En el contexto actual, los datos se han convertido en un recurso clave para el avance de la sociedad y la mejora en sectores tanto sociales, como académicos, empresariales o gubernamentales. El aumento exponencial de datos generados por la transformación digital y el desarrollo tecnológico ha convertido la capacidad de manejar y analizar los datos, así como la de interpretar y comunicar eficazmente el conocimiento extraído de los mismos en una competencia esencial para cualquier sector. Las organizaciones que logren extraer valor de estos datos estarán mejor posicionadas en cuanto a innovación y adaptación a cambios del entorno.
La estadística proporciona las herramientas necesarias para analizar y comprender patrones en los datos, evaluar su fiabilidad y hacer inferencias válidas. Sin el dominio del análisis de datos, las decisiones basadas en ellos pueden ser erróneas pudiendo dar lugar a resultados no deseados o ineficaces en cualquier ámbito profesional. La toma de decisiones estratégicas y el diseño de políticas públicas y privadas basadas en resultados estadísticos ofrece una ventaja competitiva clave, ya que se fundamenta en evidencia objetiva en lugar de suposiciones o intuiciones. Decisiones bien fundamentadas en datos incrementan la eficiencia organizacional y mejoran la capacidad para enfrentar desafíos futuros.
Este título equilibra el enfoque en las herramientas estadísticas fundamentales con el uso del software R para potenciar la capacidad de análisis y comunicación de resultados. R es un software gratuito y de código abierto. El uso de herramientas como R complementa la formación al permitir realizar análisis estadísticos de manera eficiente, automatizando procesos y generando visualizaciones interactivas. Además, su comunidad activa y la gran cantidad de librerías disponibles brindan recursos adicionales en constante evolución que fortalecen la capacidad de los profesionales para implementar soluciones estadísticas a medida y tomar decisiones estratégicas basadas en evidencias empíricas.
Este programa contribuye al avance en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Al formar profesionales capaces de analizar datos de manera eficiente y rigurosa, este programa impulsa la toma de decisiones basadas en evidencia, promoviendo políticas públicas y privadas más inclusivas, sostenibles y orientadas al impacto. Además, su enfoque inter y multidisciplinar contribuye a abordar desafíos globales como la reducción de desigualdades (ODS 10), la acción por el clima (ODS 13) y la construcción de instituciones eficaces, responsables y transparentes (ODS 16), fortaleciendo la capacidad para diseñar estrategias alineadas con las metas de la Agenda 2030. También juega un papel crucial en la promoción de la igualdad de género (ODS 5) y la educación de calidad (ODS 4). También favorece la consecución tanto de las líneas estratégicas de la Unión Europea (UE) para 2020-2024 como las de 2024-2029. En el marco de la UE 20-24, contribuye a una Europa digitalizada mediante una formación académica multidisciplinar, de calidad y actualizada, favoreciendo la investigación y la innovación en el uso de datos. Respecto a la agenda 24-29, responde directamente a las prioridades estratégicas de la UE, especialmente a la creación de una Europa próspera y competitiva. Al proporcionar herramientas avanzadas para el análisis de datos, el título fortalece la competitividad de la UE al capacitar a profesionales con habilidades clave en el uso de tecnologías digitales. Además, al promover el uso de datos para la toma de decisiones estratégicas, contribuye a un entorno favorable para la innovación y las empresas, facilitando la adaptación a los cambios económicos y tecnológicos. El título, por tanto, se alinea con la promoción de un progreso conjunto y sostenible, respondiendo a las necesidades de la sociedad y del mercado laboral en el contexto global. También se alinea con los ejes de trabajo del Plan Estratégico General 2020-2023 de la Universidad de Salamanca, ofreciendo una oferta académica multidisciplinar y actualizada que asegura una docencia de calidad (Eje 1), impulsando la investigación, la transferencia de conocimiento y la innovación (Eje 2), fomentando la transformación digital (Eje 4) y mejorando la empleabilidad y el compromiso con el progreso social (Eje 5).
Por último, el curso promueve la capacidad crítica y analítica, permitiendo a los estudiantes tomar decisiones basadas en datos fiables, lo que mejora la efectividad de las estrategias organizacionales. Al finalizar, los estudiantes estarán capacitados para aplicar métodos estadísticos a problemas reales y complejos en diversos campos como las finanzas, las políticas públicas, la economía, la educación o la salud y comunicar los resultados de manera efectiva, facilitando la toma de decisiones clave para el éxito estratégico.
PRINCIPALES OBJETIVOS FORMATIVOS DEL TÍTULO
El presente máster tiene como fin principal abordar la creciente necesidad de formar profesionales cualificados en análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas informadas así como para el diseño y la evaluación de políticas basadas en evidencia. Específicamente, este programa de formación presenta los siguientes objetivos:
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL TÍTULO
Conocer estrategias para la visualización de datos de sostenibilidad utilizando herramientas avanzadas de R.
