El Programa de Dirección en Data, Analytics & Inteligencia Artificial combina la estrategia empresarial con la ciencia de datos para que descubras nuevas oportunidades de negocio y sepas generar ventajas competitivas para tu organización.
Su enfoque práctico, basado en casos prácticos, está diseñado para que comprendas en profundidad las distintas aplicaciones de los datos a la hora de tomar decisiones estratégicas. De este modo, serás capaz de poner en marcha procesos de transformación digital verdaderamente eficaces.
MÓDULO 1: Fundamentos de la Dirección
Adquiere las herramientas necesarias para la comprensión del entorno contextual en que se mueven las organizaciones, permitiendo identificar y captar nuevas oportunidades de negocio.
- DIRECCIÓN ESTRATÉGICA
- FINANZAS CORPORATIVAS
- MARKETING
- GESTIÓN DE EQUIPOS
- NEGOCIACIÓN
MÓDULO 2: Cimientos Tecnológicos
En este módulo se prepara al alumno para entender el Ciclo de vida del Dato, las principales herramientas a tener en cuenta, así como las Arquitecturas de Referencia. Además introduce las tendencias y el Edge Computing como el siguiente eslabón para la gestión de los sistemas complejos: Computación Cuántica, Realidad Extendida y Blockchain, es decir, la gran revolución de presente y futuro en el desarrollo y aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
- Business Strategy & Data Science
- Componentes tecnológicos: Ciclo de vida
- HerramientAs: Python Github Notebook (intro)
- Arquitecturas de referencia
- Edge Technologies: Computación Cuántica/ BLockChain/ Realidad Extendida
MÓDULO 3: Sectores / Industrias (Casos de Uso / Modelos de Negocio Disruptivos)
En este módulo se descubre al participante las oportunidades en la gestión estratégica de la información con experiencias y casos de uso tanto sectoriales como cross-sector en el entorno Business to Consumer (B2C) & Business to Business ( B2B), identificando las mejores prácticas en la aplicación de Inteligencia Artificial / Data Analytics para la optimización o creación de nuevos modelos de negocio.
- SECTOR TELCOS & UTILITIES
- SECTOR FINANCIERO
- SECTOR RETAIL & DISTRIBUCIÓN
- SECTOR AGRO-ALIMENTARIO
- SECTOR SANIDAD / SALUD
- SECTOR SERVICIOS / INFRAESTRUCTURAS
MÓDULO 4: Tech LABS (8) - Hands-on
En este módulo se plantean 8 DATA LABS: Oportunidad para el alumno de hacer prácticas reales en casos de uso innovadores: NLP, Reconocimiento Facial y Voz, Motores de búsqueda, Transfer Learning, Desarrollo Tridimensional de Escenarios, Process Mining, IA Generativa, Modelos Multimodales, Copilots, Open LLMs.
- LAB 1 : MACHINE LEARNING I - FUNDAMENTALS - MODELOS SUPERVISADOS Y NO SUPERVISADOS
- LAB 2 : MACHINE LEARNING II / MODELOS AVANZADOS + DEEP LEARNING - REDES NEURONALES
- LAB 3 : PROCESS MINING - DATA FOCUS
- LAB 4 : IA GENERATIVA I - OPEN AI - CHATGPT
- LAB 5 : IA GENERATIVA II - MODELOS MULDIMODALES / MSFT CO-PILOTS
- LAB 6: IA GENERATIVA III - GOOGLE / GEMINI
- LAB 7: IA GENERATIVA IV - OPEN LLMS - META - LLAMA3 / CLAUDE / HUGGING FACE
- LAB 8 : PROTOTIPADO / UX-UI /
MÓDULO 5: STRATEGY LABs (2) - Hands-on
En este módulo se realizan unas sesiones de aplicación de técnicas de diseño para la resolución de problemas complejos de negocio y la generación de innovación estratégica, base para los proyecto finales / capstone. Además trabajaremos con 2 herramientas claves de creación de insights, cuadros de mando y Story-Telling.
- LAB 9: DESIGN THINKING – WOKSHOP
- LAB 10: AUGMENTED ANALYTICS / STORY TELLING _DASHBOARDS I - TABLEAU & POWERBI
MÓDULO 6: MODELOS DE GOBIERNO E IMPACTO ORGANIZATIVO / METODOLOGÍAS
En este módulo se propone un Modelo de Gestión y Gobernanza de la IA, así como sus diferentes componentes: Acceso, Calidad, Ownership, Seguridad. Además se visualizan los nuevos roles y el tipo de liderazgo necesario para sacar el máximo provecho de este disruptor digital.
- DATA GOVERNANCE / DATA DRIVEN ORGANIZATIONS - ESTÁNDARES INTL
- GOBIERNO DE MODELOS / MLOPS
- LEADERSHIP / CULTURA/ GESTION DEL CAMBIO - EXPERIENCIAS TOP
- GESTION DE PROYECTOS / METODOLOGIAS AGILE
MÓDULO 7: EMPRENDIMIENTO / PROYECTO FINAL CAPSTONE
Finalmente se forma al alumno en los principales indicadores de gestión; se comparten las mejores prácticas en proyectos IA/Data y se guían a los equipos en el desarrollo de las iniciativas / proyectos hasta su presentación al Comité de Evaluación.
- STARTUP LFE CYCLE: EMPRENDIMIENTO_TALENTO_ INNOVACIÓN
- PROJECT FACULTY
- PROYECT COACHING
Preguntas frecuentes
¿Cómo se estructuran las clases del Programa de Dirección en Data, Analytics & Inteligencia Artificial?
El programa se divide en 7 módulos:
Módulo 1: estrategia de negocios & fundamentos de analytics/ IA (MBA).
Módulo 2: cimientos teconológicos.
Módulo 3: sectores/industrias (casos de uso/modelos de negocio disruptivos).
Módulo 4: tech labs - hands on.
Módulo 5: strategy labs - hands on.
Módulo 6: gobierno/ organización/ liderazgo/ metodologías.
Módulo 7: Proyecto final - capstone.