Información del programa. PRE-PROGRAMA. Descripción. Este material de aprendizaje autónomo está diseñado para que te familiarices con los conceptos y herramientas que necesitarás durante el programa. La mayoría de los contenidos que aprendas aquí se repetirán en otras asignaturas, pero la repetición forma parte del proceso de aprendizaje, sobre todo si no cuentas con formación técnica previa. Estos son algunos de los objetivos de aprendizaje: Conocer los fundamentos del pensamiento computacional. Practicar los aspectos básicos de Python. Empezar a usar GitHub. Descubrir las características principales de la inteligencia artificial para la educación. Introducirse en el uso de Excel para los negocios y la analítica. Entender cómo se usa Linux. Alcanzar un nivel básico de conocimiento sobre métodos de investigación cuantitativos. Explorar brevemente cómo funciona SQL.. PENSAMIENTO COMPUTACIONAL. Con este preprograma multimedia de 2 horas se pretende igualar los conocimientos de todos los alumnos. En él, los estudiantes sin experiencia en programación podrán aprender lo básico antes de comenzar el curso por medio de vídeos explicativos, actividades interactivas, diagramas, lecturas y cuestionarios.. MÉTODOS CUANTITATIVOS. El Preprograma de Métodos Cuantitativos está diseñado para que adquieras todos los conocimientos que necesitas antes de comenzar el programa.. EXCEL. This course is a practical approach to Excel as tool to solve business problems. This course will help you understand the basic ways to work with Excel for Business. A final test will be included to check your understanding of this basic introduction and their level of Excel.. PROGRAMACIÓN EN PYTHON. Python es un lenguaje de programación claro y potente, comparable a Perl, Ruby, Scheme o Java. Se ha vuelto muy popular entre los científicos de datos por su facilidad de uso, ya que permite poner un programa en funcionamiento de forma sencilla. Además, es gratuito y cuenta con paquetes específicos, como NumPy/SciPy, Pandas, Matplotlib o Scikit-learn, para utilizarlo en el análisis de datos.. LINUX. Linux is the most important operating system for us, as all the Big Data technologies runs under Linux. It is very similar to others operating systems such as Windows and MacOS. Having knowledge of the most basic commands of Linux will be really helpful when students deal with some of the courses, for example when interacting with Hadoop through command.. SQL. SQL es el lenguaje de los datos. Se utiliza en todas las empresas y es una de las herramientas más extendidas en el ámbito de la analítica. Durante el máster aprenderás SQL desde cero, pero esta asignatura es una introducción muy útil que recoge las perspectivas de algunas de las principales organizaciones del sector.. GITHUB. GitHub es un servicio de alojamiento online que se ha convertido en la opción estandarizada en ámbitos como el desarrollo de software, el repositorio de contenidos y el control de versiones. En él se alojan y desarrollan muchos proyectos de software de código abierto. Durante el máster lo utilizarás con frecuencia. . INTELIGENCIA ARTIFICIAL 101. IA 101 es un material de aprendizaje autónomo que recoge los pasos que se deben dar para construir una relación eficiente con las herramientas de IA.. DESARROLLO PROFESIONAL. El Preprograma de Aceleración Profesional forma parte de la formación sobre desarrollo profesional del máster. Estos son algunos de los contenidos que se estudian: Todas las fases de tu trayectoria profesional: cómo averiguar qué quieres ser, cómo enfocar tus ideas, qué medidas tomar para ejecutar tus planes, etc. Recursos para identificar hacia dónde quieres orientar tu futuro, informarte sobre diferentes carreras, tomar decisiones y dar los pasos que te llevarán al éxito. Información clave sobre distintos sectores, industrias y trayectorias profesionales. Aprenderás a preparar solicitudes y entrevistas, practicarás con evaluaciones online y descubrirás cómo crear tu propia red de contactos.. Semana de Fundamentos . (1 semana). Semana de Fundamentos. Las actividades de la semana previa al inicio del máster son obligatorias para todos los alumnos del formato presencial. Estas son clave para adquirir conocimientos y habilidades elementales que después necesitarás en el máster.. FUNDAMENTOS DE LAS MATEMÁTICAS. Esta asignatura está diseñada para que los estudiantes dominen los conceptos fundamentales de las matemáticas, como la teoría de conjuntos, la estadística y la probabilidad, el cálculo o el álgebra lineal. De este modo, podrán abordar distintas cuestiones de investigación mediante el estudio de grandes conjuntos de datos. En ella se ven temas como la estadística inferencial y descriptiva para demostrar cómo, a partir de una muestra de datos, es posible hacer aproximaciones, tomar decisiones, hacer previsiones o sacar conclusiones con respecto a poblaciones más grandes. También veremos cómo se aplican algunos conceptos matemáticos comunes, como las derivadas o las matrices, en los modelos de IA y aprendizaje automático actuales.. PENSAMIENTO DE PROGRAMACIÓN. Esta asignatura brinda a los estudiantes las habilidades de pensamiento crítico, las herramientas y los marcos de trabajo que necesitan para ser programadores eficaces. No se centra tanto en el código, sino en conceptos fundamentales de programación y en su aplicación para resolver problemas de manera sistemática y lógica. Se trata de conceptos generales, aplicables a la mayoría de lenguajes de programación. Para comprenderlos mejor y prepararse para lo que vendrá más adelante, los estudiantes explorarán los contenidos mediante ejercicios de programación interactivos en Python, utilizando Google Colab. Además, adquirirán un elevado nivel de conocimientos sobre IA generativa y sabrán utilizarla de forma eficaz en su trabajo como programadores.
CORE PERIOD. TERM 1. ESTADÍSTICA PARA LA CIENCIA DE DATOS. Esta asignatura te aporta una metodología de trabajo y una sólida base de conocimientos que te ayudarán a utilizar eficazmente las herramientas estadísticas y matemáticas en el análisis de datos.. BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA ESTRATEGIA EMPRESARIAL. En plena era digital, y en vista del crecimiento exponencial de los datos y el avance de la inteligencia artificial, las organizaciones se encuentran ante una encrucijada. Las que sepan sacar partido a estas tecnologías se acabarán convirtiendo en líderes de su sector, mientras que las que no lo hagan se arriesgan a quedar obsoletas. Esta completa asignatura equipa a los estudiantes con los conocimientos, herramientas y estrategias que necesitan para guiar a sus empresas durante la transformación. La asignatura es una introducción al resto del programa, y ofrece una panorámica del mundo del big data y el análisis.. ARQUITECTURAS DE DATOS MODERNAS PARA EL BIG DATA I. Esta asignatura te proporciona una visión general del big data y las tecnologías y arquitecturas fundamentales en las que se apoyan las empresas basadas en datos. Los alumnos descubrirán cómo las soluciones de big data permiten a las empresas extraer información clave para su negocio a partir de grandes conjuntos de datos. Al acabar la asignatura, los estudiantes tendrán una comprensión general del mundo del big data, estarán familiarizados con los principales marcos y herramientas de trabajo y habrán tenido múltiples oportunidades de aplicar sus conocimientos. Esta es la base para un estudio más avanzado de las tecnologías, arquitecturas y analíticas de datos. Los estudiantes estarán capacitados para determinar el impacto del big data en las necesidades de diferentes áreas empresariales.. ARQUITECTURAS DE DATOS BASADAS EN SQL I. Esta asignatura es una introducción completa a SQL y a las posibilidades de esta potente herramienta para la exploración de datos y la toma de decisiones. SQL es “el lenguaje de los datos” que se utiliza para interactuar con bases de datos relacionales. Los participantes comprenderán en profundidad los conceptos clave de las bases de datos, y ganarán fluidez a la hora de escribir consultas en SQL para recuperar, manipular y actualizar datos. La asignatura, que no exige conocimientos previos de lenguaje SQL, aborda temas esenciales desde el principio y va profundizando y añadiendo capas de conocimiento hasta que los estudiantes son capaces de gestionar consultas empresariales complejas. Se aprende por medio de ejemplos y experiencias prácticas que enseñarán a los alumnos a resolver todo tipo de cuestiones empresariales con SQL.. ARQUITECTURAS DE DATOS BASADAS EN SQL II. Si en SQL Ios alumnos aprenden a cargar, manipular y acceder a datos almacenados en bases de datos relacionales utilizando lenguaje SQL, en SQL II descubren qué son los modelos de datos, cómo funcionan, por qué son tan relevantes, cuántos tipos de datos tienen dichos modelos, etc. En esta asignatura se utiliza un SQL más avanzado para organizar y recuperar datos almacenados en sistemas operativos e informativos. Por el camino, se aprenden conceptos clave como sistema operativo, almacén de datos, mercado de datos, lago de datos o servidor OLAP, entre otros.. PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS I. Esta asignatura ofrece una introducción completa a Python, un lenguaje de programación muy versátil y extendido, y pone el foco en sus aplicaciones prácticas para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Los estudiantes dominarán los fundamentos de la sintaxis de Python y aprenderán a resolver problemas algorítmicos con eficiencia. Se hace hincapié en la práctica, con ejercicios en Jupyter Notebooks que permiten a los participantes desarrollar habilidades sólidas de exploración, análisis y manipulación de datos tabulares con Panda. Al acabar la asignatura, estos estarán preparados para abordar desafíos de análisis de datos y aprendizaje automático del mundo real.. BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DE OPERACIONES. El principal objetivo de esta asignatura es ofrecer a los alumnos una metodología de trabajo y una base de conocimientos sólida para utilizar los modelos predictivos y las técnicas econométricas en el ámbito de la empresa y la economía. Los estudiantes aprenderán a identificar y a utilizar correctamente una de las familias de modelos lineales de predicción más conocidas, así como el modelo no lineal más útil. También aprenderán cómo, mediante la observación de datos pasados, es posible convertir largas filas de datos y números en predicciones claras de demanda, tráfico o producción, por ejemplo, y también descubrirán otras herramientas que permiten identificar y predecir cambios repentinos o periodos de baja actividad para anticiparse a los riesgos. Juntos, estos métodos te ayudarán a prepararte para el futuro en todo tipo de contextos, desde hospitales y almacenes hasta redes eléctricas o mercados.. TERM 2. ARQUITECTURAS DE DATOS MODERNAS PARA EL BIG DATA II. En esta materia, que es la continuación de Arquitecturas de Datos Modernas para el Big Data I, profundizaremos en técnicas más avanzadas de procesamiento con Spark, como el procesamiento en tiempo real, el procesamiento de gráficos y las cargas de trabajo de aprendizaje automático a escala. Con esta base, los estudiantes podrán estudiar en mayor profundidad las tecnologías de datos, las arquitecturas de big data y las analíticas. Al final de la asignatura, serás capaz de determinar qué impacto tiene el big data en las necesidades de varios ámbitos empresariales, y de tomar decisiones informadas para implementar soluciones basadas en datos.. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO I. El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es una innovadora rama de la inteligencia artificial que está transformando los sectores y revolucionando la manera en que se toman las decisiones, aprendiendo de los datos sin que estos se programen explícitamente. En esta asignatura adquirirás experiencia práctica para preparar datos, aplicar técnicas esenciales de ML y construir modelos predictivos que tengan impacto en el mundo real. El ML es una habilidad esencial para el futuro en cualquier sector, desde las finanzas y la sanidad hasta la tecnología y el marketing.. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO II. Esta asignatura práctica es una continuación de la introductoria, y explora técnicas y algoritmos más avanzados, tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado. Mediante la escritura de código, el uso de conjuntos de datos cada vez más complejos y la implementación avanzada de modelos, los participantes aprenderán a abordar desafíos de ML de gran impacto en escenarios del mundo real. Es una materia ideal para quienes quieran ir más allá de lo básico y comprender mejor los flujos de trabajo del ML, lo que les permitirá construir modelos que generen un mayor impacto.. MLOps: OPERACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. En esta asignatura, los estudiantes explorarán el ciclo de vida completo de la puesta en producción de modelos de aprendizaje automático. Aunque a menudo se considera que el entrenamiento de un modelo es el último paso del ciclo, el MLOps revela que no es más que el principio. Los estudiantes conocerán las fases clave del proceso, como el entrenamiento del modelo, la integración continua/entrega continua, la monitorización, la validación y la gobernanza. Mediante clases teóricas y demostraciones prácticas, descubrirán herramientas para superar desafíos reales y buenas prácticas para gestionar modelos en producción.. PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS II. Esta asignatura amplía lo aprendido en Python para Análisis de Datos I. En ella, se explora en profundidad el ecosistema de Python para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Dominarás el data wrangling avanzado con expresiones regulares, el análisis de series temporales y la ingeniería de funciones, al tiempo que aprendes a crear pipelines sólidos en scikit-learn. Los contenidos abarcan conceptos esenciales para proyectos de ML, como el escalado, la validación cruzada y la optimización de hiperparámetros. De este modo, contarás con la preparación necesaria para abordar desafíos reales de aprendizaje automático en Python.. PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS I. Esta asignatura ofrece una introducción completa a Python, un lenguaje de programación muy versátil y extendido, y pone el foco en sus aplicaciones prácticas para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Los estudiantes dominarán los fundamentos de la sintaxis de Python y aprenderán a resolver problemas algorítmicos con eficiencia. Se hace hincapié en la práctica, con ejercicios en Jupyter Notebooks que permiten a los participantes desarrollar habilidades sólidas de exploración, análisis y manipulación de datos tabulares con Panda. Al acabar la asignatura, estos estarán preparados para abordar desafíos de análisis de datos y aprendizaje automático del mundo real.. VISUALIZACIÓN DE DATOS. Esta asignatura está pensada para que los estudiantes entiendan las funciones de la visualización de datos en el contexto de la analítica de negocios y la ciencia de datos. En ella se cubren los fundamentos teóricos, los principios de diseño, la taxonomía de gráficos, las herramientas y las aplicaciones de la visualización de datos, haciendo hincapié en su importancia, su propósito y su impacto en diversos ámbitos. Proporciona conocimientos y habilidades esenciales para obtener información procesable a partir de datos sin procesar y utilizar técnicas de visualización y narración para comunicar conclusiones eficazmente e influir en las partes interesadas. Los alumnos dominarán algunas de las herramientas de inteligencia de negocio y visualización de datos más demandadas del mercado.
PERIODO ELECTIVO. TERM 3. TERM 3. El periodo de optativas también te da la oportunidad de concretar tu perfil profesional. Podrás elegir entre diferentes asignaturas optativas para complementar las troncales y acercarte más al trabajo de tus sueños. Elige aquellas materias que más se alineen con tus áreas de interés, o explora en más detalle otros temas relacionados con tus metas profesionales. Puedes escoger tu mención en función del sector o de la trayectoria profesional a la que aspiras. No es obligatorio elegir una, pero hacerlo te permitirá comprender mejor el mercado y los ámbitos que más te interesen. Solo se puede obtener una mención, y la oferta estará sujeta a la demanda de los estudiantes. Salud y Biotecnología Fintech y Banca Retail, Lujo y e-Commerce Deporte, Medios de Comunicación y Entrenamiento Fabricación Inteligente y Automatización IA Avanzada Consultoría Tecnológica y Estrategia de datos Emprendimiento Tecnológico. Concentraciones. SALUD Y BIOTECNOLOGÍA. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD. Investigación Clínica y Desarrollo de la Tecnología de Dispositivos Médicos. VISIÓN ARTIFICIAL. GOBIERNO DE DATOS. IoT Y TECNOLOGÍAS EMERGENTES. APRENDIZAJE PROFUNDO. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL. FINTECH Y BANCA. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA BANCA. TRADING ALGORÍTMICO. ANÁLISIS DE RIESGO Y FRAUDE. WEB 3, BLOCKCHAIN, CRIPTOMONEDAS Y NFT. ANÁLISIS DE DATOS EN LA NUBE. MINERÍA Y AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS. COMPUTACIÓN CUÁNTICA PARA EMPRESAS. RETAIL, LUJO Y E-COMMERCE . INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR DEL RETAIL Y LOS BIENES DE CONSUMO. BIG DATA E IA EN MARKETING. VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS. IA AGÉNTICA. VISIÓN ARTIFICIAL. ANÁLISIS DE DATOS EN LA NUBE. GESTIÓN DE PRODUCTOS TECNOLÓGICOS. DEPORTE, MEDIOS DE COMUNICACIÓN Y ENTRETENIMIENTO . ANALÍTICAS DEPORTIVAS. Gestión Deportiva: Creación de Valor con la Tecnología. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS TELECOMUNICACIONES. COMPUTACIÓN ESPACIAL. REALIDAD AUMENTADA (AR) Y VIRTUAL (VR). ANÁLISIS DE DATOS EN LA NUBE. IA GENERATIVA. ANÁLISIS DE REDES SOCIALES. FABRICACIÓN INTELIGENTE Y AUTOMATIZACIÓN. Sistemas de Vehículos Aéreos no Tripulados: Estrategia, Emprendimiento y Tecnología. IoT Y TECNOLOGÍAS EMERGENTES. ROBÓTICA. MINERÍA Y AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS. APRENDIZAJE POR REFUERZO Y SISTEMAS AUTÓNOMOS. IA AGÉNTICA. TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN SOSTENIBLES. IA AVANZADA. APRENDIZAJE PROFUNDO. IA GENERATIVA. IA AGÉNTICA. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL. VISIÓN ARTIFICIAL. APRENDIZAJE POR REFUERZO Y SISTEMAS AUTÓNOMOS. ANÁLISIS DE DATOS EN LA NUBE. CONSULTORÍA TECNOLÓGICA Y ESTRATEGIA DE DATOS. CONSULTORÍA TECNOLÓGICA ESTRATÉGICA. EXCEL PARA CONSULTORÍA Y CIENCIA DE DATOS. GOBIERNO DE DATOS. GESTIÓN DE PRODUCTOS TECNOLÓGICOS. HABILIDADES DE INGENIERÍA DE VENTAS Y CONSULTORÍA. EMPRENDIMIENTO TECNOLÓGICO. EMPRENDIMIENTO E INVERSIÓN EN DEEP TECH. VENTURE LAB. GESTIÓN DE PRODUCTOS TECNOLÓGICOS. TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN SOSTENIBLES. Tecnología Aeroespacial. COMPUTER VISION. Unmanned Aerial Systems. Geoimaging and Geolocalization. Space Supply Chain Technology. Space Tech Venturing. INTERCAMBIOS. Convocatoria de primavera. Amplía tu perspectiva realizando tu Elective Period del tercer trimestre en un International Exchange en una de nuestras universidades socias de primer nivel mundial. A lo largo de este periodo, los estudiantes del Master in Business Analytics and Data Science profundizarán en sus conocimientos académicos, ampliarán su experiencia internacional y expandirán su red profesional. Dado que las universidades disponibles varían según el momento del Electives Period, este programa ofrece acuerdos de intercambio tanto para la convocatoria de primavera como para la de otoño:. Convocatoria de otoño. INTERNSHIPS. Durante el periodo de asignaturas optativas, puedes postularte para realizar unas prácticas. Esta opción ha sido creada para quienes desean adquirir experiencia práctica específica que les ayude en su transición profesional hacia otra industria, sector, región y/o rol. Existen dos formas de acceder a unas prácticas: IE School of Science and Technology cuenta con un panel de empresas colaboradoras a las que puedes postularte. Estas compañías son muy diversas y también pueden incluir prácticas internacionales. Alternativamente, puedes encontrar las prácticas por tu cuenta. En ese caso, tu coordinador académico deberá aprobarlas en función de las condiciones y criterios de elegibilidad.. OPTATIVAS. En el periodo de optativas, además de la opción de cursar una mención, también puedes elegir entre una diversa lista de optativas, lo que te permitirá adaptar tu experiencia académica a tus objetivos personales y profesionales.. Advanced Data Visualization Algorithmic Trading Artificial Intelligence In Banking Artificial Intelligence In Health Artificial Intelligence In Retail & Consumer Goods Big Data And AI In Marketing Computer Vision Data Analytics In The Cloud Deep Learning Excel For Data Science & Consulting Generative AI Iot & Emerging Technologies Natural Language Processing Quatum Computing For Business Reinforcement Learning & Autonomous Systems Risk & Fraud Analytics. Web 3, Blockchain, Cryptocurrencies And Nft Social Network Analysis Spatial Computing. Augmented (Ar) And Virtual Reality (Vr) Sports Analytics Strategic Technology Consulting Sustainable Technology & Innovation Tech Product Management Deep Tech Venturing And Investment Process Mining & Automation Agentic AI Sales Engineering And Consulting Skills Unmanned Aircraft Systems: Strategy, Entrepreneurship And Technology Robotics Artificial Intelligence In Telecommunications Sports Management: Creating Value With Technology Clinical Research And Development Of Medical Device Technology
PROYECTOS CAPSTONE. La culminación de tu experiencia de aprendizaje será un proyecto de impacto. Se trata, en esencia, de un ejercicio integrador final que se desarrollará a lo largo de dos meses. Puedes elegir entre un plan de negocios en el Venture Lab en el área de ciencia de datos y analítica de negocios o un proyecto corporativo con una empresa.. PROYECTO CORPORATIVO. El proyecto corporativo es un miniproyecto de consultoría que aborda las necesidades reales de una organización. El objetivo es que los estudiantes usen las habilidades empresariales que han adquirido durante el programa para generar un impacto real. Con la ayuda de un mentor, los alumnos colaboran por equipos con una empresa, ONG, startup o institución para resolver un desafío de ciencia de datos o analítica de negocio. Durante el periodo de optativas del máster, los estudiantes tendrán dos meses para desarrollar una propuesta. El proyecto corporativo permite a los estudiantes usar las herramientas adquiridas para contribuir a resolver un problema real. Este proyecto es una asignatura que se ofrece en el Master in Business Analytics and Data Science como alternativa al proyecto de negocio. Estas son algunas de las empresas que han participado en nuestros proyectos corporativos: MICROSOFT, BCG, AIRBUS, BULGARI, INDITEX, KPMG, IBM, ALLFUNDS, CAPGEMINI, REPSOL, ZURICH DIGITAL, FITIZENS, FERROVIAL Y NAVANTIA.. VENTURE PROJECT. El Venture Project forma y asesora a equipos para investigar, validar y desarrollar un MVP y un piloto, con el objetivo de convertirlo en una start-up lista para su lanzamiento, en el ámbito de Data Science y/o Business Analytics. Este proyecto se desarrollará a través del Venture Lab. El objetivo final del Venture Lab es finalizar el programa con un MVP y un piloto totalmente operativo de un producto o servicio en el campo de Data Science y Business Analytics. Todo el enfoque está puesto en aplicar lo aprendido durante el programa, recopilar los datos necesarios y crear una herramienta operativa que facilite la transición de las actividades de Pre-Lanzamiento al Lanzamiento. El objetivo principal de un Venture Project es ofrecer a los equipos la oportunidad de iniciar un proyecto emprendedor listo para salir al mercado. Esto se consigue a través de una experiencia directa en el mundo del emprendimiento de alto impacto. El Venture Project es una asignatura que forma parte del programa Master in Business Analytics & Data Science, como alternativa al Corporate Project.. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN. Los estudiantes que elijan hacer un proyecto final de impacto centrado en la investigación académica tendrán que demostrar su capacidad para aplicar e integrar los contenidos del programa. Para ello, explorarán en profundidad un área de su interés relacionada con la analítica de negocio y la ciencia de datos. A cada estudiante se le asignará un investigador de la facultad, que será su tutor académico. El objetivo final del proyecto es elaborar un estudio riguroso sobre el tema seleccionado y presentarlo en forma de artículo académico bien estructurado. Este debe incluir un marco teórico que incluya la revisión de investigaciones académicas relevantes y seguir una sólida metodología de investigación.
APROVECHE AL MÁXIMO SU PROGRAMA. CERTIFICACIONES. DESCRIPCIÓN CERTIFICACIÓN. CERTIFICACIONES. Este programa te ayuda a impulsar tu carrera a través de certificaciones de AWS, Microsoft y otras entidades. Estas certificaciones están diseñadas para reforzar tu perfil profesional y respaldar tu desarrollo en la trayectoria que elijas: Amazon Web Services Academy Microsoft learn AWS Certified Data Engineer Certified Tableau Data Analyst Certified Tableau Desktop Specialist IE Certificate in Foundations of Sustainability Para garantizar la máxima flexibilidad, se ofrecen distintas maneras de obtener la cantidad requerida de créditos.. CERTIFICADO DE SOSTENIBILIDAD. En las organizaciones de hoy, los criterios medioambientales, sociales y de gobierno (ESG, por sus siglas en inglés) son de suma importancia. En IE te damos la oportunidad de obtener un certificado opcional que te ayudará a afrontar los desafíos relacionados con este ámbito y a adoptar una mentalidad sostenible. El IE Certificate on Foundations of Sustainability demostrará tu capacidad para abordar los grandes desafíos sociales, económicos y ambientales a los que se enfrentan las empresas de hoy. Para obtener el certificado, solo tienes que completar diez créditos relacionados con este ámbito durante tus estudios. Puedes obtener estos créditos mediante asignaturas optativas y actividades extracurriculares. Algunas de ellas están ya incluidas en el currículum de tu programa, pero hay otras que deben añadirse al mismo. Además, hay un componente obligatorio: debes participar en el Online Learning Journey y el Sustainability Datathon. Empresas que han sido patrocinadoras: NTT DATA, Acciona, Ryanair, EDP Renewables, Repsol, INFOSYS y Acqualia Para garantizar la máxima flexibilidad, se ofrecen distintas maneras de obtener la cantidad requerida de créditos.. PROGRAMA DE MENTORÍA. PROGRAMA DE MENTORÍA. El programa de mentoría tecnológica es una iniciativa diseñada para crear una relación personal y profesional de aprendizaje y confianza entre mentor y mentorando. A los estudiantes que decidan participar se les asignará un mentor de nuestra comunidad global, formada por más de 120 profesionales. Este programa se centra en el crecimiento personalizado del alumno, en ampliar sus redes profesionales y en mejorar sus habilidades técnicas y profesionales.. EXPERIENCIAS INTERNACIONALES. Berkeley Immersion Week. Berkeley Immersion Week. Impulsa tu carrera en tecnología: Berkeley Immersion Week te abre las puertas a las principales empresas y referentes de Silicon Valley.. Tech Immersion Week. Oportunidades, retos y networking. Vive de primera mano algunos de los principales hubs tecnológicos del mundo —como Ámsterdam, Dublín o Dubái, entre otros, a través de la Global Immersion Week. Este viaje internacional te permitirá visitar empresas líderes, conectar con profesionales del sector, descubrir nuevas culturas y obtener una visión privilegiada del panorama tecnológico y de tu futura carrera. Conecta con líderes del sector, explora tecnología de vanguardia y lanza tu carrera en Big Data.. INICIATIVAS TECH. Berkeley Immersion Week. Junto con otros estudiantes de IE School of Science & Technology, participarás en una experiencia práctica de una semana en la que podrás conocer a destacados líderes de Silicon Valley.. Tech Venture Bootcamp. El Tech Venture Bootcamp es un programa pionero de seis días dirigido a personas innovadoras que quieran poner en marcha proyectos empresariales disruptivos y únicos.. IE SUSTAINABILITY DATATHON. IE Sustainability Datathon es un desafío de sostenibilidad basado en datos en el que los estudiantes colaboran con un partner del sector para analizar datasets reales y diseñar soluciones innovadoras a retos medioambientales.. Alianza Rise Europe. La alianza Rise Europe, integrada por 20 instituciones