Asignaturas

Las matemáticas son una herramienta esencial para el análisis de información cuantitativa, para la creación y la interpretación de modelos para explicar la realidad económica y financiera del entorno empresarial y para el desarrollo de procesos de razonamiento estructurado. Estamos viviendo una revolución digital en que la gestión, la transformación y el análisis de datos se ha convertido no solo en un activo, sino en una absoluta necesidad en el campo de los negocios.

Los temas y los conceptos que se aprenderán en esta asignatura establecerán los fundamentos para que los estudiantes puedan razonar lógicamente a partir de problemas del mundo real que requieren la aplicación de modelos matemáticos, evaluar críticamente la utilidad práctica y la interpretación de los resultados matemáticos, y relacionarlos con sus aplicaciones en economía y estadística.

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Los ordenadores son herramientas potentes desarrolladas a partir de unos principios básicos. A medida que nos vamos adentrando en la era de la inteligencia artificial, la humanidad está logrando unos avances disruptivos mediante el uso de los ordenadores. Sin embargo, los principios de la computación no han cambiado. Para entender y aplicar las técnicas de computación más avanzadas, el conocimiento de estos principios básicos marca la diferencia. En esta asignatura, conoceremos qué es un ordenador, cuáles son sus componentes y cómo interaccionar con él. Abordaremos los principios, los conceptos y las competencias fundamentales que constituyen la base de la ciencia de la computación y que son los bloques constitutivos de la formación tecnológica.

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Las empresas operan en mercados y, a su vez, los mercados forman parte de unas sociedades cada vez más interrelacionadas. Comprender qué es una sociedad, cómo se mantiene unida y cómo va cambiando es una parte esencial de la formación que necesitan los futuros profesionales de la administración y la dirección de empresas.

Esta asignatura analiza la relación entre los individuos, los grupos sociales y la sociedad en su conjunto, y ayuda a los futuros ejecutivos a observar críticamente los factores sociales condicionantes que influyen en sus propias vidas. El objetivo es sensibilizar a los estudiantes sobre cómo las acciones que toman como ciudadanos y como profesionales pueden cambiar la sociedad sobre la base de los valores que deciden libremente suscribir.

La asignatura, pues, estudia formas de analizar la realidad social, fomenta el pensamiento crítico e intenta situar los eventos en una visión histórica y global/local de la sociedad.

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El objetivo de esta asignatura es proporcionar a los estudiantes las herramientas analíticas del análisis económico que pueden aplicarse para entender los mecanismos del mercado, el desafío de la existencia de los fallos de mercado y las consecuencias de algunas intervenciones gubernamentales en determinados mercados.

Esta asignatura proporcionará a los estudiantes un marco para el análisis económico de determinados mercados. Los estudiantes aprenderán a pensar críticamente sobre las consecuencias que los cambios en un mercado determinado tienen en las empresas que participan en dicho mercado. También comprenderán cómo las decisiones gubernamentales sobre un determinado mercado modifican el statu quo de los distintos participantes del mercado. Finalmente, la asignatura fomentará el debate sobre la sostenibilidad y los desafíos que plantea la existencia de fallos de mercado.

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Esta asignatura es una introducción a la realidad económico-financiera de las empresas. Cubre los estados financieros básicos del negocio a través del estudio de los hechos contables o de situaciones simples basadas a menudo en la experiencia personal, lo cual facilita su comprensión. Al finalizar la asignatura, los estudiantes habrán adquirido una sólida formación de la materia, que les facilitará el estudio de situaciones más complejas que afectan los estados financieros, la realización de ulteriores análisis y la toma de decisiones

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El objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes en temas avanzados de matemáticas para la inteligencia artificial. Trata de las matemáticas discretas, el álgebra lineal avanzada, los métodos de aproximación y el cálculo avanzado. Está muy motivada por las aplicaciones de análisis de datos, criptografía y finanzas, y se centra en utilizar el software matemático para la resolución práctica de problemas. También desarrolla y consolida las conexiones entre conceptos que los estudiantes han aprendido previamente en la asignatura introductoria Matemáticas Aplicadas a la Gestión. Preparará a los estudiantes para el estudio futuro en los campos de la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la criptografía y las finanzas cuantitativas.