Comprender los fundamentos del análisis de datos en R para evaluar el impacto de decisiones sostenibles.
Conocer indicadores clave de sostenibilidad.
Conocer el desarrollo de aplicaciones y dashboards interactivos con Shiny, así como la creación de visualizaciones avanzadas de datos espaciales y temporales.
Conocer las funcionalidades de R para elaborar y presentar informes.
Conocer las herramientas disponibles para la predicción de datos.
Comprender los fundamentos de la estadística descriptiva tanto a nivel teórico como práctico (medidas de tendencia central, dispersión, gráficos...).
Aprender a aplicar técnicas estadísticas con el software estadístico R.
Conocer estrategias de comunicación efectiva escrita y oral.
Entender el proceso de descarga, instalación y uso de librerías desde CRAN y otros repositorios.
Comprender los fundamentos de los modelos de predicción para el análisis de tendencias en toma de decisiones sostenibles
Comprender cómo optimizar procesos de toma de decisiones sostenibles mediante análisis cuantitativo en R.
Conocer el entorno RStudio, tipos de datos en R (vectores, matrices, data frames), operaciones básicas, instrucciones de control, y manejo de datos externos.
Comprender los conceptos y modelos de regresión.
Aprender a aplicar funciones predefinidas y personalizadas, gestión de archivos, y control de flujo en scripts (bucles, condiciones).
Entender las diferencias entre modelos teóricos y modelos empíricos en el ámbito de los modelos predictivos.
Conocer los fundamentos de la visualización avanzada de datos y la preparación con Tidyverse para crear gráficos estáticos e interactivos mediante librería como ggplot2 o Plotly.
Comprender los aspectos fundamentales para la identificación de problemas reales y su relación con los problemas de investigación.
Conocer los conceptos fundamentales de la estadística inferencial.
Comprender los fundamentos estadísticos de los contrastes de hipótesis y de intervalos de confianza para el estudio de relaciones entre variables.
Estar preparado para aplicar técnicas de análisis de datos en R con el objetivo de identificar y resolver problemas profesionales, generando soluciones y valor añadido en proyectos basados en datos.
Ser capaz de analizar y comunicar los resultados del análisis de datos, estableciendo relaciones entre modelos teóricos y empíricos, y destacando los componentes clave en los informes de resultados para una toma de decisiones informada.
Desarrollar la capacidad para evaluar y seleccionar las metodologías más adecuadas en el análisis de datos con R, formulando juicios fundamentados incluso en contextos de información incompleta o limitada.
Adquirir la competencia para elaborar informes efectivos, seleccionando las herramientas adecuadas y diferenciando entre problemas reales y de investigación, adaptando su enfoque a las exigencias del contexto profesional y considerando su impacto en la sostenibilidad.
Adquirir la capacidad para colaborar en equipos diversos y multidisciplinares, donde el uso del análisis de datos sea clave para abordar desafíos profesionales.
Ser capaz de evaluar e interpretar los resultados de análisis estadísticos y comunicar los hallazgos de manera clara y efectiva, adaptando el nivel de detalle al público objetivo, ya sea especializado o no, y fundamentando adecuadamente la información presentada.
Adquirir la capacidad para evaluar críticamente la información estadística y los enfoques analíticos, garantizando su correcta aplicación en la toma de decisiones informadas y sostenibles.
Desarrollar la capacidad de comunicar datos complejos de forma clara y adaptada a distintas audiencias, facilitando su interpretación en la toma de decisiones sostenibles y asegurando una transmisión efectiva del conocimiento en entornos profesionales y académicos.
Estar preparado para diseñar soluciones innovadoras que faciliten la toma de decisiones basadas en datos.
Desarrollar la autonomía suficiente para adaptarse a contextos multidisciplinares, tanto en la investigación como en el ámbito profesional altamente especializado, garantizando un enfoque riguroso y orientado a la toma de decisiones sostenibles.
Ser capaz de comunicar y presentar resultados estadísticos de manera clara y efectiva a través de informes, gráficos y visualizaciones interactivas, facilitando la toma de decisiones informadas.
Ser capaz de extraer información relevante de conjuntos de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas en ámbitos multidisciplinares, utilizando herramientas estadísticas apropiadas y adaptadas al contexto.
Desarrollar la capacidad para usar R y RStudio en la gestión, transformación y preparación de datos provenientes de diversas fuentes, optimizando el análisis mediante la automatización de procesos y la gestión eficiente de librerías especializadas para la toma de decisiones sostenibles
Aplicar las herramientas estadísticas incorporadas a lo largo de los estudios de postgrado para resolver problemas reales en el ámbito científico, tecnológico o profesional concreto.
Elaborar informes en los que, a partir de la descripción de los pasos desarrollados, pueda proponer alternativas de acción frente a los desafíos políticos, sociales, económicos, empresariales, etc. a los que deba hacer frente.
