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Especializaciones
En EI International Business School, nuestras especializaciones están diseñadas para preparar a los profesionales para enfrentar los desafíos del mundo moderno mediante una educación avanzada en áreas clave como IoT, análisis de datos, transformación digital, machine learning, análisis de sentimientos y ética en IA. Cada programa combina teoría y práctica para desarrollar competencias técnicas y de liderazgo, garantizando que nuestros estudiantes no solo comprendan las últimas tendencias tecnológicas, sino que también estén equipados para implementar soluciones innovadoras y éticamente responsables en sus organizaciones.
Especialización en IoT y Análisis de Datos (EIT)
Esta especialización te capacita para integrar dispositivos IoT y análisis de datos en soluciones tecnológicas avanzadas, mejorando la toma de decisiones y la automatización de procesos.
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Módulo No.1
Módulo No.2
Módulo No.3
Módulo No.4
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| Este programa integra los fundamentos de IoT (Internet de las Cosas) con el análisis avanzado de datos. Aprenderás a diseñar, implementar y gestionar soluciones IoT mediante la captura y análisis de grandes volúmenes de datos, con aplicaciones en diversas industrias, desde la manufactura hasta la salud. |
Módulo No.1
Fundamentos de IoT
- Introducción al IoT
- Definición y conceptos clave
- Historia y evolución del IoT
- Aplicaciones y casos de uso del IoT
- Arquitectura de IoT
- Componentes de un sistema IoT
- Protocolos y estándares en IoT
- Redes de comunicación y conectividad
- Hardware y Sensores
- Sensores y actuadores
- Microcontroladores y dispositivos embebidos
- Plataformas de desarrollo de hardware (e.g., Arduino, Raspberry Pi)
Módulo No.2
Fundamentos de Análisis de Datos
- Introducción al Análisis de Datos
- Conceptos básicos de análisis de datos
- Tipos de datos y fuentes de datos
- Procesamiento y limpieza de datos
- Estadística Aplicada
- Estadística descriptiva e inferencial
- Técnicas de muestreo
- Análisis de correlación y regresión
- Visualización de Datos
- Herramientas de visualización de datos (e.g., Tableau, Power BI)
- Principios de diseño de visualización
- Técnicas avanzadas de visualización
Módulo No.3
Integración de IoT y Análisis de Datos
- Recopilación y Almacenamiento de Datos IoT
- Métodos de recolección de datos en IoT
- Bases de datos para IoT (e.g., NoSQL, Time Series Databases)
- Infraestructura de almacenamiento en la nube
- Procesamiento de Datos IoT
- Preprocesamiento de datos de IoT
- Técnicas de análisis en tiempo real
- Análisis predictivo y modelos de machine learning
- Seguridad y Privacidad en IoT
- Amenazas y vulnerabilidades en IoT
- Cifrado y autenticación en dispositivos IoT
- Buenas prácticas de seguridad
Módulo No.4
Proyecto Integrador
- Desarrollo de un Proyecto IoT
- Definición del problema y objetivos del proyecto
- Diseño y prototipado de la solución IoT
- Implementación de la solución y análisis de resultados
- Presentación y Documentación
- Elaboración de la documentación técnica del proyecto
- Preparación de presentaciones efectivas
- Defensa del proyecto ante un jurado
Especialización en Transformación Digital y Cambio Organizacional (ETD)
Enfocada en líderes empresariales, esta especialización proporciona las herramientas para gestionar la transformación digital y el cambio organizacional, impulsando la innovación y la competitividad.
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Módulo No.1
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Módulo No.3
Módulo No.4
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Enfocado en la gestión del cambio en la era digital, este programa te capacita para liderar la transformación digital en las organizaciones, abordando estrategias de innovación, liderazgo digital y gestión del cambio cultural. Te prepara para hacer frente a las demandas del mercado globalizado.