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La asignatura explora los principios básicos de la programación orientada a objetos (OOP, por sus siglas en inglés) utilizando el lenguaje de programación Python. Con un sólido énfasis en el aprovechamiento de Python para una resolución de problemas eficiente, los estudiantes adquirirán las habilidades básicas para diseñar e implementar programas escalables que resuelvan retos complejos.
Durante el curso, los participantes investigarán exhaustivamente los principios de la programación orientada a objetos y su relevancia en el desarrollo de soluciones efectivas. Gracias a un profundo conocimiento de las clases, objetos, herencia, polimorfismo, encapsulado y otros conceptos clave, los estudiantes estarán perfectamente preparados para crear sólidas soluciones basadas en Python.

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Al finalizar esta asignatura, los estudiantes habrán adquirido las competencias necesarias para tomar decisiones relativas a cuestiones legales en el ámbito empresarial. También desarrollarán criterios básicos para entender como valorar los consejos de los profesionales jurídicos y las acciones tomadas por estos.

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Esta asignatura contribuye a la formación de los estudiantes en economía desarrollando su capacidad de análisis, su agudeza mental y su visión crítica en relación con los problemas y las relaciones económicas entre las empresas y su entorno. También proporciona el máximo nivel de formación profesional y de información que necesitan quienes quieran desarrollar una carrera en gestión o dirección de empresas. En concreto, esta asignatura ampliará los conocimientos adquiridos en microeconomía: aprenderás a evaluar críticamente los planteamientos, las decisiones y las políticas micro económicas. Entre otros temas, tratará de las variables macroeconómicas, la política fiscal, la industria financiera, las recesiones y las crisis.

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Esta asignatura consolida y amplía los conocimientos que tienen los estudiantes sobre los estados financieros de la empresa. Se basa en los conocimientos adquiridos en la clase de introducción a la contabilidad financiera (Contabilidad y Análisis Financiero I) y en sus conocimientos de la realidad económico-financiera de las empresas. Analiza también las complejidades que surgen y afectan los estados financieros de la empresa y explora sus procesos internos de contabilidad y contabilidad de costes.

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Tu plan de estudios también incluirá cursos obligatorios de Español, desde el nivel de principiante hasta el nivel avanzado. Antes de iniciar el BBA, se exige a los estudiantes que realicen el test de nivel de lengua española propio de Esade y/o aporten una acreditación oficial reconocida por Esade. Empezarás cursando la asignatura Idioma I, en que aprenderás a entender, hablar, leer y escribir en Español básico, habilidades que podrás practicar tanto en el entorno empresarial como en tu vida cotidiana. Al finalizar esta asignatura, tendrás un nivel A2 de Español (sistema MCER).

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Podrás seleccionar optativas del Bachelor of Business Administration

A continuación, presentamos un breve listado de algunas de las optativas del BAIB

• Introduction to Network Analysis
• From Science to Business
• Data Science for (Social) Good

La estadística es una herramienta esencial para la toma de decisiones en entornos en que la cantidad de datos y el nivel de incertidumbre no permiten extraer directamente la información que contienen. Esta asignatura proporciona algunos de los fundamentos teóricos y prácticos necesarios para la toma de decisiones frente a la aleatoriedad.

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Transformar los big data en algoritmos únicos y propietarios del negocio supone transformar toda la empresa. La única forma de transformar los datos en información procesable es crear un software basado en algoritmos. Comprender grandes cantidades de datos a través de los algoritmos mejora la toma de decisiones de la empresa, lo cual se traduce en mejoras significativas en el desempeño del negocio. Entendemos el negocio algorítmico como el uso industrializado de complejos algoritmos matemáticos que son esenciales para promover mejores decisiones empresariales o para procesar la automatización, que lleva a diferenciarse de la competencia. El negocio algorítmico proporciona la velocidad y la escala necesarias para acelerar el negocio digital y lograr un impacto cada vez mayor.