académicas y empresariales, nace para formar a una nueva generación de talento europeo mediante iniciativas de colaboración que acogen diferentes perspectivas. Su cumbre anual es un impulso a la innovación y al éxito en los mercados globales.. Berkeley Sartup Semester. Como Global Partner de Berkeley SCET, IE ofrece a sus estudiantes la posibilidad de inscribirse en el programa Startup Semester en Berkeley una vez finalizados sus estudios en IE. Este programa a tiempo completo brinda una oportunidad única para potenciar la creatividad, adquirir experiencia internacional y sumergirse en el ecosistema emprendedor de Silicon Valley. Guiados por profesores, mentores, emprendedores, e inversores de primer nivel, los participantes también disfrutan de actividades culturales en toda el área de la Bahía de San Francisco. Los estudiantes pueden elegir entre dos itinerarios diseñados para apoyar su desarrollo emprendedor: Venture Discovery Track – Ideal para quienes buscan explorar y desarrollar una nueva idea de negocio. Venture Validation Track – Pensado para estudiantes con un proyecto ya en marcha que quieran acelerar su crecimiento. El programa incluye cursos prácticos en SCET y finaliza con un certificado oficial de UC Berkeley, que acredita habilidades reales y proyección global en el ámbito del emprendimiento.. Management Xponential Technology (MXT). Diseñado para estudiantes con una ambición extraordinaria por transformar el mundo a través de tecnologías disruptivas, este programa fomenta una mentalidad de crecimiento y combina la experiencia de IE School of Science and Technology e IE Business School. Los estudiantes adquieren el conocimiento, las herramientas y las redes necesarias para generar impacto en la intersección entre los negocios y la tecnología, conectando con emprendedores, innovadores y líderes globales que inspiran sus trayectorias transformadoras.. ACADEMIC ESSENTIALS. ACELERADOR DE HABILIDADES DE IMPACTO. La ciencia de datos y la IA evolucionan continuamente. Además de conocimientos técnicos, los profesionales que quieran triunfar en este sector deben saber abordar desafíos complejos, dominar habilidades de impacto y estar preparados para impulsar la productividad y la eficiencia mediante las nuevas herramientas de IA. A medida que se sigue avanzando en este campo, aumenta la demanda de profesionales con capacidad para pensar de forma crítica, resolver problemas de manera creativa, liderar equipos multifuncionales y comunicar con claridad y persuasión. Para formar a profesionales completos que se ajusten a las necesidades del mercado, nuestro plan de estudios incluye las siguientes asignaturas. Ingeniería de Prompts Gestión de Carteras con GitHub Habilidades de Comunicación Creación de Equipos de Alto Rendimiento Taller de Diversidad Pensamiento Crítico Pensamiento Agile Pensamiento de Diseño Gestión de Proyectos Influencia y Persuasión. Career Accelerator Program . Career Accelerator Program es una experiencia de desarrollo profesional diseñada para acompañar a los estudiantes en cada etapa de su carrera — desde los primeros pasos de orientación hasta la definición de objetivos y la puesta en marcha de su plan profesional. Este programa ofrece recursos clave para ayudarles a identificar qué quieren para su futuro, conocer distintas salidas profesionales, tomar decisiones y avanzar con éxito en sus próximos retos. El programa incluye: Información clave sobre una amplia variedad de sectores, industrias y trayectorias profesionales actuales Asesoramiento para realizar candidaturas efectivas, preparar entrevistas, practicar pruebas online y construir una red de contactos sólida Este enfoque práctico proporciona las herramientas, la confianza y las estrategias necesarias para destacar en el competitivo y cambiante mercado laboral actual.. VISITA A EMPRESAS. A lo largo del programa, tendrás la oportunidad de visitar organizaciones líderes, obteniendo una experiencia directa en entornos impulsados por los datos y conectando con profesionales que están transformando los negocios a través de la analítica y la tecnología. Visitarás empresas como:
