PROGRAMA ONLINE

Innovación Tecnológica:

Datos para Medir, Predecir e Influenciar el Cambio

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Razones para inscribirte

Conecta con personas de todo el mundo a través de la experiencia MIT Professional Education.

Descubre estrategias superiores para medir y prever la evolución tecnológica para extraer ideas y datos.

Adquiere los conocimientos que requieren las empresas para decidir sobre los ritmos y la dirección en la transformación tecnológica.

Colabora con tu organización para tomar decisiones acertadas sobre la inversión en nuevas tecnologías.

¿Qué vas a aprender?

Comprender la dinámica de la innovación tecnológica
Comparar los ritmos de progreso
Descubrir las teorías más recientes en innovación tecnológica
Profundizar sobre la teoría y el análisis de datos
Mejorar el proceso de toma de decisiones

Todos los participantes que completen con éxito el programa recibirán un Certificado de MIT Professional Education, además de Continuing Education Units (CEU) o Unidades de Educación Continua.

Para obtener las CEU de MIT, los participantes deberán completar el formulario de confirmación que se les proporcionará al finalizar el programa. Las CEU se calculan con base en el número de horas de aprendizaje.

*Una Unidad de Educación Continua (CEU) se define como 10 horas de participación en una experiencia de educación continua, sin créditos, bajo patrocinio responsable, dirección capaz e instrucción calificada.

Para saber si estos CEUs pueden ser aplicados a certificación profesional, requisitos de licencias, otros entrenamientos requeridos u horas de educación continua, por favor consulta con tu departamento de entrenamiento o autoridad de licenciatura directamente.

Temas del programa

Este programa online de MIT Professional Education explora todo el proceso para medir, hacer seguimiento, predecir e influir en la innovación tecnológica.

Al finalizar la formación, los participantes dominarán las habilidades necesarias para hacer mejores inversiones en tecnologías y en decisiones relacionadas con el diseño para elaborar políticas públicas y portfolios de I+D.

1

Visión general del programa y motivación

2

Definiciones y métricas de rendimiento

3

Datos, tendencias y modelos impulsados por datos

4

Pronosticar con modelos basados en datos

5

Modelos mecanicistas parte I: innovación de componentes interconectados

6

Modelos mecanicistas parte II: mecanismos de innovación

7

Optimización de portfolio

8

Aplicación de los conocimientos basados en datos a las decisiones tecnológicas

Faculty

Prof. Jessika Trancik

Professor, Institute for Data, Systems, and Society, MIT

Este curso de MIT Professional Education sobre Innovación Tecnológica, es un viaje que trasciende fronteras conocidas. Los datos nos guían, nos permiten prever y moldear el futuro. Pero recordemos, no es solo la información en sí misma, sino la manera en que la interpretamos y usamos lo que nos lleva a la verdadera innovación. Cada línea de código, cada análisis, cada gráfico trazado es una oportunidad para cambiar el mundo. El acompañamiento del facilitador durante el curso ha sido una pieza clave para su comprensión y entendimiento. Su experiencia, comunicación y claridad en el tema marcaron la diferencia.

Luisa Márquez Richards

Advisory Board Member,

Women in Tech

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