¿Por qué estudiar en TECH?

Nuestro programa de especialización impulsará tus competencias hasta el más alto nivel profesional, con la actualización en las últimas técnicas y planteamientos a nivel empresarial

¿Por qué estudiar en TECH?

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Somos una universidad a la vanguardia tecnológica y ponemos todos nuestros recursos a tu alcance para que logres el éxito empresarial”   

En TECH Universidad Tecnológica

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Nuestro criterio de admisión no es económico. No necesitas realizar una gran inversión para estudiar con nosotros. Eso sí, para titularte en TECH pondremos al límite tu inteligencia y tu capacidad para resolver problemas. Nuestro listón académico está muy alto...   

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Talento

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Contexto multicultural

Comparte con nosotros una experiencia única. Estudiarás en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrás conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapte a tu idea de negocio.  

Nuestros alumnos provienen de más de 35 nacionalidades.   
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Aprende con los mejores

Nuestro equipo docente explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecerte una especialización de calidad que te permita avanzar en tu carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.  

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.  
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Análisis 

Exploramos tu lado crítico, tu capacidad de cuestionarte las cosas, tu competencia en resolución de problemas, tus habilidades interpersonales.  

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Excelencia académica

Ponemos a tu alcance la mejor metodología de aprendizaje online. Combinamos el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional), junto a los “case studies” de Harvard Business School. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.    

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Economía de escala

Somos los más grandes. TECH tiene un portfolio de más de 7.000 posgrados universitarios en español. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, nos aseguramos de que estudiar no te resulte tan costoso como en otra universidad.  

En TECH tendrás acceso a los estudios de casos de Harvard Business School”  

Estructura y contenido

El programa del Máster título propio en Data Science Management (Chief Data Officer) se imparte de manera 100% online para garantizar su cumplimiento bajo los parámetros de los estudiantes. Por esta razón, el programa tiene una duración de 12 meses, convirtiéndose en una experiencia única y estimulante para garantizar el éxito de los graduados. 

Abordar todas las líneas de conocimiento necesarias para capacitarte como el director en un departamento informático con un programa completo y actualizado”

Plan de estudios

El Máster título propio en Data Science Management (Chief Data Officer) de TECH Universidad Tecnológica, cuenta con un temario actualizado con los conocimientos fundamentales para afrontar retos y decisiones gerenciales tomando en cuenta el análisis de los datos de una empresa.  

Todo el contenido del programa está pensado para potenciar las habilidades teóricas y gerenciales de los ingenieros informáticos interesados en la problemática que supone la analítica del dato y su posterior transformación en conocimiento.  

A lo largo de 1.500 horas de capacitación, el estudiante analizará distintos casos prácticos mediante un trabajo individual y en equipo. Por tanto, se trata de una auténtica inmersión de situaciones reales de negocio en el aula académica.  

Este Máster título propio tratará en profundidad los diferentes algoritmos, plataformas y herramientas más actuales para la exploración, visualización, manipulación, procesamiento y análisis de los datos, complementado, además, con la visión empresarial necesaria para su puesta en valor como elemento clave para la toma de decisiones. 

En función de lo anterior, el plan de estudios está pensado para la mejora profesional de los ingenieros informáticos que desean alcanzar la excelencia en la gestión y dirección de un departamento tecnológico. Por tal motivo, se cubren las necesidades del estudiante y las de la empresa mediante un contenido innovador basado en los últimos avances realizados en el campo del análisis del dato. Asimismo, se cuenta con el apoyo de la mejor metodología educativa y un cuerpo docente excepcional, otorgando las competencias necesarias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente.  

Este Máster título propio se desarrolla a lo largo de 12 meses y se divide en 10 módulos:

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial 
Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos
Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos
Módulo 4. Representación gráfica para análisis de datos
Módulo 5. Herramientas de ciencia de datos
Módulo 6. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación
Módulo 7. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos
Módulo 8. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes
Módulo 9. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos 
Módulo 10. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial

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Dónde, cuándo y cómo se imparte

TECH te ofrece la posibilidad de desarrollar este programa de manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la capacitación, podrás acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que te permitirá autogestionar tú mismo tu tiempo de estudio. 

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial 

1.1. Análisis de negocio  

1.1.1. Análisis de negocio 
1.1.2. Estructura del dato 
1.1.3. Fases y elementos  

1.2. Analítica del dato en la empresa 

1.2.1. Cuadros de mando y Kpi´s por departamentos 
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos 
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento 

1.2.3.1. Marketing y comunicación 
1.2.3.2. Comercial 
1.2.3.3. Atención al cliente 
1.2.3.4. Compras 
1.2.3.5. Administración 
1.2.3.6. RRHH 
1.2.3.7. Producción 
1.2.3.8. IT 

1.3. Marketing y comunicación 

1.3.1. Kpi´s a medir, aplicaciones y beneficios 
1.3.2. Sistemas de marketing y data warehouse 
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en marketing 
1.3.4. Plan de marketing y comunicación 
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas 

1.4. Comercial y ventas  

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial  
1.4.2. Necesidades del departamento de ventas 
1.4.3. Estudios de mercado  

1.5. Atención al cliente 

1.5.1. Fidelización  
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional  
1.5.3. Satisfacción del cliente 

1.6. Compras  

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado 
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia 
1.6.3. Otras aplicaciones 

1.7. Administración  

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración 
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero 
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito 

1.8. Recursos humanos 

1.8.1. RRHH y beneficios de la analítica del dato 
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RRHH 
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RRHH 

1.9. Producción   

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción 
1.9.2. Aplicaciones 
1.9.3. Beneficios  

1.10. IT  

1.10.1. Departamento de IT 
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital  
1.10.3. Innovación y productividad 

Módulo 2. Gestión, manipulación de datos e información para ciencia de datos 

2.1. Estadística. Variables, índices y ratios  

2.1.1. La estadística  
2.1.2. Dimensiones estadísticas  
2.1.3. Variables, índices y ratios  

2.2. Tipología del dato  

2.2.1. Cualitativos  
2.2.2. Cuantitativos  
2.2.3. Caracterización y categorías  

2.3. Conocimiento de los datos a partir de medidas  

2.3.1. Medidas de centralización  
2.3.2. Medidas de dispersión  
2.3.3. Correlación  

2.4. Conocimiento de los datos a partir de gráficos  

2.4.1. Visualización según el tipo de dato  
2.4.2. Interpretación de información grafica  
2.4.3. Customización de gráficos con R  

