Master de Formación Permanente en Power BI y Business Intelligence

Si quieres capacitarte en visualización de datos y business intelligence, aprendiendo a transformar datos en conocimientos estratégicos mediante Power BI, SEO y analítica web, esta es la formación que buscas. Prepárate de una forma completa y profesional para orientar cualquier toma de decisiones en base a los datos.

Matricularme

Precio

2.195€

Metodología

100% Online

Duración

12 meses

Créditos

60 ECTS

Información

Este máster responde a la necesidad de interpretar y gestionar el enorme volumen de datos generado por las organizaciones. A través de este programa, aprenderás a extraer información valiosa, aplicar técnicas de SEO y analítica web, y diseñar dashboards interactivos, convirtiéndote en un experto en la toma de decisiones basadas en datos.

Para qué te prepara

Este máster te prepara para dominar la visualización de datos y la analítica web, esenciales para la toma de decisiones basada en datos, aprendiendo a:
- Analizar datos efectivamente para extraer insights valiosos.
- Aplicar técnicas de SEO y analítica web para optimizar el rendimiento digital.
- Diseñar dashboards interactivos que facilitan la comunicación y comprensión de la información.

Objetivos

- Dominar técnicas de visualización de datos con herramientas como Tableau, D3, y Power BI.
- Aplicar principios de visualización de datos de manera efectiva.
- Desarrollar habilidades en analítica web y SEO.
- Crear dashboards interactivos para análisis de datos.

A quién va dirigido

Este programa formativo está dirigido a perfiles profesionales y académicos que busquen desarrollar competencias clave en BI y análisis de datos, como:
- Estudiantes y recién titulados que quieran especializarse en el ámbito de la analítica de datos y la visualización de información.
- Profesionales en áreas como el análisis de datos, marketing y negocios que buscan ampliar sus conocimientos y habilidades en BI.
- Analistas de datos y científicos de datos que desean profundizar en herramientas específicas y técnicas avanzadas de visualización y análisis.