Los temas que se abordan en esta asignatura incluyen el poder de mercado, la competencia imperfecta, las políticas de precios, la segmentación del mercado y las estrategias competitivas. También adquirirás nociones sobre los tipos de cambio y teorías sobre el corto y el largo plazo.

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Esta asignatura se centra en el uso y la interpretación de los estados financieros con el fin de diagnosticar la situación económica y financiera de las empresas o de grupos de empresas y, sobre esta base, poder tomar decisiones para el futuro inmediato. A tal efecto, los participantes utilizarán una serie de herramientas e indicadores que les permitirán formarse un juicio de la situación de la empresa analizada. Además, esta asignatura introduce a los fundamentos de la previsión y la consolidación de los estados financieros, que se suma al análisis previo de los estados financieros y permite a los participantes desarrollar diagnósticos exhaustivos y proporcionar recomendaciones. También se tomará en consideración en el análisis el reporte de la sostenibilidad.

Se trata de una asignatura fundamental para entender la utilidad del reporte financiero y los procesos de toma de decisiones que tienen lugar en los negocios.

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Esta asignatura ha sido pensada para empoderar a los estudiantes a cultivar el autoconocimiento y a asumir su papel como personas responsables, como miembros de equipos colaborativos y como futuros líderes inspiradores. A través del análisis de teorías y conceptos del comportamiento humano en las organizaciones, los estudiantes obtendrán unos valiosos conocimientos que aplicarán al análisis y la investigación de los comportamientos de los líderes y de los miembros de equipo de las organizaciones que elijan.

La asignatura, que hace hincapié en la importancia del trabajo en equipo, va más allá de asignar tareas para realizar en equipo. Reta a los estudiantes a desarrollar activamente sus capacidades de trabajo en equipo y a demostrar un compromiso firme e integridad como miembros del equipo. Introduciéndose en proyectos colaborativos, los estudiantes promoverán unas cualidades esenciales que son muy valoradas en los entornos profesionales y que los prepararán para prosperar en entornos de equipo dinámicos.

Esta asignatura actúa de catalizador para el crecimiento personal, proporcionando a los estudiantes los conocimientos, las habilidades y la mentalidad necesarias para abordar las complejidades del comportamiento organizativo. Cuando los estudiantes inicien su carrera profesional, tendrán un conocimiento profundo de sí mismos y de la capacidad de influir positivamente en los demás, dejando un impacto duradero como líderes efectivos que hacen contribuciones a sus equipos y organizaciones.

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La estadística es una herramienta fundamental para la toma de decisiones en entornos en que la cantidad de datos y/o el nivel de incertidumbre no nos permiten extraer información directamente. En esta asignatura, analizaremos algunos de los principios teóricos y prácticos que constituyen la base para realizar predicciones y estimaciones y verificar hipótesis, operaciones que se utilizan para transformar la información de que disponemos en conocimiento y en ideas valiosas. Además de las técnicas más comunes de inferencia univariante y bivariante, también examinaremos algunas técnicas multivariantes útiles para resolver importantes problemas en otros contextos, como el marketing y los recursos humanos.

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Esta asignatura pretende desarrollar una comprensión integral de las formas de modelado y optimización para abordar efectivamente complejos problemas económicos, sociales y medioambientales. Integrando métodos de optimización y simulaciones, tiende un puente entre la teoría y la práctica, empoderando a los estudiantes con habilidades para la resolución de problemas computacionales. En el contexto de la administración de empresas y de la inteligencia artificial, estas técnicas son muy relevantes y aplicables a múltiples dominios, como la dirección de operaciones, las finanzas, el marketing y la planificación estratégica. Se dotará a los estudiantes de los instrumentos necesarios para que puedan analizar datos, optimizar procesos y diseñar soluciones innovadoras, que son competencias esenciales en el panorama tan cambiante de los negocios y de la tecnología.

