Máster Universitario en Métodos de Investigación aplicados a las Ciencias Sociales

 

La sociedad del siglo XXI es la sociedad del conocimiento. Pero el conocimiento, especialmente el conocimiento científico, se genera a partir de métodos contrastados que es necesario dominar. Estos métodos, cada vez más sofisticados y específicos, son los métodos de investigación objeto de estudio en éste Máster.

Método, en latín, significa proceso, es decir, conjunto ordenado de tareas que llevan a un resultado. Conocer estos procesos y dominarlos es lo que define a una persona como investigador, como científico.

La creciente necesidad que tienen todas las empresas y la sociedad de analizar la gran información que generan, hace necesario la utilización de estas metodologías para obtener conocimiento y ayudar a la toma de decisiones en la empresa. Términos como Business Intelligence, tienen que ver mucho con algunas de las técnicas que se estudian en este Máster.

El Máster Oficial en Métodos de Investigación en Ciencias Sociales tiene como objetivo formar a los investigadores en esta área, hacer de los estudiantes verdaderos científicos sociales, personas que creen nuevos conocimientos e innoven, pues sólo desde el conocimiento y la innovación se pueden abordar los problemas del mundo.

El máster ofrece una formación especializada y aplicada, a través del desarrollo de métodos y técnicas avanzadas de investigación social, como la combinación de técnicas de análisis cualitativo y cuantitativo, o la minería de datos.

Este Máster Universitario en Métodos de Investigación aplicados a las Ciencias Sociales, que imparte la Universidad Loyola Andalucía, está aprobado por el Consejo Superior de Universidades-ANECA, por lo que es una titulación oficial, reconocida y homologada en toda la UE.

 

 

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Contenidos

- Objetivo del Máster

El Máster Oficial en Métodos de Investigación en Ciencias Sociales tiene como objetivo formar a los investigadores en este área, hacer de los estudiantes verdaderos científicos sociales, personas que creen nuevos conociminetos e innoven, pues sólo desde el conocimiento y la innovación se pueden abordar los problemas del mundo.

 -  Asignaturas:

  • Fundamentos de la Investigación. (6 ECTS)
  • Ética de la Investigación. (2 ECTS)
  • Software de tratamiento de datos. (2 ECTS)
  • Técnicas de Adquisición y Pre-procesamiento de Datos. (6 ECTS)
  • Técnicas de Análisis Cualitativo. (6 ECTS)
  • Técnicas de Análisis Cuantitativo I. (8 ECTS)
  • Técnicas de Análisis Cuantitativo II. (8 ECTS)
  • Métodos Mixtos de Investigación. (2 ECTS)
  • Técnicas basadas en la Inteligencia Artificial. Aprendizaje automático. (6 ECTS)
  • Taller de aplicación de técnicas Cualitativas y Cuantitativas. (2ECTS)
  • Trabajo Fin de Máster. (12 ECTS)

- Complementos de formación:

  • Estadística Descriptiva. (3 ECTS)
  • Estadística Inferencial. (3 ECTS)
Dirigidos

Se trata de una propuesta docente de carácter multidisciplinar. Por un lado, el master responde a una demanda creciente de profesionales que quieren adecuar sus conocimientos a contextos donde el análisis de datos y opiniones es clave y, por el otro, quiere satisfacer la necesidad evidente de un conocimiento en profundidad, teórico-práctico, del contexto de integración de modelos y técnicas en procesos de análisis complejos.

Beneficios

Dada su orientación a la investigación, pretende satisfacer la demanda de profesionales altamente cualificados en ámbitos muy concretos:

  • Universidades y centros de investigación, tanto públicos como privados.
  • Organizaciones e instituciones públicas o privadas que, a pesar de no requerir el Título de Doctor, necesiten personal especializado en las más modernas técnicas de investigación dentro del ámbito del conocimiento, desarrollo e integración de métodos avanzados de investigación.
Empleabibilidad

Por una parte, el Máster Universitario en Métodos de Investigación en Ciencias Sociales es el primer paso hacia la carrera investigadora dentro de una empresa u Organismo Oficial. Cada vez se están creando más Departamentos de I+D+i que requieren personal con un perfil investigador técnico.

Por otra parte, se abre la posibilidad de iniciar una carrera investigadora en universidades u organizaciones internacionales del más alto nivel.

Por último, también puede suponer un punto de partida para continuar con su formación y acceder a un Programa de Doctorado. 

Claustro
  • DÑA. ANA MARIA PACHECO MARTINEZ. 
  • D. JUAN MANUEL ARJONA FUENTES. 
  • D. ANTONIO ARIZA MONTES.
  • DÑA. EMMA MOTRICO MARTINEZ. 
  • D. EDUARDO IBAÑEZ RUIZ DEL PORTAL. 
  • D. ALFONSO CARLOS MARTINEZ ESTUDILLO. 
  • DÑA. MILAGROSA SANCHEZ MARTIN. 
  • DÑA. MERCEDES TORRES JIMENEZ. 
  • D. MARCO GEMIGNANI. 
  • DÑA. ISABEL LOPEZ COBO. 
  • DÑA. MARIA LUISA RODERO COSANO. 
  • D. MARIANO CARBONERO RUZ. 
  • D. EMILIO MORALES FERNANDEZ. 
  • DÑA ISABEL BENITEZ BAENA. 
  • D. DAVID BECERRA ALONSO. 
  • D. JAVIER PEREZ RODRIGUEZ.
  • D. CARLOS GARCIA ALONSO. 
  • D. FRANCISCO DE ASIS FERNANDEZ NAVARRO. 
  • D. PABLO BRAÑAS GARZA.
  • DÑA. MARIA DEL PILAR CAMPOY MUÑOZ. 
Dirección

alfonso carlos

Alfonso Carlos Martínez Estudillo

Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (2008) e Ingeniero en Informática (1995) por la Universidad de Granada. Ha sido Administrador de Redes y Sistemas, Programador de Bases de datos y Coordinador del Servicio de Informática en ETEA (Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales adscrita a la Universidad de Córdoba). Actualmente es Profesor Titular del Departamento de Métodos Cuantitativos de la Universidad Loyola Andalucía e investigador en el Grupo de Investigación Aprendizaje y Redes Neuronales Artificiales (AYRNA).

Su investigación se centra fundamentalmente en el campo de la computación evolutiva y las redes neuronales para resolver problemas de aprendizaje automático y la realiza dentro de AYRNA desde el año 2001. En su trabajo de tesis se estudia el diseño y entrenamiento de un tipo de redes neuronales, poco utilizadas por su dificultad de entrenamiento, basadas en unidades producto. Este trabajo abre una línea de investigación en el grupo AYRNA muy importante que ha dado lugar a tesis doctorales, numerosas publicaciones en revistas de referencia en el área como IEEE Transactions and System Man and Cybernetics y Neural Networks, además de aplicaciones dentro de diferentes áreas como la microbiología predictiva, cinética química, predicción de polen, teledetección, etc.

En la actualidad trabaja en temas de optimización multiobjetivo, clasificación ordinal y minería de datos con grandes bases de datos, aplicando técnicas de Big Data. Como parte principal de mi investigación destaco la participación en varios proyectos I+D+I financiados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología. Cabe destacar su participación en proyectos de cooperación y desarrollo analizando aspectos sociales de la población indígena de Honduras. También ha participado en proyectos de excelencia financiados por la Junta de Andalucía y proyectos I+D+I financiados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología. Cabe destacar su participación en proyectos de cooperación y desarrollo analizando aspectos sociales de la población indígena de Honduras. Forma parte de varias redes de investigación.

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