Master en

Business Analytics e Inteligencia Artificial

Con el aval de:

Miami, Florida, EE.UU.

Más Información

Nombre

Apellido

País

Nivel de estudios

Nivel de estudios*

*Todos los datos son obligatorios

INICIO

2026

MÓDULOS

DURACIÓN

1 año

FORMATO

Híbrido

REQUISITO

Bachelor / Licenciatura

Presentación del Máster

Estudiar Master en Business Analytics e Inteligencia Artificial

En un mundo empresarial cada vez más impulsado por los datos, la necesidad de ejecutivos capacitados en Business Analytics e Inteligencia Artificial se vuelve crucial. Este máster está diseñado para equipar a los líderes de negocios con las herramientas y habilidades necesarias para transformar datos en decisiones estratégicas.

La integración de la analítica de datos con la inteligencia artificial permite a las organizaciones optimizar procesos, personalizar la experiencia del cliente y anticiparse a las tendencias del mercado. Con la creciente demanda de perfiles que comprendan y utilicen estas tecnologías, graduarse de este programa no solo abre puertas a nuevas oportunidades profesionales, sino que también posiciona a los egresados como agentes de cambio en sus organizaciones.

Nuestro GRAN OBJETIVO

es lograr que nunca dejes de aprender y evolucionar

Desarrollar habilidades analíticas que permitan interpretar y transformar datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas.
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de Business Analytics para la optimización de procesos y recursos en las organizaciones.
Fomentar la comprensión de los principios de la inteligencia artificial y su aplicación en entornos empresariales.
Promover la capacidad de diseñar e implementar modelos predictivos que mejoren la toma de decisiones a nivel organizacional.
Impulsar el desarrollo de estrategias basadas en datos que favorezcan la innovación y la competitividad de las empresas.
Establecer competencias en la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) para generar insights valiosos.
Facilitar el entendimiento de la ética en el uso de datos y de la inteligencia artificial en el contexto empresarial.
Preparar a los egresados para liderar proyectos de transformación digital que integren la analítica y la inteligencia artificial en las estrategias de negocio.

Programa Académico

Materias de Master en Business Analytics e Inteligencia Artificial

Módulos de EXPERIENCIA

Módulo: TECNOLOGÍAS 5.0

CONTENIDO:

Introducción a las Tecnologías 5.0: conceptos y contexto
Evolución digital y su impacto en las organizaciones
Tecnologías clave que han transformado a las organizaciones
Modelos de negocios en la era digital
Tecnologías emergentes: 6G, reconocimiento facial, IoT, IA, Big Data
Ejemplos y casos de uso de las tecnologías disruptivas

Módulo: COMPETENCIAS Y HABILIDADES DIGITALES PARA LIDERAR EL FUTURO

CONTENIDO:

Competencias digitales para enfrentar el futuro en las organizaciones
Gestión del cambio y adaptabilidad
Colaboración y trabajo en equipo en entornos digitales
Pensamiento crítico y resolución de problemas en la nueva era digital
Desarrollo de una mentalidad ágil y colaborativa
Growth Mindset para la era de la Inteligencia Artificial

Módulo: ESTRATEGIA GLOBAL Y MODELOS DE NEGOCIOS

CONTENIDO:

Análisis del entorno global: oportunidades y amenazas
Modelos de negocio Tradicionales vs. Digitales
Estrategias de internacionalización
Innovación en modelos de negocio
Estrategias de diferenciación y ventaja competitiva
Alianzas y colaboraciones estratégicas
Casos prácticos de estrategias globales exitosas

Módulo: ANÁLISIS Y PERSPECTIVAS ECONÓMICAS: 2026 - 2030

CONTENIDO:

Tendencias económicas globales y locales
Análisis de mercados emergentes
Políticas económicas y su influencia en los negocios
Crisis económicas y oportunidades
Proyecciones económicas y escenarios futuros
Estudio de casos: resiliencia económica en empresas

Módulos de DATA ANALYTICS

Módulo: INTRODUCCIÓN AL BUSINESS ANALYTICS

CONTENIDO:

Definiciones y terminología
Introducción a la metodología Kimball; Metodología CRISP – ASUM
Estado de arte del Analytics en el mundo
Impacto del Analytics en la empresa contemporánea
Habilidades digitales alrededor del Analytics
Tendencias actuales en el campo de BI
Enfoques de BI