Módulo No.1
Estrategia y Liderazgo en la Transformación Digital
- Desarrollo de Estrategias Digitales
- Análisis estratégico en el contexto digital
- Planificación y ejecución de la transformación digital
- Innovación y competitividad en la era digital
- Liderazgo Digital
- Características del líder digital
- Gestión del cambio en la transformación digital
- Cultura organizacional y mindset digital
- Gobernanza y Ética Digital
- Gobernanza de la tecnología en las organizaciones
- Ética en la transformación digital
- Responsabilidad social corporativa en la era digital
Módulo No.2
Cambio Organizacional
- Teorías y Modelos de Cambio Organizacional
- Modelos clásicos y contemporáneos de cambio
- Teoría de sistemas y su aplicación en el cambio organizacional
- Resistencia al cambio y cómo gestionarla
- Cultura y Cambio Organizacional
- Diagnóstico de la cultura organizacional
- Estrategias para el cambio cultural
- Comunicación efectiva durante el cambio
- Gestión del Talento en la Transformación Digital
- Desarrollo y retención de talento en entornos digitales
- Capacitación y reskilling en la era digital
- Liderazgo colaborativo y trabajo en equipo
Módulo No.3
Innovación y Gestión del Cambio
- Innovación en la Era Digital
- Procesos de innovación y creatividad
- Design Thinking y metodologías ágiles
- Implementación de la innovación en organizaciones
- Gestión del Cambio y Transformación Organizacional
- Herramientas y metodologías para la gestión del cambio
- Medición y seguimiento del cambio organizacional
- Casos de éxito y fracaso en procesos de cambio
- Transformación Ágil
- Principios y prácticas de la agilidad
- Escalamiento de la agilidad en grandes organizaciones
- Agile Leadership y sus aplicaciones
Módulo No.4
Proyecto Integrador
- Desarrollo de un Proyecto de Transformación Digital
- Identificación de oportunidades de transformación en la organización
- Diseño y planificación del proyecto de cambio
- Implementación y gestión del cambio digital
- Evaluación de Impacto
- Medición del impacto de la transformación digital en la organización
- Ajustes y mejora continua post-implementación
- Documentación y lecciones aprendidas
- Presentación Final
- Preparación de la presentación del proyecto
- Defensa del proyecto ante un panel
- Feedback y evaluación del proyecto
Especialización en Machine Learning y Modelos Predictivos (EML)
Esta especialización te entrena en técnicas avanzadas de machine learning y creación de modelos predictivos, preparándote para resolver problemas complejos a través del análisis de datos.
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Módulo No.1
Módulo No.2
Módulo No.3
Módulo No.4
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| Esta especialización te entrena en técnicas avanzadas de machine learning, desde modelos supervisados y no supervisados hasta redes neuronales. Los estudiantes aplican estos modelos para predecir tendencias, optimizar procesos y resolver problemas complejos en sectores como tecnología, finanzas y salud. |
Módulo No.1
Fundamentos de Machine Learning
- Introducción a Machine Learning
- Conceptos básicos y definiciones.
- Tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, semi-supervisado, por refuerzo).
- Aplicaciones en la industria.
- Programación para Machine Learning
- Python y librerías esenciales (NumPy, Pandas, Matplotlib).
- Introducción a Scikit-learn.
- Manejo de datos y preprocesamiento.
- Matemáticas para Machine Learning
- Probabilidades y estadística.
Módulo No.2
Modelos de Aprendizaje Supervisado
- Regresión Lineal y Logística
- Modelos de regresión lineal y su aplicación.
- Regresión logística y clasificación binaria.
- Evaluación de modelos (Métricas de rendimiento).
- Árboles de Decisión y Ensamblado de Modelos
- Árboles de decisión.
- Random Forest y Gradient Boosting.
- Hyperparameter Tuning y Cross-validation.
- Modelos Avanzados: SVM y Redes Neuronales
- Máquinas de Soporte Vectorial (SVM).
- Redes Neuronales Artificiales (ANNs).
- Regularización y ajuste de modelos.
Módulo No.3
Aprendizaje No Supervisado y Técnicas de Agrupamiento
- Clustering y Reducción de Dimensionalidad
- K-Means, DBSCAN, y otros algoritmos de clustering.
- Análisis de Componentes Principales (PCA).
- Técnicas de reducción de dimensionalidad.
- Aprendizaje de Representación
- Word Embeddings y Representación de Texto.
- Modelos Generativos (GANs).
Módulo No.4
Modelos Predictivos y Series Temporales
- Modelos de Series Temporales
- ARIMA, SARIMA y modelos autoregresivos.
- Redes Neuronales para series temporales (LSTM, GRU).
- Evaluación y validación de modelos predictivos.
- Implementación de Modelos Predictivos en Producción
- MLOps: Conceptos y Herramientas.
- Implementación en la nube y despliegue de modelos.
- Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción.
- Implementación y optimización de un modelo predictivo.
- Presentación y defensa del proyecto.
- Seminarios y Talleres Especializados
- Ética en Machine Learning.
- Machine Learning interpretativo.
- Nuevas tendencias y tecnologías emergentes.
Especialización en Análisis de Sentimientos y Minería de Opiniones (EAO)
Desarrolla las habilidades necesarias para analizar opiniones y sentimientos en plataformas digitales, utilizando herramientas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y minería de opiniones.
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Módulo No.3
Módulo No.4
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Este programa se centra en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos textuales y extraer opiniones y sentimientos en redes sociales y otras plataformas digitales. Ideal para aquellos interesados en mejorar la experiencia del cliente, marketing digital y análisis de tendencias de mercado.
Módulo No.1
Fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
- Conceptos básicos y aplicaciones de NLP.
- Técnicas de preprocesamiento de texto (tokenización, stemming, lematización).
- Modelos estadísticos y aprendizaje automático en NLP.
- Limpieza y Preparación de Datos Textuales
- Técnicas de limpieza de datos textuales.
- Representación vectorial del texto (Bag of Words, TF-IDF).
- Manejo de datos desequilibrados en análisis de sentimientos.
- Herramientas y Librerías para NLP
- NLTK, SpaCy y Gensim.
- Introducción a transformers y embeddings preentrenados.
- Uso de bibliotecas avanzadas (Hugging Face Transformers).
Módulo No.2
Técnicas de Análisis de Sentimientos
- Modelos Básicos para Análisis de Sentimientos
- Clasificación binaria: sentimientos positivos vs. negativos.
- Modelos tradicionales: Naive Bayes, SVM.
- Evaluación de modelos y métricas clave (precisión, recall, F1-score).
- Análisis de Sentimientos Multiclase y Multietiqueta
- Clasificación de sentimientos en múltiples categorías.
- Análisis de polaridad y subjetividad.
- Técnicas avanzadas de etiquetado multiclase y multietiqueta.
- Análisis de Sentimientos con Modelos Profundos
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y LSTM.
- Modelos basados en transformers (BERT, GPT).
- Interpretabilidad y explicabilidad de modelos de deep learning.
Módulo No.3
Minería de Opiniones y Análisis de Tendencias
- Extracción de Opiniones y Aspectos
- Extracción de aspectos y temas en texto.
- Análisis de sentimiento a nivel de aspecto.
- Técnicas de co-ocurrencia y clustering semántico.
- Minería de Opiniones en Redes Sociales
- Técnicas de scraping y recolección de datos de redes sociales.
- Análisis de sentimientos en tiempo real.
- Detección de tendencias y análisis de emociones.
- Visualización y Comunicación de Resultados
- Visualización de resultados de análisis de sentimientos.
- Dashboards y reportes interactivos.
- Presentación de hallazgos a stakeholders no técnicos.
Módulo No.4
Aplicaciones Avanzadas y Proyecto Final
- Aplicaciones Avanzadas del Análisis de Sentimientos
- Análisis de sentimientos en múltiples idiomas.
