El profesor Santiago Ibañez, PhD in Energy Markets & Data Analytics – Universidad Politécnica de Madrid, España. Además es MBA/MSc en Administración de la Tecnología del Massachusetts Institute of Technology – MIT, International executive MBA del IE Business School, MSc en Energía Renovable de la Universidad de Zaragoza-Circe, MSc en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Vigo.
El profesor Santiago Ibañez es investigador del MIT en Inteligencia Artificial – Machine Learning, Co-fundador y COO de Bild (A Techstars – Barckats backed company) New York city. Es profesor asociado de la Universidad Pontificia Comillas y de EOI Business School en Madrid España. El profesor Ibañez también ha participado como Mentor de la Starup de MIT – Delta v y Tsai CITY (Yale University), Country Manager de Applus – Norcontrol en Boston, EEUU, Senior Associate en la firma consultora de estrategia Energyzt (Boston, EEUU). Además, ha ocupado cargos gerenciales en Norvento (Madrid, Boston, Varsovia, Rio de Janeiro), Sniace Group (Madrid y Varsovia), Applus – Norcontrol (Madrid), Naturgy (Madrid), Abengoa Bionergy (España y EEUU), entre otros.
Ha participado de importantes conferencias y publicado en Journals como Energy, Energy Police, Sustainable Energy Technologies and Assessments.
El objetivo de la presente materia es dotar al alumno con los conocimientos y herramientas básicas necesarios para desarrollar proyectos en el ámbito de la transformación digital basada en datos, así como para afrontar un potencial proyecto de emprendimiento tanto a nivel personal como corporativo, en dicho ámbito.
Esto se hará a través de la exposición del alumno a las tendencias, prácticas y tecnologías más punteras tanto en el ámbito de la transformación digital basada en datos, como en el ámbito del emprendimiento digital; haciendo especial hincapié en los ecosistemas de innovación más vibrantes tales como Cambridge o Silicon Valley.
El objetivo último es que, tras cursar la presente materia, el alumno cuente con los conocimientos y herramientas necesarias para la gestión de operaciones y lanzamiento de iniciativas en los ámbitos descritos.
• Innovación empresarial
• Innovación digital
• Panorama general del sector fintech
• Principales modelos de negocio.
• Aspectos regulatorios
• El proceso de emprendimiento
• Emprendimiento personal vs. corporativo
• Fuentes de competitividad
• Tipos de innovación
• La importancia del equipo
• Herramientas de ayuda al descubrimiento de oportunidades de negocio
• Herramientas de ayuda al emprendimiento. Incubadoras, aceleradoras, etc.
• Valoración de startups
• La cap table
• Las rondas de financiación
• Estructuración de la financiación: deuda, notas convertibles, SAFEs, etc.
• Fuentes de financiación
• Introducción • Características del Big Data
• Gestión de proyectos de Big Data
• Consideraciones adicionales
• Caso de aplicación práctica en el ámbito empresarial
• Taller: procesado de Big Data con Python
• Definiciones
• Estado de la tecnología
• Impacto en el ámbito económico y laboral
• Introducción a la tecnología
• Aplicaciones actuales y potenciales en el ámbito Fintech
• Desarrollo de proyectos y estrategias de ML en el ámbito corporativo
• Limitaciones y riesgos
• Frameworks y plataformas
• Servicios Cloud
• Librerías relevantes
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo
• Taller: Implementación de modelos de IA con Python
Jueves 09 de diciembre: 6 p.m. a 10 p.m.Viernes 10 de diciembre: 6 p.m. a 10 p.m.Lunes 13 de diciembre: 6 p.m. a 10 p.m.Martes 14 de diciembre: 6 p.m. a 10 p.m .Miércoles 15 de diciembre: 6 p.m. a 10 p.m .