Módulo: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

CONTENIDO:

Aproximación al concepto de Data Science
Roles en proyectos de analítica
Alcance y procesos que soporta un Data Science – ciclo de vida
Competencias, conocimientos y habilidades
Estadística para el Data Science – Estadística descriptiva básica
Mínimos cuadrados

Módulo: CONCEPTOS BÁSICOS EN SQL

CONTENIDO:

Conceptos básicos
Conceptos ETL y funcionalidad
¿Cómo funciona el almacenamiento de datos en SQL?
Tablas tipo dimensión
Tablas tipo relacionales
Introducción a Microsoft Power BI

Módulo: INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE USANDO POWER BI

CONTENIDO:

Estructura de Power BI
Paneles y cinta de opciones
Visualizaciones nativas (Gráficos, mapa, medidor y tarjetas, segmentadores, tabla y matriz)
Creando mi primera base de datos
Arquitectura básica SSIS

Módulo: INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS

CONTENIDO:

Definiciones minería de datos
Historia de la minería de datos
¿Por qué hacer minería de datos?
Minería Indirecta y minería indirecta
Técnicas de perfilado y modelado predictivo
Árboles de decisión
Redes neuronales
K-Means clustering
Market Basket Analysis
Minería de textos

Módulo: CREACIÓN Y DISEÑO DE DATA WAREHOUSE

CONTENIDO:

Nivelación en conceptos de bases de datos, normalización y diseño de bases de datos transaccionales tradicionales
Modelado dimensional (MD)
Tablas de hechos
Granularidad y claves de hechos
Tablas dimensiones
Dimensiones conformadas y claves de dimensiones
El proceso de modelado dimensional
Arquitectura en bus para un datawarehouse
Dimensiones: Fecha, degeneradas, etc.
Juego de roles de dimensiones
Tipo de tablas de hechos
Snowflaking
La capa física

Módulo: INTRODUCCIÓN A R

CONTENIDO:

Características generales del lenguaje
Sintaxis y estructura
Principales herramientas
Ingesta de Datos con R
Visualización de Datos con R
Preparación de Datos con R

Módulo: INTRODUCCIÓN A PYTHON

CONTENIDO:

Conceptos básicos de programación y algoritmia
Herramientas básicas – instalación y uso
Sintaxis básica del lenguaje de programación
Tipos de datos en Python
Operadores y condicionales en Python
Estructuras de ciclos
Análisis de datos

Módulo: INTRODUCCIÓN A CONCEPTOS DE BIG DATA Y MACHINE LEARNING

CONTENIDO:

El concepto de Big Data
Tecnologías para Big Data
El sistema de archivos Hadoop
Bases de datos NoSql y distribuidas características y beneficios
Ámbito y alcance del Data Science
Aplicaciones de Big Data
Inteligencia Artificial como concepto, tecnologías
Tipos de aprendizaje básicos del Machine Learning
Machine Learning avanzado – Aprendizaje profundo
Creación de un modelo de Machine Learning
Talleres en Python – R

Módulo: GOBIERNO DE LOS DATOS

CONTENIDO:

Introducción a la gobernanza de los datos
Estructura y roles en la gobernanza de datos
Políticas y estrategias de datos
Calidad de los datos
Cumplimiento y regulaciones
Gestión del ciclo de vida de los datos

Módulo: CIBERSEGURIDAD Y SU IMPACTO EN LA GESTIÓN DE DATOS

CONTENIDO:

La gestión de la seguridad de la información
El impacto de los incidentes de seguridad en una empresa
Análisis y gestión de riesgos informáticos en la gestión de datos
Principales amenazas y tipos de ataque en la actualidad
Implantación de un SGSI y certificación de la seguridad informática
El factor humano en la seguridad y la Ingeniería social
Amenazas específicas para el uso de smartphones y otros dispositivos móviles
Gestión de incidentes de seguridad
La lucha conta la ciberdelincuencia y el fraude en Internet

ESPECIALIZACIÓN IA APLICADA A LOS NEGOCIOS

Módulo: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

CONTENIDO:

Fundamentos de la inteligencia artificial: historia, conceptos y elementos clave
Crecimiento y evolución de la inteligencia artificial y su rol en la sociedad, las organizaciones y los consumidores
Análisis de las tecnologías exponenciales que están impactando a los negocios
Tipos de tecnologías exponenciales
Ejemplos de casos de uso de inteligencia artificial