- Uso de análisis de sentimientos en CRM y marketing.
- Aplicación en monitoreo de reputación y análisis de competencia.
- Ética y Consideraciones en Minería de Opiniones
- Privacidad de los datos y consentimiento informado.
- Sesgos en modelos de análisis de sentimientos.
- Impacto social del uso de análisis de sentimientos.
- Proyecto Final de Especialización
- Desarrollo de un proyecto real con datos de la industria.
- Implementación de un sistema completo de análisis de sentimientos.
- Presentación, documentación y defensa del proyecto.
Especialización en Ética y Gobernanza de la IA (EGIA)
Esta especialización aborda los aspectos éticos y de gobernanza en el desarrollo de inteligencia artificial, garantizando el uso responsable y regulado de las tecnologías emergentes.
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Módulo No.2
Módulo No.3
Módulo No.4
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| Diseñado para aquellos interesados en la inteligencia artificial, esta especialización aborda los aspectos éticos y regulatorios en el desarrollo y uso de IA. Aprenderás sobre la gobernanza de la IA, los desafíos éticos y cómo implementar tecnologías de manera justa y responsable en diferentes industrias. |
Módulo No.1
Fundamentos de Ética en Inteligencia Artificial
- Introducción a la Ética en la IA
- Conceptos clave de ética y moral en la tecnología.
- Historia y evolución de la ética en la computación y la IA.
- Principios éticos en el desarrollo y uso de IA.
- Desafíos Éticos en la IA
- Sesgo algorítmico y discriminación.
- Privacidad y protección de datos.
- Transparencia y explicabilidad de los modelos.
- Ética Aplicada a la IA
- Dilemas éticos en aplicaciones específicas (salud, finanzas, seguridad).
- Equidad y justicia en la toma de decisiones automatizadas.
- Responsabilidad y accountability en sistemas autónomos.
Módulo No.2
Gobernanza de la Inteligencia Artificial
- Modelos de Gobernanza para la IA
- Marcos regulatorios actuales y emergentes.
- Normativas internacionales y directrices éticas.
- Roles de gobiernos, empresas y sociedad civil en la gobernanza de la IA.
- Políticas Públicas y Regulación
- Análisis de políticas públicas sobre IA a nivel global.
- Regulación de la IA en sectores críticos (seguridad, transporte, finanzas).
- Propuestas para una regulación efectiva y adaptable.
- Gobernanza Corporativa y Compliance
- Implementación de principios éticos en organizaciones.
- Mecanismos de supervisión y control en el desarrollo de IA.
- Estrategias de compliance y auditoría de sistemas de IA.
Módulo No.3
Impacto Social y Económico de la IA
- Impacto Social de la IA
- Análisis del impacto de la IA en el empleo y la economía.
- Desigualdades sociales y tecnológicas.
- Inclusión digital y accesibilidad en la era de la IA.
- IA y Derechos Humanos
- IA en el contexto de los derechos humanos.
- Protección de derechos en entornos automatizados.
- Casos de estudio: vigilancia, reconocimiento facial, y derechos civiles.
- Sostenibilidad y IA
- Impacto ambiental de la IA y su huella de carbono.
- Uso de IA para abordar desafíos globales (cambio climático, sostenibilidad).
- Estrategias para un desarrollo sostenible de la IA.
Módulo No.4
Proyecto Final y Estudios de Caso
- Estudios de Caso en Ética y Gobernanza de la IA
- Análisis de casos reales de implementación ética de la IA.
- Lecciones aprendidas de fallos éticos y regulatorios.
- Discusión de mejores prácticas en diferentes industrias.
- Talleres y Seminarios Especializados
- Talleres prácticos sobre auditoría ética de modelos de IA.
- Seminarios con expertos en gobernanza y regulación de IA.
- Debates sobre futuros posibles de la IA y la ética.
