Global MBA en IA y Data Science
ENEB - Escuela de Negocios Europea de BarcelonaCurso online
14.600 € 849 €
Duración : 14 Meses
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
El Global MBA en IA & Data Science tiene como objetivo formar a líderes capaces de transformar los datos en valor empresarial mediante el uso de herramientas avanzadas y metodologías innovadoras. Entre los objetivos principales se encuentran: Desarrollar competencias avanzadas en inteligencia artificial y machine learning, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y deep learning. Capacitar en el manejo de grandes volúmenes de datos mediante tecnologías como Apache Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL. Fomentar la toma de decisiones basada en datos, utilizando herramientas de business intelligence y visualización interactiva como Power BI y Google Data Studio. Preparar a los estudiantes para liderar proyectos estratégicos de IA, aplicándola a áreas como marketing, finanzas, recursos humanos y operaciones. Integrar habilidades prácticas en el análisis de datos, con énfasis en estadística, probabilidad y visualización para interpretar insights clave. Explorar el futuro de la inteligencia artificial y sus aplicaciones empresariales mediante casos prácticos y escenarios innovadores. Desarrollar habilidades directivas y de liderazgo, fomentando la gestión efectiva de equipos en proyectos tecnológicos complejos. Este programa combina una sólida base técnica con un enfoque estratégico, capacitando a los estudiantes para liderar con éxito en un entorno empresarial impulsado por los datos.
A quién va dirigido
El Global MBA en IA & Data Science está dirigido a profesionales, emprendedores y líderes que deseen desarrollar competencias avanzadas en inteligencia artificial y ciencia de datos para liderar proyectos innovadores en sus organizaciones. Este programa es ideal para: Analistas de datos y científicos de datos que busquen especializarse en herramientas avanzadas como Python, Apache Spark y tecnologías de machine learning. Directivos y gerentes interesados en implementar estrategias basadas en datos para optimizar la toma de decisiones empresariales. Consultores y asesores tecnológicos que deseen integrar soluciones de big data, inteligencia artificial y business intelligence en sus proyectos. Emprendedores tecnológicos que quieran desarrollar negocios disruptivos basados en inteligencia artificial y análisis avanzado de datos. Profesionales de áreas funcionales como marketing, finanzas o recursos humanos que deseen aplicar soluciones basadas en IA para transformar sus procesos. Graduados universitarios en áreas relacionadas con tecnología, ingeniería, estadística o economía que busquen mejorar su perfil profesional con competencias en ciencia de datos e inteligencia artificial. Este máster es ideal para aquellos que aspiran a liderar la transformación digital en sus organizaciones mediante el uso estratégico de datos e inteligencia artificial.
Requisitos
Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas Máster, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
Temario completo de este curso
BLOQUE 1. MARKETING
- Tema 1. Nuevo rol del consumidor
- Tema 2. La marca
- Tema 3. El cliente ideal
- Tema 4. Recorrido del cliente
- Tema 5. Tipos de marketing
BLOQUE 2. E-COMMERCE
- Tema 1. Venta online
- Tema 2. Tienda web
- Tema 3. Aplicaciones móviles
- Tema 4. De interesado a comprador
- Tema 5. Analítica web
- Tema 6. Experiencia de usuario
- Tema 7. Campañas digitales
- Tema 8. Pago por móvil
- Tema 9. Landing page
BLOQUE 3. GESTIÓN DEL TALENTO
- Tema 1. Selección de personal
- Tema 2. Planificación y evaluación de equipos
- Tema 3. Gestión del rendimiento y desempeño
- Tema 4. Formación del personal
- Tema 5. Métricas de personal
- Tema 6. Modelos de dirección
BLOQUE 4. DIRECCIÓN DE OPERACIONES
- Tema 1. Estrategia empresarial
- Tema 2. Dirección de operaciones
- Tema 3. La demanda
- Tema 4. Desarrollo de productos
- Tema 5. Sistemas de operaciones
- Tema 6. Planificación y gestión de procesos
- Tema 7. Planificación operativa
- Tema 8. El factor humano en la dirección de operaciones
BLOQUE 5. POSICIONAMIENTO WEB
- Tema 1. Cómo atraer clientes
- Tema 2. Seo: Optimización órganica
- Tema 3. SEM: optimización de pago
- Tema 4. Automatizar ventas
- Tema 5. Growth hacking
- Tema 6. Marketing automation
- Tema 7. Psicología en marketing
BLOQUE 6. TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Tema 1. La digitalización empresarial
- Tema 2. Inteligencia artificial (AI)
- Tema 3. El internet de las cosas (IoT)
- Tema 4. Blockchain
- Tema 5. Big data y business intelligence (BI)
- Tema 6. Cloud computing
- Tema 7. Automatización y robótica industrial
- Tema 8. Ciberseguridad
BLOQUE 7. BUSINESS PLAN
- Tema 1. Visión, misión y valores
- Tema 2. Plan estratégico
- Tema 3. Modelo de negocio
- Tema 4. Análisis estratégico
- Tema 5. Monitorización del plan estratégico
BLOQUE 8. PROJECT MANAGEMENT
- Tema 1. Figura del project management
- Tema 2. Gestión del equipo
- Tema 3. Gestión y comunicación al equipo
- Tema 4. Gestión de proyectos
BLOQUE 9. TOMA DE DECISIONES
- Tema 1. Definición del problema
- Tema 2. Selección de criterios y técnicas
- Tema 3. Desarrollo de alternativas
- Tema 4. Análisis
- Tema 5. Decisión
- Tema 6. Plan de acción
- Tema 7. Ejemplos de problemas
BLOQUE 10. DIRECCIÓN ESTRATÉGICA DE PERSONAS
- Tema 1. Dirección estratégica en recursos humanos
- Tema 2. Comunicación estratégica
- Tema 3. Cultura organizacional
- Tema 4. Ética empresarial
- Tema 5. Flexibilidad laboral
BLOQUE 11. DIRECCIÓN CONTABLE
- Tema 1. El balance
- Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
- Tema 3. El estado de flujos de efectivo
- Tema 4. Asientos
- Tema 5. Contabilidad avanzada
- Tema 6. Impuestos
BLOQUE 12. CONTABILIDAD DE GESTIÓN
- Tema 1. Contabilidad de costes
- Tema 2. Cuentas de gestión (management accounts)
- Tema 3. Working capital
- Tema 4. Deuda financiera neta
BLOQUE 13. METODOLOGÍAS ÁGILES
- Tema 1. Product management
- Tema 2. Lean startup
- Tema 3. Agile management
BLOQUE 14. BIG DATA
- Tema 1. Introducción al big data
- Tema 2. Big data en proyectos
- Tema 3. Metodologías ágiles
- Tema 4. Inteligencia artificial
- Tema 5. Casos de uso en la industria
BLOQUE 15. BUSINESS INTELLIGENCE
- Tema 1. Introducción a la inteligencia de negocio
- Tema 2. Sistemas de inteligencia de negocio
- Tema 3. Diseño de informes, cuadros de mando y KPI
- Tema 4. Fuentes de datos
- Tema 5. Calidad del dato
BLOQUE 16. GESTIÓN DE DATOS
- Tema 1. Open data
- Tema 2. Gestión del dato
- Tema 3. Privacidad de datos
- Tema 4. Almacenamiento de datos
- Tema 5. Estrategia y los datos
BLOQUE 17. PYTHON, CARTO, POWER BI Y GOOGLE DATA STUDIO
- Tema 1. Interpretación de datos
- Tema 2. Visualización interactiva con Python
- Tema 3. Introducción a Carto
- Tema 4. Microsoft Power BI
- Tema 5. Google Data Studio
BLOQUE 18. BASES DE DATOS
- Tema 1. Fundamentos de bases de datos
- Tema 2. Tecnología de bases de datos
- Tema 4. Práctica de NoSQL. Mongodb
- Tema 5. Práctica de NoSQL (Hbase)
- Tema 6. Bases de datos para grafos
- Tema 7. Bases de datos en cloud
BLOQUE 19. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS
- Tema 1. Representación de datos
- Tema 2. Medidas
- Tema 3. Regresión y correlación
- Tema 4. Probabilidad
- Tema 5. Distribuciones
- Tema 6. Intervalos de confianza
- Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
- Tema 8. Estadística con R
BLOQUE 20. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
- Tema 2. Introducción al machine learning
- Tema 3. Machine learning supervisado
- Tema 4. Machine learning no supervisado
- Tema 5. Reinforcement learning
- Tema 6. Fundamentos de deep learning
BLOQUE 21. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMINTO PARA BIG DATA
- Tema 1. Apache Hadoop
- Tema 2. El ecosistema Hadoop
- Tema 3. Apache Spark
- Tema 4. Tecnologías para streaming
- Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
BLOQUE 22. IA EMPRESARIAL
- Tema 1. Introducción a la IA
- Tema 2. La IA en tu día a día
- Tema 3. La IA en el entorno laboral
- Tema 4. IA para Finanzas
- Tema 5. IA para Marketing
- Tema 6. IA para Recursos Humanos
- Tema 7. IA para Operaciones
- Tema 8. Casos Prácticos
- Tema 9. El Futuro de la IA
BLOQUE 23. HABILIDADES DIRECTIVAS
- Tema 1. Liderazgo
- Tema 2. Comunicación efectiva
- Tema 3. Coaching
- Tema 4. Empoderar equipos
- Tema 5. Gestión del cambio
1.700 €
2.595 € 1.995 €
2.395 € 1.795 €
2.595 € 1.995 €
2.495 € 1.895 €