con la colaboración de otros docentes especializados en estadística, econometría o informática, así como con ponentes externos invitados por cada uno de los responsables de cada módulo.

DÍAS, HORARIO Y LUGAR DE CELEBRACIÓN:

• Días: lunes, miércoles y jueves de semanas alternas. Antes de cada semana con actividad lectiva, se enviará un email a los participantes, recordando los materiales o necesidades particulares de dicha sesión.
• Horario: 16:00-20:00
• Lugar de celebración: Aula (aún por determinar) de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

“Aviso importante: El presente curso será impartido presencialmente en la UAM. Todas las sesiones serán emitidas por streaming (MS Teams) en tiempo real. Aunque se anima a la asistencia presencial a la mayor cantidad de sesiones posibles, no es obligatoria la asistencia presencial, pero sí, la asistencia online  en tiempo real (modalidad sincrónica). La asistencia presencial y/o online de cada sesión será controlada mediante firma o verificación digital, y será totalmente imprescindible para culminar el curso. No se aceptará la asistencia asincrónica online. Estas normas están exigidas por el MITMA-Fondos NGEU como criterio para obtener la subvención”

Dirección curso:

• Director: Carlos Llano Verduras
• Codirector: Javier Bas Vicente

Docentes:

• Carlos Llano Verduras (Departamento de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica UAM)
• Julián Moral Carcedo (Departamento de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica UAM)
• Myriam Quiñones García (Departamento de Financiación e Investigación Comercial UAM)
• Gonzalo Moreno Warleta (Departamento de Financiación e Investigación Comercial UAM)
• Ana Díaz (Departamento de Financiación e Investigación Comercial UAM)
• Silvia Pinto Valero (Departamento de Financiación e Investigación Comercial UAM)
• Julián Pérez García (Departamento de Economía Aplicada. UDI Econometría e Informática UAM)
• Juan Pardo Fernández (Departamento de Economía Aplicada. UDI Econometría e Informática UAM)
• Sara Cuenda (Departamento de Análisis Económico: Economía Cuantitativa UAM)
• Javier Bas Vicente (Departamento de Análisis Económico: Economía Cuantitativa UAM)
• Manuel Sánchez-Montañés (Departamento de Ingeniería Informática de la UAM)
• Mercedes Rozano Suplet (Departamento de Financiación e Investigación Comercial UAM)
• Rodrigo Alonso (Consultor de formación (www.lideratur.com) especializado en logística y e-procurement)
• Jaime Perea (Responsable de Ciberseguridad y Protección de Datos de Leroy Merlín)
• Pedro Emilio Arteaga (ENEL)
• Eva Hurtado (Exceltur)
• David Cano Pareja (Accenture)
• Raúl Rodríguez (ISDEFE)
• Tania Gullón Muñoz-Repiso (MITMA)
• Francisco Hubridoiro (Orange España)
• Carlos Gallego (AERTEC)
• Andrés Perelman (Phillip Morris)
• Pedro Marín (Grupo Pascual)
• Fernando Moreno (Siemens-Gamesa)
• Ricardo Herranz (Nommon)
• José Luis de rosario Sánchez-Simón (ISDEFE)
• Alba Segurado López (IIC)
• Juan Pablo Jiménez (DHL)

• Requisitos previos:
  • Con carácter previo a cada una de las ediciones se realizará una campaña de difusión del programa, coincidente con la apertura de un plazo de solicitud y matrícula.
  • En general, el curso va dirigido a egresados y profesionales del ámbito del transporte y la movilidad, así como de cualquier otro ámbito del mundo de la empresa y las instituciones públicas que puedan tener interés en el ámbito del transporte. También se admitirán a alumnos procedentes de Grados y Diplomaturas que aporten unos conocimientos básicos de estadística y gestión de datos (Excel), tales como estudiantes de Grados de Economía, ADE, Turismo, Gestión Aeronáutica, Marketing, Ingeniería, Ciencias, Informática, Geografía…
  • Los potenciales alumnos deberán aportar una ficha de solicitud y un CV actualizado. En el caso de los estudiantes deberán aportar el correspondiente certificado académico.
  • Las solicitudes serán valoradas de forma continua, por orden de llegada, desde la apertura del plazo hasta el cierre de un número máximo de plazas por edición (Ej.: 40 plazas).
  • La plaza quedará reservada con el pago de la matrícula.
  • En el caso de que se reciba un número excesivo de solicitudes para una edición concreta del curso, se constituirá una lista de espera para las siguientes ediciones.
  • Dicha plaza podrá quedar reservada en el caso de que se realice la matrícula.
• Criterios de evaluación: Cada alumno será evaluado individualmente en función del trabajo desarrollado y de su nivel de participación en cada módulo.
  • (75%) Cuestionarios de autoevaluación (test) en Moodle, relacionados con los principales contenidos del curso. En el caso de las clases prácticas basadas en el uso de ordenadores, los profesores podrán encargar la realización de trabajos evaluables, relacionados con los contenidos de la clase.
  • (25%) Asistencia y participación en clase. Además, para superar el curso y obtener el Diploma acreditativo, se requerirá:
    • Asistir a un mínimo de un 75% de las sesiones, bien de forma presencial, bien de forma online (con asistencia sincrónica verificable).
    • Se podrá exigir un mínimo del 50% de participación presencial en las sesiones. Con ello se tratará de fomentar el networking entre los asistentes y profesores. Este criterio no será exigible a estudiantes procedentes de fuera de la Comunidad de Madrid, o con dificultades de movilidad o de compatibilidad de horarios laborales o familiares.

MATRICULACIÓN:

“Aviso importante: El presente programa está subvencionado por el MITMA-NGEU. La subvención está condicionada a la terminación del curso por parte de cada alumno. Por este motivo, la matrícula no podrá ser devuelta en caso de abandono”.

Curso en “Business analytics, transformación digital y transporte” (Ed. 3)

•  Matrícula Ordinaria –> 300€
•  Matrícula Alumnos UAM con matrícula en vigor, AlumniUAM+, AlumniUAM+Plus y Amigos de la UAM –> 270€

*Para beneficiarse de la matrícula reducida, los estudiantes  deben inscribirse con su correo institucional  @estudiante.uam.es*

PLAZAS OFERTADAS:

Máximo 50 plazas

**El curso se impartirá si alcanzará el número mínimo de 15 plazas**

RECONOCIMIENTO DE ECTS:

Accede aquí para consultar los cursos con reconocimiento de créditos

BECAS:

• Número de becas: 10%
• Criterios de concesión:
  • Desempleados: 10% de la matrícula.
  • Profesionales de las empresas colaboradoras de la propuesta (ALSA; Ayuntamiento de Madrid; ACES; ANFAC; Arval): 10% de la matrícula.

**Para solicitar una beca debe ponerse en contacto con: badit@uam.es

• Correo institucional: badit@uam.es
• Dirección: Carlos Llano Verduras (carlos.llano@uam.es)