La asignatura se centrará en dos áreas principales: los métodos de optimización y las simulaciones. Los métodos de optimización desempeñan un papel esencial en la mejora de los procesos de toma de decisiones y maximización de los resultados. Concretamente, se explorarán varias técnicas, como la búsqueda de escalada simple (hill-climbing search), el recocido simulado (simulated annealing) y la búsqueda tabú (tabu search). La búsqueda de escalada simple implica mejorar iterativamente una solución realizando pequeños cambios, mientras que el recocido simulado imita el proceso de recocido para hallar óptimos globales. La búsqueda tabú utiliza un mecanismo de memoria para evitar revisitar soluciones ya exploradas. Estos métodos, combinados, proporcionarán a los estudiantes herramientas para identificar la solución óptima, incrementando la eficiencia, el ahorro de costes y la ventaja competitiva.

La segunda parte de la asignatura profundizará en las simulaciones de Monte Carlo que utilizan el muestreo aleatorio para estimar los resultados. Introduciremos los algoritmos evolutivos que implican la selección iterativa, la recombinación y la mutación, para hallar las soluciones óptimas. Finalmente, describimos los algoritmos de hormigas, un tipo de algoritmo inspirado en el comportamiento de las hormigas y sus rastros de feromonas para resolver problemas complejos. La asignatura finalizará explicando las bases de las simulaciones basadas en agentes, lo cual permitirá a los estudiantes explorar las propiedades emergentes y simular el comportamiento de los agentes individuales dentro de un sistema, proporcionando conocimientos sobre la dinámica de los fenómenos sociales, medioambientales y económicos emergentes.

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Esta asignatura facilita a los estudiantes conocimientos de la realidad fiscal del mundo de los negocios. A lo largo del curso, se introducen los conceptos básicos de la tributación, para que los estudiantes puedan apreciar la importancia de que las empresas adopten una política fiscal adecuada. Al finalizar la asignatura, los estudiantes estarán en condiciones de estudiar el sistema tributario español con mayor profundidad.

Los mercados financieros actúan como el marco para equilibrar la oferta de los recursos financieros disponibles en una economía con la demanda. Dado que cualquier actividad económica requiere financiación, saber cómo funcionan estos mercados, así como los activos que se negocian en ellos, es un componente clave de la formación que ofrece cualquier programa universitario dedicado a la dirección y administración de empresas.

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Tener éxito dentro de una organización, ya sea como nuevo trabajador contratado o como CEO, requiere comprender el lado humano de la gestión y tener un conocimiento profundo de cómo funcionan las organizaciones.

Para ser efectivos en nuestra labor, no solo necesitamos disponer de las habilidades técnicas en operaciones, finanzas, contabilidad, marketing y desarrollar unas estrategias exitosas, sino también conocimientos sobre cómo implementarlas con la ayuda de otras personas. Nuestras propias características, habilidades, competencias y conocimientos serán instrumentos valiosos a lo largo de toda nuestra carrera. Sin embargo, a medida que nos promocionamos dentro de cualquier organización, resulta cada vez más esencial desarrollar la capacidad de trabajar con un grupo diverso y multicultural de personas, así como entender y aprovechar las dinámicas de la organización. Los conceptos y los modelos que se estudian en esta asignatura tienen aplicaciones en múltiples organizaciones, no solo en las empresas, sino también en los gobiernos, las ONG, los equipos deportivos, los clubes sociales y los grupos religiosos. Te invitaremos a explorar diversas formas organizativas y otros fines, más allá del ámbito corporativo.

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Al finalizar esta asignatura, tu nivel de Español llegará al B1 (sistema MCER).

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Podrás seleccionar optativas del Bachelor of Business Administration

A continuación, presentamos un breve listado de algunas de las optativas del BAIB

• Introduction to Network Analysis
• From Science to Business
• Data Science for (Social) Good
• Introduction to Quantum Information
• Advanced Computing for Business
• Tech Dialogue
• AI, Science and the Cutting Edge
• Marketing Analytics

"¿Cómo aprenden las máquinas por su cuenta? ¿Cómo acumulan conocimiento experto?" Estas preguntas conforman la base de esta asignatura, cuyo principal objetivo es proporcionar a los estudiantes las competencias necesarias para que puedan abordar problemas complejos cuando se desconocen los principios rectores o las ecuaciones que los explican, pero se dispone de bases de datos para inferir posibles resultados.