Contenido del máster

MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0
  1. Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
  2. Socialización de la Web
  3. Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL
  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
  1. La transición digital del modelo de negocio tradicional
  2. Nuevos modelos de negocio
  3. Freemium
  4. Modelo Long Tail
  5. Modelo Nube y SaaS
  6. Modelo suscripción
  7. Dropshipping
  8. Afiliación
  9. Infoproductos y E-Learning
  10. Otros
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
  1. BBVA y la empresa inteligente
  2. DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID
  3. El Corte Inglés
  4. Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES
  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como inventar mercados a través de la innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
  1. La transformación digital de la cadena de valor
  2. La industria 4.0
  3. Adaptación de la organización a través del talento y la innovación
  4. Modelos de proceso de innovación
  5. Gestión de innovación
  6. Sistema de innovación
  7. Cmo reinventar las empresas innovando en procesos
  8. Innovación en procesos a través de las TIC
  9. El comercio electrónico: Innovar en los canales de distribución
  10. Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs
  11. Caso Helvex: El cambio continuo
  12. La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA
MÓDULO 2. BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE FUNDAMENTALS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS: BIG DATA Y THICK DATA
  1. Qué es big data
  2. Qué es thick data y cuál es el matiz para diferenciar ambos términos
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. Cuál es el papel de las fuentes de datos
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos big data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES
  1. Thick data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de big data
  3. Big data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del big data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CÓMO HACER CRECER UN NEGOCIO A TRAVÉS DEL BIG DATA Y SUS APLICACIONES
  1. Marketing estratégico y big data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de open data
  4. IoT (Internet of Things o Internet de las Cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BIG DATA EN DIFERENTES SECTORES
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y big data combinados
  3. El papel del big data en IA
  4. Big data en salud
  5. Necesidad de big data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big data y people analytics en RRHH
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de business intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución business intelligence
  3. Business intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y factores de riesgos del business intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y técnicas de data mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y web mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión general: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. DataWarehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto de Internet de las Cosas (IoT)
  2. Qué es IoT
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 11. STORYTELLING
  1. Qué es el data storytelling
  2. Elementos clave del data storytelling
  3. Por qué es importante el data storytelling
  4. Cómo hacer data storytelling
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ECOSISTEMA HADOOP
  1. Qué es Hadoop y su relación con big data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
MÓDULO 3. DATA MINING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS
  1. Minería de datos
  2. Qué podemos hacer con data mining
  3. Qué usos puede tener el data mining
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CICLO DATA MINING
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de textos y web mining
  3. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y big data combinados
  3. El papel del big data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con big data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
MÓDULO 4. EXCEL AVANZADO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS
  1. Elementos de la interfaz
  2. Introducción y edición de datos
  3. Establecimiento de formato
  4. Trabajo con múltiples hojas
  5. Creación de gráficos
  6. Personalización
  7. La ayuda, un recurso importante
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EDICIÓN DE DATOS Y FÓRMULAS
  1. Tipos de datos
  2. Introducción de datos
  3. Referencias a celdillas
  4. Presentación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLAS Y LISTAS DE DATOS
  1. Datos de partida
  2. Totalizar y resumir
  3. Filtrar y agrupar los datos
  4. Tablas dinámicas
  5. Tablas de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS
  1. Configuración de herramientas de análisis
  2. Tablas con variables
  3. Funciones para hacer pronósticos
  4. Simulación de escenarios
  5. Persecución de objetivos
  6. La herramienta Solver
  7. Otras herramientas de análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES DE DATOS
  1. Obtención de datos
  2. Edición de bases de datos
  3. Funciones de bases de datos
  4. Asignación XML
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS Y DIAGRAMAS
  1. Generación de gráficos
  2. Inserción de minigráficos
  3. Personalización de máximos y mínimos
  4. Inserción de formas
  5. Imágenes
  6. Elementos gráficos e interactividad
  7. SmartArt
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PUBLICACIÓN DE DATOS
  1. Impresión de hojas
  2. Publicar libros de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNCIONES LÓGICAS
  1. Relaciones y valores lógicos
  2. Toma de decisiones
  3. Anidación de expresiones y decisiones
  4. Operaciones condicionales
  5. Selección de valores de una lista
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BÚSQUEDA DE DATOS
  1. Manipulación de referencias
  2. Búsqueda y selección de datos
  3. Transponer tablas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS FUNCIONES DE INTERÉS
  1. Manipulación de texto
  2. Trabajando con fechas
  3. Información diversa
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ACCESO A FUNCIONES EXTERNAS
  1. Registro de funciones externas
  2. Invocación de funciones
  3. Macros al estilo de Excel 4.0
  4. Libros con macros
UNIDAD DIDÁCTICA 12. MACROS Y FUNCIONES
  1. Registro y reproducción de macros
  2. Administración de macros
  3. Definición de funciones
UNIDAD DIDÁCTICA 13. INTRODUCCIÓN A VBA
  1. El editor de Visual Basic
  2. El editor de código
  3. La ventana Inmediato
  4. Un caso práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 14. VARIABLES Y EXPRESIONES
  1. Variables
  2. Expresiones
UNIDAD DIDÁCTICA 15. ESTRUCTURAS DE CONTROL. EL MODELO DE OBJETOS DE EXCEL
  1. Valores condicionales
  2. Sentencias condicionales
  3. Estructuras de repetición
  4. Objetos fundamentales de Excel
  5. Otros objetos de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 16. MANIPULACIÓN DE DATOS
  1. Selección de una tabla de datos
  2. Manipulación de los datos
  3. Inserción de nuevos datos
  4. La solución completa
UNIDAD DIDÁCTICA 17. CUADROS DE DIÁLOGO
  1. Cuadros de diálogo prediseñados
  2. Cuadros de diálogo personalizados
  3. Una macro más atractiva y cómoda
  4. Iniciación del cuadro de diálogo
UNIDAD DIDÁCTICA 18. TRABAJO EN GRUPO
  1. Compartir un libro
  2. Comentarios a los datos
  3. Control de cambios
  4. Herramientas de revisión
UNIDAD DIDÁCTICA 19. DOCUMENTOS Y SEGURIDAD
  1. Limitar el acceso a un documento
  2. Seguridad digital
UNIDAD DIDÁCTICA 20. PERSONALIZACIÓN DE EXCEL
  1. Parámetros aplicables a libros y hojas
  2. Opciones de entorno
  3. La cinta de opciones
  4. Crear fichas y grupos propios
MÓDULO 5. DATA VISUALIZATION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. Qué es la visualización de datos
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU
  1. Qué es Tableau: Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación de Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER
UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE CHART
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CHARTBLOCKS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INFOGRAM
UNIDAD DIDÁCTICA 9. LEAFLET
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CARTO
  1. CartoDB
MÓDULO 7. POWER BI
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI
  1. Qué es Power BI
  2. Funciones de Power BI
  3. Versiones de Power BI
  4. Roles de Power BI
  5. Planificación de proyectos con Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI
  1. Instalación y puesta en marcha
  2. Conexión de datos a Power BI
  3. Filtrado de datos
  4. Vista de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS
  1. Introducción al modelado de datos
  2. Creación de medidas
  3. Creación y relación entre tablas
  4. Creación de columnas y medidas calculadas
  5. Dinamizar columnas
  6. Fórmulas de consulta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. Creación de gráficas
  2. Tablas dinámicas
  3. Segmentación de datos
  4. Uso de objetos visuales
  5. Formas y cuadros de texto
  6. Imágenes
  7. Matrices y tablas
  8. Cómo crear un velocímetro
  9. Mapas
  10. Slicers
  11. Cómo modificar colores
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS
  1. Uso del dashboard
  2. Compartir dashboards
  3. Añadir widgets
  4. Cómo crear reportes
  5. Ajustes del panel
  6. Preguntas y respuestas del dashboard
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS
  1. Exportar datos de Power BI a Excel
  2. Exportar dashboards
  3. Crear paquetes de contenido
  4. Presentación de informes
  5. Cómo públicar y compartir informes
  6. Introducción a Power BI mobile
MÓDULO 7. ANALÍTICA WEB
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
  1. Qué es la analítica web
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEO
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANALÍTICA WEB ORIENTADA AL SEM
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANALÍTICA WEB ORIENTADA A LAS REDES SOCIALES
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. YouTube
  6. LinkedIn
  7. TikTok
  8. Instagram
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS Y ESTRATEGIAS
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
UNIDAD DIDÁCTICA 10. OTRAS HERRAMIENTAS PARA ANALÍTICA WEB
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
  1. Qué son las cookies
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies
MÓDULO 8. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

Tras finalizar el máster estarás preparado para desempeñar roles clave en el análisis de datos:
- Analista de datos y científico de datos: Especializado en la extracción de insights valiosos para informar decisiones estratégicas.
- Especialista en visualización de datos: Creando representaciones gráficas claras y efectivas de información compleja.
- Consultor de Business Intelligence: Asesorando a empresas en la implementación de soluciones estratégicas basadas en datos.

Nuestra metodología

Contenidos actualizados
por especialistas
del sector

Plataforma de aprendizaje avanzada con inteligencia artificial integrada

Aprendizaje experiencial mediante participación activa del estudiante

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Enfoque interdisciplinario

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Titulación universitaria

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