Plan de estudios

El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de aplicar técnicas estadísticas y econométricas en la toma de decisiones empresariales. Se trabajan análisis de varianza, regresión simple y múltiple, multicolinealidad y errores de especificación, con un enfoque aplicado mediante Python y ejercicios de laboratorio.

La metodología prioriza el aprendizaje activo, con actividades asincrónicas y casos prácticos. Al finalizar, los estudiantes dominarán herramientas cuantitativas clave para interpretar datos, diagnosticar problemas y diseñar soluciones en un entorno empresarial dinámico y basado en evidencia.

Permite una valoración del entorno tomando en cuenta indicadores macroeconómicos y factores de geopolítica y política de gobierno, en relación a cómo afectan a la actividad empresarial y a la inversión para decisiones de negocio y emprendimiento.

Mejora la calidad del pensamiento aplicado a negocios, identificando las estructuras y formas de funcionamiento del pensamiento creativo, estratégico, crítico y analítico, para procesar información, resolver problemas y tomar decisiones con fundamentos éticos.

El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de diseñar e implementar soluciones de Business Intelligence que transformen datos en activos estratégicos para la toma de decisiones. Se trabajan el modelado multidimensional de datos, la arquitectura de Data Warehouses, procesos de ETL (Extracción, Transformación y Carga) y el desarrollo de tableros de control avanzados e interactivos, con un enfoque aplicado mediante herramientas líderes del mercado como Power BI o Tableau y ejercicios de laboratorio.

Proporciona una comprensión de los conceptos teóricos básicos que se requieren para la toma de decisiones financieras. Interpretar y utilizar la información contable para la determinación de la rentabilidad, la elaboración de presupuestos, la toma de decisiones y la evaluación del desempeño financiero.

Crea y sostiene valor en organizaciones cada vez más complejas y digitales a partir de los estándares del PMBOK^® 8. Combiná planificación con enfoques ágiles e híbridos para liderar proyectos en contextos de cambio, incorporando marcos ágiles, tecnología e inteligencia artificial, integrando criterior ESG para generar resultados responsables y duraderos.

• Machine learning no supervisado
• Machine learning supervisado
• GenAI fundamentals

El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de dominar el arte de comunicar hallazgos técnicos de forma clara y persuasiva para influir en la toma de decisiones empresariales. Se trabajan los principios del data storytelling, diseño de gráficos efectivos, exploración de datos crudos y construcción de indicadores clave adaptados al entorno y las necesidades de diferentes industrias, con un enfoque aplicado mediante herramientas de visualización y ejercicios de laboratorio. La metodología prioriza el aprendizaje activo, transformando métricas complejas en narrativas visuales comprensibles para audiencias de negocios.

Prepara para la medición de impacto y desarrollar ideas innovadoras que se plasmen en modelos de negocio sostenibles, que respondan a los desafíos de nuestro tiempo. Explora cómo las organizaciones pueden impulsar cambios significativos para la innovación responsable. Al combinar el debate crítico, las herramientas prácticas y el aprendizaje orientado a la acción, el módulo permite a los estudiantes desarrollarse como agentes reflexivos, creativos y responsables de la innovación y el impacto sostenibles.

Brinda una comprensión integral de la dinámica entre el liderazgo, la cultura y el trabajo en equipo para impulsar resultados de alto rendimiento. Analiza casos prácticos de contextos multiculturales,  híbridos e intergeneracionales. Prepara para asumir roles de liderazgo en un mundo interconectado y cada vez más digitalizado.

• Machine learning no supervisado
• Machine learning supervisado
• GenAI fundamentals

Desarrolla una mirada integral para identificar oportunidades y escalar el crecimiento del negocio a partir del diseño de estrategias para adquirir, convertir y fidelizar clientes, basadas en product-market fit, customer journey, datos, experimentación, automatización e inteligencia artificial para optimizar resultados.

El curso combina teoría y práctica para formar profesionales capaces de identificar, evaluar e integrar tecnologías de Inteligencia Artificial en la estrategia y operaciones de las organizaciones. Se trabajan las aplicaciones de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, modelos predictivos y el uso de IA generativa para la automatización de procesos, la personalización de clientes y la optimización operativa, con un enfoque aplicado mediante casos de estudio, Python y plataformas low-code/no-code.

Brinda las herramientas para desarrollar el proyecto final, analizando un desafío de negocios, diagnosticando el problema y evaluando alternativas de solución. Permite realizar recomendaciones y un plan de acción sustentados en evidencia, datos y criterios de gestión.

Integra los conocimientos desarrollados durante el Master para resolver un problema real de negocio. Permite abordar un desafío concreto que tenga que ver con tu perfil profesional: emprendimiento, marketing, finanzas o análisis de datos.