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Primer Curso
Primer Semestre
Calculus and Algebra
Los estudiantes desarrollan una comprensión rigurosa del cálculo y del álgebra lineal, el lenguaje matemático que sustenta el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Al finalizar el curso, los estudiantes contarán con las habilidades de razonamiento cuantitativo y la fluidez matemática necesarias para tener éxito en los cursos avanzados del programa.
Se introduce a los estudiantes en los principios fundamentales de cómo funcionan las computadoras, desde la lógica matemática y la arquitectura de hardware hasta los sistemas operativos y la programación. A lo largo del curso, los estudiantes podrán pensar de manera algorítmica para resolver problemas y escribir sus propios programas en Python.
Los estudiantes adquieren las herramientas económicas esenciales para comprender cómo funcionan los mercados, explorando la dinámica de la oferta y la demanda, la elasticidad de los precios y las estructuras de mercado. Los estudiantes podrán aplicar el razonamiento económico a decisiones empresariales estratégicas y a desafíos de política pública.
Los estudiantes examinan las estructuras sociales, las dinámicas de poder y las ideologías que moldean a los individuos, las organizaciones y el mundo moderno. Se basarán en teorías sociológicas y las aplicarán a problemas del mundo real, como el sesgo algorítmico y la gobernanza global. El curso ayudará a los estudiantes a fortalecer su pensamiento crítico y a convertirse en profesionales con una mayor conciencia ética.
Los estudiantes adquieren una introducción integral a la estadística descriptiva y la probabilidad, abarcando la resumición de datos, los modelos de probabilidad y las variables aleatorias discretas y continuas, con práctica aplicada en Excel. Al finalizar el curso, los estudiantes tendrán confianza para aplicar el razonamiento estadístico y comunicar conclusiones basadas en datos en un contexto empresarial.
Los estudiantes amplían sus conocimientos fundamentales de cálculo y álgebra para profundizar en el cálculo multivariable, las ecuaciones diferenciales, los métodos numéricos y los espacios de funciones. El curso proporcionará a los estudiantes las herramientas matemáticas necesarias para sobresalir en disciplinas como la ciencia de datos, las finanzas cuantitativas y la investigación.
Se introduce a los estudiantes en los marcos legales que regulan la actividad empresarial, incluyendo el derecho corporativo, la propiedad intelectual, el derecho de la competencia, los contratos mercantiles y la gestión de crisis. Al finalizar el curso, los estudiantes contarán con las habilidades prácticas necesarias para identificar consideraciones legales en la toma de decisiones empresariales y colaborar eficazmente con profesionales del derecho.
Los estudiantes exploran la teoría y la práctica de la inferencia estadística, aprendiendo a tomar decisiones basadas en datos mediante técnicas como las pruebas de hipótesis, la estimación, el análisis de regresión y el agrupamiento. Al aplicar estas herramientas a entornos empresariales reales, los estudiantes desarrollarán sólidas habilidades analíticas y de alfabetización de datos, junto con experiencia práctica en el uso de herramientas de software estadístico.
Los estudiantes exploran el funcionamiento de la economía agregada en un contexto global, analizando la política fiscal y monetaria, los mercados laborales y los modelos de economía abierta. El curso tiene como objetivo dotar a los estudiantes de las habilidades necesarias para evaluar críticamente las tendencias económicas y comprender las fuerzas económicas más amplias que configuran el entorno empresarial.
Los estudiantes amplían sus conocimientos fundamentales de Python para dominar los principios de la programación orientada a objetos, incluyendo la herencia, la encapsulación y el polimorfismo. También aprenderán a utilizar bibliotecas como NumPy para manipular y analizar grandes conjuntos de datos. Los estudiantes serán capaces de diseñar programas en Python escalables y bien estructurados, así como de aplicar técnicas sistemáticas de prueba y depuración para resolver problemas.