- Proyecto Final de Especialización
- Desarrollo de un proyecto relacionado con la ética y gobernanza de la IA.
- Evaluación de un sistema de IA desde una perspectiva ética y de gobernanza.
- Presentación y defensa del proyecto ante un panel de expertos.
Especialización en Diseño de Experiencia de Usuario con IA (EDXU)
Te prepara para liderar la creación de experiencias de usuario personalizadas y optimizadas mediante el uso de IA, lo que es fundamental en sectores como el comercio electrónico, la tecnología y la atención al cliente.
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Módulo No.4
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Esta especialización combina los principios del diseño centrado en el usuario con aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial para crear experiencias de usuario innovadoras y personalizadas. Los estudiantes aprenden a diseñar interfaces intuitivas, asistentes virtuales y experiencias inmersivas impulsadas por IA.
Módulo No.1
Fundamentos de Experiencia de Usuario (UX) y Diseño Centrado en el Usuario
- Introducción a la Experiencia de Usuario
- Principios fundamentales de UX y su importancia.
- Metodologías de diseño centrado en el usuario.
- Investigación de usuarios: técnicas y herramientas.
- Diseño de Interfaces de Usuario (UI)
- Principios de diseño visual y accesibilidad.
- Wireframing y prototipado.
- Herramientas de diseño UI (Sketch, Figma, Adobe XD).
- Evaluación y Pruebas de Usabilidad
- Métodos de evaluación de UX.
- Pruebas de usabilidad y análisis de resultados.
- Mejora iterativa del diseño basado en feedback.
Módulo No.2
Inteligencia Artificial Aplicada al Diseño de UX
- Fundamentos de IA en el Diseño de UX
- Introducción a la inteligencia artificial y machine learning.
- Aplicaciones de IA en el diseño y personalización de la experiencia de usuario.
- Ética y consideraciones de privacidad en el uso de IA en UX.
- Personalización y Recomendación Automatizada
- Algoritmos de recomendación y personalización de contenidos.
- IA en la creación de experiencias de usuario adaptativas.
- Segmentación de usuarios y análisis predictivo.
- Diseño Conversacional y Asistentes Virtuales
- Introducción al diseño de interfaces conversacionales.
- Creación y optimización de chatbots y asistentes virtuales.
- IA en el análisis del lenguaje natural (NLP) para mejorar la UX.
Módulo No.3
Diseño de Interacciones Inteligentes y Experiencias Inmersivas
- Interacción Persona-IA
- Diseño de interacciones centradas en la colaboración humano-máquina.
- Evaluación de la confianza y usabilidad en sistemas IA.
- Diseño ético de interacciones con IA.
- Experiencias Inmersivas y Realidad Aumentada/Virtual
- Diseño de experiencias de usuario en AR/VR.
- IA en la creación de entornos virtuales adaptativos.
- Casos de estudio: aplicaciones de AR/VR con IA en diferentes industrias.
- Análisis de Comportamiento de Usuarios con IA
- Herramientas y técnicas de análisis de comportamiento.
- Uso de IA para predecir y adaptar la experiencia de usuario en tiempo real.
- Análisis de datos de interacción y optimización de la UX.
Módulo No.4
Proyecto Final y Nuevas Tendencias en UX con IA
- Nuevas Tendencias en UX y IA
- Diseño inclusivo y accesible con IA.
- Tendencias emergentes: UX en la era de la IA generativa.
- Futuro del diseño UX en entornos altamente automatizados.
- Seminarios y Talleres Especializados
- Talleres prácticos sobre herramientas de IA para diseñadores de UX.
- Seminarios con expertos en IA aplicada al diseño.
- Debates sobre ética y sostenibilidad en el diseño UX con IA.
- Proyecto Final de Especialización
- Desarrollo de un proyecto completo integrando IA en el diseño de UX.
- Evaluación del impacto de la IA en la experiencia de usuario.
- Presentación, documentación y defensa del proyecto ante un panel de expertos.
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