A través de esta asignatura, los estudiantes se introducirán en distintas técnicas de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, semisupervisado y no supervisado. Adquirirán conocimientos teóricos de estas técnicas, analizando sus principios subyacentes, sus algoritmos y sus aplicaciones. Al finalizar la asignatura, los participantes no solo tendrán unos sólidos fundamentos teóricos de la inteligencia artificial, sino también las habilidades prácticas para implementarlos y personalizar las técnicas del aprendizaje automático. Aprenderán a preprocesar los datos, a seleccionar los modelos más adecuados, a formarse en ellos y a evaluarlos, y a perfeccionar su desempeño.

Esta asignatura ofrece un análisis exhaustivo de los diversos elementos que intervienen en el proceso de ingeniería de software. Los estudiantes obtendrán una comprensión profunda de los principales conceptos y prácticas necesarios para transformar con éxito las ideas en aplicaciones de software plenamente funcionales.

A lo largo de esta asignatura, los participantes conocerán los sistemas de control de versiones y la importancia de un manejo efectivo de las versiones. Se introducirán en los protocolos de diseño, comprendiendo cómo crear arquitecturas de software robustas y escalables. Además, la asignatura abordará las técnicas esenciales, como el pull requesting, la entrega continua (continuous delivery), la ramificación (branching) y la fusión (merging), facilitando que los estudiantes puedan colaborar eficientemente en los equipos de desarrollo.

Tomando parte en ejercicios prácticos y en proyectos del mundo real, los estudiantes adquirirán una experiencia práctica aplicando los principios de ingeniería de software. Aprenderán a gestionar de forma efectiva los repositorios de código, a utilizar las herramientas estándar del sector y a implementar las mejores prácticas para el aseguramiento y el control de la calidad. Finalmente, los participantes acabarán el curso poseyendo los conocimientos y las competencias necesarios para desarrollar software de forma estratégica, desde su concepción inicial hasta su ejecución exitosa.

Es esencial que los estudiantes de este programa sean capaces de identificar las amenazas y las oportunidades de la creación de valor en las empresas; conozcan los distintos modelos de medición del valor, y entiendan sus ventajas y limitaciones, y sepan aplicarlos a la hora de seleccionar inversiones y recursos para una empresa, así como identificar la contribución de la dirección de finanzas para la creación de valor para el accionista.

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Esta asignatura es una introducción a los conceptos fundamentales del marketing y presenta a los estudiantes las metodologías y los conocimientos que necesitan para formarse una base sólida a partir de la cual puedan tomar decisiones apropiadas.

Se ha diseñado de modo que los estudiantes puedan experimentar situaciones que no solo sirvan para adquirir conocimientos, sino también para desarrollar sus competencias sociales y personales.

Así pues, esta asignatura ayuda a los estudiantes a desarrollar principalmente los siguientes rasgos de su personalidad: la creatividad y la innovación, así como la responsabilidad social personal.

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Esta asignatura busca asegurar que los estudiantes dominan el lenguaje básico relacionado con el mundo de los negocios, introduciendo los conceptos y las herramientas fundamentales de la dirección de operaciones. A través de esta asignatura, los estudiantes desarrollarán las competencias necesarias para que puedan formarse una visión integral y general de las organizaciones y del entorno en que operan, más allá de sus aspectos funcionales. Finalmente, también desarrollarán la capacidad analítica y una visión sistémica de las organizaciones complejas, con el fin de asumir el modelado del negocio y buscar la mejor solución para la organización, concebida como un todo.

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Esta asignatura ha sido concebida como continuación de los conocimientos fundamentales adquiridos en Fundamentos de la Inteligencia Artificial. Pretende analizar más a fondo las técnicas del aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado. Los estudiantes estudiarán temas avanzados de modelado, clusterización y análisis de datos.