Módulo: INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)

CONTENIDO:

Introducción a la inteligencia artificial generativa
Evolución de las inteligencias artificiales generativas
Tipos y clasificaciones de las inteligencias artificiales generativas
Principales IAG según su uso como herramienta de productividad gerencial
Las aplicaciones de las inteligencias artificiales generativas más usadas en los negocios
Ejemplos, casos y usos de inteligencias artificiales generativas en empresas de clase mundial

Módulo: DISEÑO DE PROMPTS EFECTIVOS (PROMPT ENGINEERING)

CONTENIDO:

Introducción al concepto prompt
Alcances y limitaciones del prompt
Prompt engineering design
Usos y aplicaciones
Ejercicios prácticos

Módulo: MODELOS GENERATIVOS Y ASISTENTES EJECUTIVOS

CONTENIDO:

Herramienta 1: ChatGPT – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Claude – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: Gemini + NoteLM – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 4: Perplexity – su rol como metabuscador cognitivo, usos y ejemplos

Módulo: PRODUCTIVIDAD GERENCIAL A TRAVÉS DE AI AUTOMATION Y CODING COPILOTS

CONTENIDO:

Herramienta 1: Gumloop – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Cursor – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: Replit – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 4: Make y n8n – su rol como metabuscador cognitivo, usos y ejemplos

Módulo: COMUNICACIÓN, DOCUMENTACIÓN Y MULTIMEDIA

CONTENIDO:

Herramienta 1: Otter.ai – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Descript – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: ElevenLabs – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Laboratorio de integración práctica con las herramientas de la certificación

Módulo: INTRODUCCIÓN Y APLICACIONES DE LOS AGENTES VIRTUALES

CONTENIDO:

Aplicaciones de los AI Virtual Agents en los procesos clave de los negocios
Tecnologías de soporte para la implementación de AI Virtual Agents
Gestión de los datos para la programación de los AI Virtual Agents
Riesgos y propiedad intelectual de una estrategia de AI Virtual Agents
Sandbox para prototipado y pruebas de una estrategia de AI Virtual Agents
Casos de uso de AI Virtual Agents en la banca, educación, marketing, servicio, ventas, entre otros

Módulo: DISEÑO DE AGENTES VIRTUALES

CONTENIDO:

Diseño de un roadmap para la creación e implementación de AI Virtual Agents
Herramienta 1: Mindstudio – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Relevance – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos

Módulo: MICROLABORATORIO DE AI VIRTUAL AGENTS

CONTENIDO:

Desafío 1: Creación de agentes virtuales aplicados a retos gerenciales reales
Desafío 2: Colaboración entre agentes virtuales personalizados para resolver problemáticas organizacionales
El módulo se desarrolla bajo una metodología práctica basada en laboratorios de Inteligencia Artificial, en los que los participantes colaboran en la creación de agentes virtuales personalizados para sus organizaciones. Estos agentes interactúan entre sí para resolver retos y desafíos reales del entorno empresarial.
Proyecto de grado final

Información adicional sobre el Master en Business Analytics e Inteligencia Artificial

Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los de los mejores expertos

Fecha de Inicio

2026

Módulos

Duración

1 año

Formato

Híbrido

Requisitos

Bachelor / Licenciatura

Inscripción

Estudiando en PBS

"En PBS cuentan con excelente calidad de profesores con experiencia diversa, actualizada y herramientas tecnológicas."

María Beatriz Maldonado

He elegido PBS por el contenido académico, claro, conciso y objetivo, direccionado a ejecutivos en cargos de liderazgo. También por el prestigio de la escuela y faculty internacional".

Athos de Sá Bourbon Hoteles y Resorts
Jefe de Finanzas
Paraguay y Argentina

Razones

para elegir PBS

Considerada la Escuela de Negocios

#1 en Guatemala

(América Economía, 2018)

en Latinoamérica

(Edición 2023)

Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.

(América Economía, 2018)

top

A nivel global

(Edición 2023)

Entre las mejores Escuelas de Negocios de Centroamérica.

(América Economía, 2018)

Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.

(Revista Forbes, 2018)

Entre las 5 Escuelas de Negocios que lideran la formación y educación para el desarrollo de competencias digitales a través de Panamerican Digital School

Miembro de: