Con este programa serás capaz de diseñar y poner en práctica una estrategia efectiva de manejo de datos. Así podrás ejercer como Data Science Officer (DSO) con total acierto” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH 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 ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El temario de este programa realiza un recorrido trasversal por los conocimientos necesarios para ejercer como Data Science Officer: desde la analítica del dato en la empresa, hasta las arquitecturas y sistemas para uso intensivo de datos, entre otras cuestiones. Todo ello, desde una perspectiva práctica, con un contenido presentado en formato multimedia y 100% online. Así se consigue facilitar el afianzamiento de los conocimientos y la compatibilización del estudio con otras tareas del día a día. 

TECH te ofrece un modelo académico basado en contenido de alta calidad, presentado en formato multimedia y en modalidad 100% online. Un sistema acorde a las necesidades del directivo actual y que está rompiendo los cimientos de la educación universitaria online” 

Plan de estudios

Conforme las empresas crecen, también lo hace su necesidad de manejar de manera eficiente los datos. Para ello, deben contar en sus plantillas con la figura del Data Scienca Officer, un perfil polivalente no solo capaz de gestionar los aspectos técnicos del manejo del dato, sino también las cuestiones económicas y de gestión de recursos en la organización. En concreto, el CTO deberá encargarse de establecer las políticas y procedimientos para la gestión de los datos, trabajando de forma transversal con el resto de los departamentos de la empresa para obtener, preparar, organizar, proteger y analizar los datos, de manera que se puedan utilizar para mejorar todas las áreas del negocio. 

Por eso, y pensando en las necesidades del mercado laboral actual, TECH lanza este programa donde se profundizará en 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. 

Todo el contenido del programa está pensado para potenciar las habilidades técnicas específicas de los profesionales interesados en la problemática que supone la analítica del dato y su posterior transformación en conocimiento. 

Además, y 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 integradas en el proceso académico online.   

Este Máster de Formación Permanente 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

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Máster de Formación Permanente en Data Science Management (DSO, Data Science Officer) de manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su 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. RR.HH
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. RR.HH y beneficios de la analítica del dato 
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH

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 (Data Warehouse) 

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. Naive 
7.5.3. Naive 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 Administración 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 

Cuenta con programa único, clave y decisivo para impulsar el desarrollo profesional que necesitas para convertirte un líder”