University of Siena

MSc in Engineering Management

Año 1

• Inteligencia de Negocio
• Sistemas dinámicos complejos
• Análisis de los datos
• Sistemas de eventos discretos
• Curso introductorio para maestrías
• Economía de la Empresa
• Gestión de la producción y la cadena de suministro
• Gestión de proyectos y recursos humanos
• Identificación del sistema
• Prueba de Competencia en Inglés – B2

Año 2

• Big Data
• Estrategia de negocios
• Elegido por el estudiante de segundo año
• Modelado, diseño y fabricación digital
• Sistema Eléctrico y Mercado Energético
• Examen final
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
• Teoría de juego
• Sistemas de gestión de tecnología sanitaria
• Robótica centrada en el ser humano
• Ingeniería de Confiabilidad y Seguridad Industrial
• Robótica industrial
• Robótica industrial
• Aprendizaje automático
• Estrategias y operaciones de fabricación
• Gestión de Marketing e Innovación
• Modelos para aplicaciones financieras
• Optimización de la red
• Redes neuronales
• Otros (prácticas)
• Programación para Ciencia de Datos
• Tecnologías para la gestión de recursos ambientales

Los graduados en Ingeniería de Gestión son capaces de aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos durante sus estudios en todos los entornos de trabajo que requieren procesos complejos de toma de decisiones y habilidades analíticas.

El enfoque multidisciplinario respaldado por métodos cuantitativos se puede aplicar a varios sectores, incluidos los sectores de producción y logística, finanzas, consultoría, salud o energía, entre otros.
De ahí que los graduados en Ingeniería de Gestión sean contratados en una amplia gama de puestos por empresas y organizaciones de todos los tamaños.

Las habilidades aprendidas durante la Maestría en Gestión de Ingeniería pueden ser útiles en diferentes posiciones. Por lo general, los graduados en Gestión de Ingeniería comienzan en puestos técnicos y pueden avanzar rápidamente a puestos ejecutivos y gerenciales. Sus actividades típicas a menudo incluyen el desarrollo de modelos cuantitativos, algoritmos de optimización y sistemas de soporte de decisiones, y la implementación de innovaciones tecnológicas.

In addition to in-presence teaching, which continues to be the preferred method also in the next Academic Year, every single lesson will be simultaneously live-streamed and/or video recorded and uploaded on our digital platform for subsequent viewing. This mode is essential for students who are temporarily unable to be on premises.