Los estudiantes son introducidos al pensamiento algorítmico fundamental y a las estructuras de datos, abarcando algoritmos de ordenamiento, recursión, árboles, grafos, programación dinámica y búsqueda heurística. A través de clases teóricas y ejercicios prácticos en Python, los estudiantes desarrollarán un conjunto sólido de herramientas computacionales para estudios más avanzados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Los estudiantes aprenderán a interpretar y evaluar la salud financiera de empresas y grupos corporativos, abarcando estados financieros avanzados, procesos de consolidación y análisis de rentabilidad y mercado. A lo largo del curso, los estudiantes serán capaces de diagnosticar la situación financiera de una empresa y formular recomendaciones fundamentadas utilizando datos reales de compañías, incluyendo informes de sostenibilidad.
Los estudiantes son introducidos a los conceptos, herramientas y marcos esenciales que sustentan el marketing moderno. Al desarrollar los tres pilares fundamentales comprender, crear y ejecutar, los estudiantes adquirirán habilidades prácticas en investigación de mercados, segmentación, definición de públicos objetivos, posicionamiento y toma de decisiones sobre el mix de marketing.
Los estudiantes exploran los principios fundamentales que guían cómo las empresas crean y entregan bienes y servicios, desde la innovación y la planificación hasta la gestión de la calidad, la sostenibilidad y la transformación digital. Utilizando marcos como Lean, Six Sigma e Industria 4.0, los estudiantes estarán capacitados para alinear las decisiones operativas con la estrategia corporativa general, impulsando eficiencia, calidad y ventaja competitiva.
Los estudiantes aprenden las prácticas fundamentales del desarrollo de software moderno, abarcando principios de diseño de software, scripting en terminal, control de versiones con Git y GitHub, containerización con Docker y despliegue de servidores. A través de ejercicios prácticos y proyectos colaborativos, los estudiantes adquirirán las bases técnicas necesarias para tener éxito en estudios avanzados de arquitectura de sistemas, DevOps y gestión de bases de datos.
Los estudiantes exploran las teorías y conceptos clave que moldean cómo las personas se comportan, colaboran y lideran dentro de las organizaciones, incluyendo motivación, dinámica de equipos, gestión de conflictos y liderazgo transformacional. Al finalizar el curso, los estudiantes tendrán un mayor conocimiento de su propio estilo de liderazgo y las herramientas necesarias para generar un impacto significativo y responsable en cualquier equipo u organización.
Los estudiantes adquieren las habilidades esenciales para diseñar, gestionar y consultar bases de datos tanto relacionales como NoSQL. Aprenderán a modelar datos utilizando diagramas entidad-relación, a escribir consultas SQL en MySQL y a manipular datos en MongoDB. El curso tiene como objetivo preparar a los estudiantes para contribuir al desarrollo de aplicaciones modernas centradas en los datos y a la definición de estrategias empresariales basadas en información.
Los estudiantes adquieren las herramientas analíticas para comprender cómo las empresas generan valor para los accionistas, abarcando evaluación de inversiones, presupuestación de capital, costo de capital y análisis de flujo de caja descontado. Los estudiantes serán capaces de evaluar con confianza decisiones financieras y aplicar modelos de valoración estándar de la industria en entornos profesionales.
Los estudiantes reciben una introducción completa a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Explorarán las bases matemáticas detrás de los algoritmos de aprendizaje supervisado, la preparación de datos, la optimización y la evaluación de modelos. A través de programación práctica en Python y proyectos grupales, los estudiantes adquirirán el conocimiento fundamental para abordar desafíos complejos basados en datos y avanzar con confianza hacia temas avanzados de IA, como aprendizaje profundo y redes neuronales.
Los estudiantes son introducidos a la teoría y la aplicación práctica de técnicas de optimización y modelado computacional, incluyendo búsqueda heurística, recocido simulado, simulaciones Monte Carlo y algoritmos genéticos aplicados a desafíos complejos de negocios y economía. Los estudiantes aprenderán a diseñar e implementar soluciones algorítmicas para problemas del mundo real en áreas como finanzas, gestión de operaciones y planificación estratégica.
Los estudiantes aplican la inteligencia artificial a desafíos reales de negocios y sostenibilidad, desarrollando proyectos completos que integran implementación técnica, investigación cualitativa, pensamiento de diseño y evaluación de impacto alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU. Al finalizar, los estudiantes habrán construido una solución de IA funcional que resuelve un problema del mundo real.