2.5. Probabilidad  

2.5.1. Probabilidad  
2.5.2. Función de probabilidad  
2.5.3. Distribuciones  

2.6. Recolección de datos  

2.6.1. Metodología de recolección  
2.6.2. Herramientas de recolección  
2.6.3. Canales de recolección  

2.7. Limpieza del dato  

2.7.1. Fases de la limpieza de datos  
2.7.2. Calidad del dato  
2.7.3. Manipulación de datos (con R)  

2.8. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados  

2.8.1. Medidas estadísticas  
2.8.2. Índices de relación  
2.8.3. Minería de datos  

2.9. Almacén del dato (Datawarehouse)  

2.9.1. Elementos   
2.9.2. Diseño  

2.10. Disponibilidad del dato  

2.10.1. Acceso  
2.10.2. Utilidad  
2.10.3. Seguridad 

Módulo 3. Dispositivos y plataformas IoT como base para la ciencia de datos 

3.1. Internet of things 

3.1.1. Internet del futuro, Internet of things 
3.1.2. El consorcio de internet industrial 

3.2. Arquitectura de referencia  

3.2.1. La arquitectura de referencia 
3.2.2. Capas 
3.2.3. Componentes 

3.3. Sensores y dispositivos IoT  

3.3.1. Componentes principales 
3.3.2. Sensores y actuadores 

3.4. Comunicaciones y protocolos  

3.4.1. Protocolos. Modelo OSI 
3.4.2. Tecnologías de comunicación 

3.5. Plataformas cloud para IoT e IIoT  

3.5.1. Plataformas de propósito general 
3.5.2. Plataformas Industriales 
3.5.3. Plataformas de código abierto 

3.6. Gestión de datos en plataformas IoT  

3.6.1. Mecanismos de gestión de datos. Datos abiertos 
3.6.2. Intercambio de datos y visualización 

3.7. Seguridad en IoT  

3.7.1. Requisitos y áreas de seguridad 
3.7.2. Estrategias de seguridad en IIoT 

3.8. Aplicaciones de IoT  

3.8.1. Ciudades inteligentes 
3.8.2. Salud y condición física 
3.8.3. Hogar inteligente 
3.8.4. Otras aplicaciones 

3.9. Aplicaciones de IIoT  

3.9.1. Fabricación 
3.9.2. Transporte 
3.9.3. Energía 
3.9.4. Agricultura y ganadería 
3.9.5. Otros sectores 

3.10. Industria 4.0  

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things
3.10.2. Fabricación aditiva 3D 
3.10.3. Big data analytics 

Módulo 4. Representación gráfica para análisis de datos 

4.1. Análisis exploratorio  

4.1.1. Representación para análisis de información 
4.1.2. El valor de la representación gráfica 
4.1.3. Nuevos paradigmas de la representación gráfica 

4.2. Optimización para ciencia de datos 

4.2.1. La Gama cromática y el diseño 
4.2.2. La Gestalt en la representación gráfica 
4.2.3. Errores a evitar y consejos  

4.3. Fuentes de datos básicos 

4.3.1. Para representación de calidad 
4.3.2. Para representación de cantidad 
4.3.3. Para representación de tiempo 

4.4. Fuentes de datos complejos 

4.4.1. Archivos, listados y BBDD 
4.4.2. Datos abiertos 
4.4.3. Datos de generación continua 

4.5. Tipos de gráficas  

4.5.1. Representaciones básicas 
4.5.2. Representación de bloques 
4.5.3. Representación para análisis de dispersión     
4.5.4. Representaciones circulares 
4.5.5. Representaciones burbujas 
4.5.6. Representaciones geográficas 

4.6. Tipos de visualización  

4.6.1. Comparativas y relacional 
4.6.2. Distribución 
4.6.3. Jerárquica 

4.7. Diseño de informes con representación gráfica 

4.7.1. Aplicación de gráficas en informes de marketing 
4.7.2. Aplicación de gráficas en cuadros de mando y Kpi´s 
4.7.3. Aplicación de gráficas en planes estratégicos 
4.7.4. Otros usos: ciencia, salud, negocio 

4.8. Narración gráfica 

4.8.1. La narración gráfica 
4.8.2. Evolución 
4.8.3. Utilidad 

4.9. Herramientas orientadas a visualización  

4.9.1. Herramientas avanzadas 
4.9.2. Software en línea 
4.9.3. Open Source 

4.10. Nuevas tecnologías en la visualización de datos  

4.10.1. Sistemas para virtualización de la realidad 
4.10.2. Sistemas para aumento y mejora de la realidad 
4.10.3. Sistemas inteligentes 

Módulo 5. Herramientas de ciencia de datos 

5.1. Ciencia de datos 

5.1.1. La ciencia de datos 
5.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos  

5.2. Datos, información y conocimiento 

5.2.1. Datos, información y conocimiento 
5.2.2. Tipos de datos 
5.2.3. Fuentes de datos 

5.3. De los datos a la información 

5.3.1. Análisis de datos 
5.3.2. Tipos de análisis 
5.3.3. Extracción de Información de un dataset 

5.4. Extracción de información mediante visualización 

5.4.1. La visualización como herramienta de análisis 
5.4.2. Métodos de visualización 
5.4.3. Visualización de un conjunto de datos 

5.5. Calidad de los datos 

5.5.1. Datos de calidad 
5.5.2. Limpieza de datos 
5.5.3. Preprocesamiento básico de datos 

5.6. Dataset 

5.6.1. Enriquecimiento del dataset 
5.6.2. La maldición de la dimensionalidad 
5.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos 

5.7. Desbalanceo 

5.7.1. Desbalanceo de clases 
5.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo 
5.7.3. Balanceo de un dataset 

5.8. Modelos no supervisados 

5.8.1. Modelo no supervisado 
5.8.2. Métodos 
5.8.3. Clasificación con modelos no supervisados 

5.9. Modelos supervisados 

5.9.1. Modelo supervisado 
5.9.2. Métodos 
5.9.3. Clasificación con modelos supervisados 

5.10. Herramientas y buenas prácticas 

5.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos 
5.10.2. El mejor modelo  
5.10.3. Herramientas útiles 

