Programa Dirección Data, Analytics & Inteligencia Artificial

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

En este módulo se prepara al alumno para enterder 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[1]Ciclo de vida HerramientAs: Python Github Notebook (intro) Arquitecturas de referencia Edge Technologies: Computación Cuántica/ BLockChain/ Realidad Extendida a 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

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

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 /

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

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 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

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