Cloud Solutions
Los estudiantes son introducidos a la computación en la nube, explorando cómo plataformas líderes de la industria como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform pueden utilizarse para construir soluciones de análisis de datos escalables, seguras y eficientes. Al finalizar el curso, los estudiantes estarán capacitados para diseñar, desplegar y gestionar arquitecturas en la nube reales, así como automatizar el despliegue de infraestructura.
Los estudiantes avanzan en sus habilidades de visualización de datos en Python aprendiendo a construir paneles interactivos usando herramientas estándar de la industria como Streamlit. También explorarán los principios de un diseño visual efectivo y la narración de datos en contextos empresariales reales. Al finalizar, los estudiantes estarán capacitados para comunicar insights de datos con claridad e impacto, así como para reconocer los sesgos cognitivos que pueden afectar la toma de decisiones acertadas.
Los estudiantes profundizan en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluyendo métodos de ensamblaje, clustering, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje activo. Aprenderán a diseñar, implementar y optimizar pipelines completos de machine learning aplicados a problemas empresariales reales. Los estudiantes desarrollarán la experiencia técnica y el juicio crítico necesarios para evaluar el desempeño de los modelos y anticipar las implicaciones más amplias de la implementación de soluciones de IA.
Los estudiantes exploran cómo se gestionan las grandes empresas diversificadas a nivel directivo, examinando decisiones sobre diversificación, fusiones y adquisiciones, alianzas y expansión internacional. A través de estudios de caso y análisis práctico de empresas, los estudiantes aprenderán los marcos analíticos y las habilidades de pensamiento estratégico necesarias para enfrentar los desafíos complejos que enfrentan los altos directivos en la actualidad.
Los estudiantes exploran cómo los líderes pueden aprovechar la inteligencia artificial de manera responsable, examinando las dimensiones estratégicas, éticas y organizacionales de la adopción de IA en contextos que van desde el diseño organizacional basado en datos hasta la gestión de transformaciones digitales a gran escala. El curso tiene como objetivo dotar a los estudiantes de las habilidades para desarrollar organizaciones preparadas para la IA, aplicar analítica de personas en decisiones de liderazgo y enfrentar los desafíos humanos y éticos de la implementación de IA.
Los estudiantes exploran la intersección de la inteligencia artificial, la ética, la ley y la sociedad, examinando cómo las decisiones técnicas en el desarrollo de IA tienen consecuencias reales sobre la equidad, la responsabilidad y el poder, a través de estudios de caso y el análisis de marcos como la Ley de IA de la UE. Los estudiantes estarán capacitados para evaluar críticamente las implicaciones éticas y legales de los sistemas de IA y diseñar estrategias de gobernanza responsable.
Los estudiantes son introducidos a los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de potentes arquitecturas de redes neuronales, incluyendo Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales Recurrentes y Transformers. Adquiriendo experiencia práctica en la construcción y entrenamiento de modelos en PyTorch para visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, los estudiantes estarán capacitados para diseñar soluciones de aprendizaje profundo de extremo a extremo y comunicar sus resultados a audiencias tanto técnicas como no técnicas.
Los estudiantes adquieren experiencia avanzada y práctica en el diseño y despliegue de sistemas impulsados por IA utilizando herramientas líderes de la industria como GitHub Actions, AWS y Docker. Construirán pipelines completos de CI/CD y soluciones de MLOps listas para producción, incluyendo un sistema totalmente integrado de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Los estudiantes estarán preparados para cerrar la brecha entre el desarrollo de IA y su implementación en el mundo real, con habilidades altamente demandadas en automatización, infraestructura en la nube y excelencia operativa.
El programa contempla que todos los estudiantes realicen 30 créditos de intercambio en el séptimo semestre. Esta materia se cursará en una de la universidades y escuelas de negocios con los que Esade tiene un acuerdo de intercambio. De este modo, adquirirás una perspectiva global de la gestión empresarial y el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.
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