Aplicar principios de ética y responsabilidad social en el análisis de datos, asegurando la transparencia, equidad y rigor en la interpretación y comunicación de los resultados.
Gestionar el proceso de recolección y análisis de datos en diversos contextos (política, sociedad, empresa, …).
Diseñar visualizaciones avanzadas y desarrollar cuadros de mando dinámicos para explorar y comunicar datos de manera efectiva, adaptando su estructura y objetivos a distintas audiencias y contextos de análisis.
Aplicar criterios analíticos para interpretar los resultados de los análisis de datos y comunicar de manera clara, precisa y fundamentada la información obtenida, adaptándola al contexto y audiencia, tanto en entornos especializados como multidisciplinares.
Aplicar las técnicas del análisis de datos más adecuadas según el tipo de datos y las condiciones del problema para la toma de decisiones.
Utilizar R y RStudio para importar datos, gestionar proyectos, manipular estructuras básicas y aplicar funciones fundamentales en el análisis de datos.
Gestionar y automatizar tareas analíticas mediante el uso de scripts y funciones personalizadas para optimizar el procesamiento de datos y mejorar la eficiencia en el análisis.
Utilizar tablas, gráficos y medidas estadísticas básicas para organizar, resumir y representar datos.
Idioma
Español
Titulación específica
Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior. Así mismo podrán acceder los titulados universitarios conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de Salamanca de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles. No se recomienda ninguna titulación específica puesto que el título está dirigido a público de todos los ámbitos del conocimiento en los que el análisis de datos sea una herramienta útil en su desempeño profesional.
Complementos formativos
No se contempla la opción de que cursen complementos formativos que garanticen el logro de los resultados de aprendizaje del Título.
Perfil profesional
Este máster está dirigido a cualquier persona interesada en el análisis de datos y la visualización con R, independientemente de su perfil profesional
Requisitos de acceso generales
Titulación Universitaria
Criterios de admisión
Cuando la demanda de plazas sea superior al número ofertado, el baremo que se utilizará como criterio de selección será el de la mayor puntuación siguiendo este criterio de valoración de cada solicitud. Titulación Universitaria 40%. Currículum Vitae 25%. Experiencia Laboral 20%. Entrevista Personal 15% (cuando proceda).
La Universidad de Salamanca cuenta principalmente con los siguientes servicios de apoyo y orientación a todos los estudiantes y todas las estudiantes:
El egresado será un profesional capacitado para analizar datos utilizando técnicas estadísticas, permitiéndole extraer información clave para la toma de decisiones estratégicas sostenibles. Tendrá habilidades en el manejo de datos, desde la descripción básica hasta la inferencia avanzada, y en la creación de visualizaciones efectivas para comunicar resultados. Con un dominio de herramientas como R y sus librerías, el egresado será capaz de realizar análisis complejos, generar gráficos interactivos y automatizar procesos, contribuyendo a la optimización de estrategias en disciplinas muy diversas con un enfoque de sostenibilidad. Además, podrá comunicar los resultados de manera clara a audiencias de diversa índole, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas sostenibles en el ámbito organizacional y en el diseño de políticas públicas y privadas. En resumen, será un profesional capaz de utilizar los datos como base para decisiones fundamentadas en evidencias empíricas y mejorar la eficiencia organizacional.
Son múltiples los sectores en los que las capacidades adquiridas por el egresado pueden contribuir a un mejor desempeño: desarrollo sostenible, diseño y evaluación de políticas públicas, finanzas, economía, salud, recursos humanos, educación, investigación, biología, deportes…
El campus de U Virtual (https://campus.uvirtual.org/) es una plataforma educativa que emula la experiencia de la educación presencial, permitiendo a los estudiantes acceder a una variedad de herramientas y recursos interactivos.
Características:
Accesibilidad universal: Se puede acceder desde cualquier lugar y en cualquier momento. La plataforma cuenta con una robusta infraestructura más allá de la suficiente para garantizar una experiencia educativa ininterrumpida y con soporte técnico.
Interacción: Los estudiantes participan en el campus en el círculo de aprendizaje, consultas privadas, cafetería virtual y encuentros síncronos.
Apoyo continuo: Se cuenta con un Centro de Servicios y Apoyo al Estudiante.
Aprendizaje personalizado: Contenido y recursos adaptados a las necesidades individuales.
Conexión con expertos: Interacción directa con profesores que proceden de las universidades de gran prestigio.
Flexibilidad temporal: Los materiales y la disposición de las clases dan la posibilidad de estudiar según el ritmo y las necesidades de cada estudiante.
Multiplicidad de recursos: Video cápsulas, lecturas, actividades diseñadas para un aprendizaje integral, incluyendo interactividad, gamificación, retos e insignias.
Los estudiantes tienen a su disposición una biblioteca virtual con más de 70.000 títulos.
1ª Edición: (19/11/2025 - 24/11/2026)
2ª Edición: (13/05/2026 - 08/06/2027)