Módulo 6. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación 

6.1. La inferencia estadística 

6.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística 
6.1.2. Procedimientos paramétricos 
6.1.3. Procedimientos no paramétricos 

6.2. Análisis exploratorio 

6.2.1. Análisis descriptivo 
6.2.2. Visualización 
6.2.3. Preparación de datos 

6.3. Preparación de datos 

6.3.1. Integración y limpieza de datos 
6.3.2. Normalización de datos 
6.3.3. Transformando atributos 

6.4. Los Valores perdidos 

6.4.1. Tratamiento de valores perdidos 
6.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud 
6.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático 

6.5. El ruido en los datos 

6.5.1. Clases de ruido y atributos 
6.5.2. Filtrado de ruido 
6.5.3. El efecto del ruido 

6.6. La maldición de la dimensionalidad 

6.6.1. Oversampling 
6.6.2. Undersampling 
6.6.3. Reducción de datos multidimensionales 

6.7. De atributos continuos a discretos 

6.7.1. Datos continuos versus discretos 
6.7.2. Proceso de discretización 

6.8. Los datos 

6.8.1. Selección de datos  
6.8.2. Perspectivas y criterios de selección
6.8.3. Métodos de selección  

6.9. Selección de Instancias 

6.9.1. Métodos para la selección de instancias 
6.9.2. Selección de prototipos 
6.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias 

6.10. Preprocesamiento de datos en entornos big data 

6.10.1. Big data 
6.10.2. Preprocesamiento “clásico” versus masivo 
6.10.3. Smart data 

Módulo 7. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos 

7.1. Series de tiempo 

7.1.1. Series de tiempo  
7.1.2. Utilidad y aplicabilidad 
7.1.3. Casuística relacionada 

7.2. La Serie temporal 

7.2.1. Tendencia estacionalidad de ST 
7.2.2. Variaciones típicas 
7.2.3. Análisis de residuos 

7.3. Tipologías 

7.3.1. Estacionarias 
7.3.2. No estacionarias 
7.3.3. Transformaciones y ajustes 

7.4. Esquemas para series temporales  

7.4.1. Esquema (modelo) aditivo 
7.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo 
7.4.3. Procedimientos para determinar el tipo de modelo 

7.5. Métodos básicos de forecast 

7.5.1. Media 
7.5.2. Naïve 
7.5.3. Naïve estacional 
7.5.4. Comparación de métodos 

7.6. Análisis de residuos  

7.6.1. Autocorrelación 
7.6.2. ACF de residuos 
7.6.3. Test de correlación 

7.7. Regresión en el contexto de series temporales 

7.7.1. ANOVA 
7.7.2. Fundamentos 
7.7.3. Aplicación practica  

7.8. Modelos predictivos de series temporales 

7.8.1. ARIMA 
7.8.2. Suavizado exponencial 

7.9. Manipulación y análisis de series temporales con R 

7.9.1. Preparación de los datos 
7.9.2. Identificación de patrones 
7.9.3. Análisis del modelo 
7.9.4. Predicción 

7.10. Análisis gráficos combinados con R  

7.10.1. Situaciones habituales 
7.10.2. Aplicación práctica para resolución de problemas sencillos 
7.10.3. Aplicación práctica para resolución de problemas avanzados 

Módulo 8. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes 

8.1. Preprocesamiento de datos 

8.1.1. Preprocesamiento de datos 
8.1.2. Transformación de datos 
8.1.3. Minería de datos 

8.2. Aprendizaje Automático 

8.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado 
8.2.2. Aprendizaje por refuerzo 
8.2.3. Otros paradigmas de aprendizaje 

8.3. Algoritmos de clasificación 

8.3.1. Aprendizaje Automático Inductivo 
8.3.2. SVM y KNN 
8.3.3. Métricas y puntuaciones para clasificación 

8.4. Algoritmos de Regresión 

8.4.1. Regresión Lineal, regresión Logística y modelos no lineales 
8.4.2. Series temporales 
8.4.3. Métricas y puntuaciones para regresión 

8.5. Algoritmos de Agrupamiento 

8.5.1. Técnicas de agrupamiento jerárquico 
8.5.2. Técnicas de agrupamiento particional 
8.5.3. Métricas y puntuaciones para clustering 

8.6. Técnicas de reglas de asociación 

8.6.1. Métodos para la extracción de reglas 
8.6.2. Métricas y puntuaciones para los algoritmos de reglas de asociación 

8.7. Técnicas de clasificación avanzadas. Multiclasificadores 

8.7.1. Algoritmos de Bagging 
8.7.2. Clasificador “Random Forests” 
8.7.3. “Boosting” para árboles de decisión 

8.8. Modelos gráficos probabilísticos 

8.8.1. Modelos probabilísticos 
8.8.2. Redes bayesianas. Propiedades, representación y parametrización 
8.8.3. Otros modelos gráficos probabilísticos 

8.9. Redes neuronales 

8.9.1. Aprendizaje automático con redes neuronales artificiales 
8.9.2. Redes feedforward 

8.10. Aprendizaje profundo 

8.10.1. Redes feedforward profundas 
8.10.2. Redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia 
8.10.3. Herramientas para implementar redes neuronales profundas

Módulo 9. Arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos 

9.1. Requisitos no funcionales. Pilares de las aplicaciones de datos masivos 

9.1.1. Fiabilidad 
9.1.2. Adaptabilidad 
9.1.3. Mantenibilidad 

9.2. Modelos de datos 

9.2.1. Modelo relacional 
9.2.2. Modelo documental 
9.2.3. Modelo de datos tipo grafo 

9.3. Bases de datos. Gestión del almacenamiento y recuperación de datos 

9.3.1. Índices hash     
9.3.2. Almacenamiento estructurado en log 
9.3.3. Árboles B 

9.4. Formatos de codificación de datos 

9.4.1. Formatos específicos del lenguaje 
9.4.2. Formatos estandarizados 
9.4.3. Formatos de codificación binarios 
9.4.4. Flujo de datos entre procesos 

9.5. Replicación 

9.5.1. Objetivos de la replicación 
9.5.2. Modelos de replicación 
9.5.3. Problemas con la replicación 

9.6. Transacciones distribuidas 

9.6.1. Transacción  
9.6.2. Protocolos para transacciones distribuidas 
9.6.3. Transacciones serializables 

9.7. Particionado 

9.7.1. Formas de particionado 
9.7.2. Interacción de índice secundarios y particionado 
9.7.3. Rebalanceo de particiones 

9.8. Procesamiento de datos offline 

9.8.1. Procesamiento por lotes 
9.8.2. Sistemas de ficheros distribuidos 
9.8.3. MapReduce 

9.9. Procesamiento de datos en tiempo real 

9.9.1. Tipos de broker de mensajes 
9.9.2. Representación de bases de datos como flujos de datos 
9.9.3. Procesamiento de flujos de datos 

9.10. Aplicaciones prácticas en la empresa 

9.10.1. Consistencia en lecturas 
9.10.2. Enfoque holístico de datos 
9.10.3. Escalado de un servicio distribuido 

Módulo 10. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial 

10.1. Sector sanitario 

10.1.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector sanitario 
10.1.2. Oportunidades y desafíos  

10.2. Riesgos y tendencias en sector sanitario   

10.2.1. Uso en el sector sanitario 
10.2.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.3. Servicios financieros  

10.3.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector de los servicios financiero 
10.3.2. Uso en los servicios financieros 
10.3.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.4. Retail 

10.4.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector del retail 
10.4.2. Uso en el retail 
10.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.5. Industria 4.0  

10.5.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Industria 4.0 
10.5.2. Uso en la Industria 4.0 

10.6. Riesgos y tendencias en Industria 4.0   

10.6.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.7. Administración Pública  

10.7.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la administración pública 
10.7.2. Uso en la dministración pública 
10.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.8. Educación  

10.8.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la educación 
10.8.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.9. Silvicultura y agricultura  

10.9.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la silvicultura y agricultura 
10.9.2. Uso en silvicultura y agricultura 
10.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

10.10. Recursos humanos      

10.10.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la gestión de recursos humanos 
10.10.2. Aplicaciones prácticas en el mundo empresarial 
10.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 

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