La asignatura abordará cuestiones avanzadas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning). Los estudiantes adquirirán experiencias prácticas implementando y perfeccionando modelos de aprendizaje automático utilizando marcos y bibliotecas populares. También aprenderán a evaluar el desempeño del modelo, a interpretar los resultados y a abordar problemas específicos de las aplicaciones reales.

Al finalizar el curso, los participantes estarán bien preparados para abordar problemas complejos en los entornos industriales y financieros utilizando avanzadas técnicas de aprendizaje automático. Tendrán las competencias para analizar y modelar datos, derivar información valiosa de ellos y tomar decisiones informadas, basadas en los resultados. Esta asignatura es una plataforma importante para lograr dominar el aprendizaje automático y contribuir efectivamente al campo tan cambiante de la inteligencia artificial.

Esta asignatura proporciona a los estudiantes una comprensión práctica de las bases de datos relacionales y no relacionales. A través de ejercicios prácticos, los estudiantes aprenderán a diseñar estructuras eficientes de bases de datos, a generar consultas utilizando SQL y NoSQL, y a gestionar sistemas de bases de datos en empresas. Al finalizar el curso, los estudiantes estarán preparados para gestionar los datos de forma efectiva y contribuir a una gestión eficiente de las bases de datos en varios entornos organizativos.

En el actual entorno de datos, tan complejo, no basta con extraer información de los datos; es igualmente crucial comunicar su valor de forma efectiva. Esta asignatura pretende trazar un puente entre los datos y el resto de la organización creando narrativas relevantes que den vida al conocimiento contenido en los datos.

A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a construir historias convincentes en torno a los datos, a darles una visualización efectiva y a comunicar su contenido con impacto. Aprenderán a dominar las técnicas de visualización de datos y a explorar el poder del storytelling como medio para implicar a los stakeholders e influir en ellos. Aprovechando las técnicas de visualización de datos y de storytelling, los estudiantes se convertirán en expertos transmitiendo información compleja a públicos diversos.

Esta asignatura pretende enmarcar las decisiones financieras y las políticas de dividendos dentro de la estrategia global de la empresa, atendiendo las condiciones del mercado y los tipos de stakeholders. Examinar la realidad empresarial resulta más fácil partiendo de las empresas cotizadas. Basándose en el paradigma de Modigliani y Miller, esta asignatura introduce los conceptos y las situaciones que pueden dañar la eficiencia del mercado: la información asimétrica, los conflictos de intereses y los agentes económicos irracionales. Con estas distorsiones, los precios no son el resultado de valoraciones objetivas.

En asignaturas previas de finanzas, se presentaron los instrumentos financieros básicos: contabilidad, análisis, selección de inversiones, planificación financiera y corporativa,  modelos de evaluación de los instrumentos financieros, etc. Utilizaremos estos instrumentos para analizar la toma de decisiones dentro de las empresas.

Partimos del supuesto de que las decisiones financieras corporativas están muy relacionadas con el tipo de negocio. Por otra parte, los intereses diversos de los distintos agentes implicados en las empresas y las condiciones económicas generales también son importantes. Dentro de este marco, la asignatura se centrará en las decisiones financieras a largo plazo: la estructura de capital, la política de dividendos, la salida a bolsa, las fusiones y adquisiciones y las start-ups. Como parte de estas decisiones a largo plazo, estudiaremos la dinámica entre las empresas y los mercados financieros, y cómo la información asimétrica y los conflictos de intereses condicionan las posibilidades de supervivencia y de creación de valor.

El entorno económico-financiero condiciona las posibilidades de las empresas y determina la importancia relativa de las distintas instituciones y operadores económicos. En esta asignatura, estudiaremos hasta qué punto distintos grupos de inversores (empresas de capital privado, empresas de capital riesgo, fondos de cobertura, etc.) pueden influir en el entorno económico y en las decisiones financieras de las empresas en que participan.

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El término operaciones se utiliza ampliamente en todo el mundo para describir la función corporativa que produce bienes y servicios. Las operaciones engloban todas aquellas actividades necesarias para crear y entregar un determinado producto o servicio –desde el suministro hasta la distribución. Las formas en que las empresas agrupan estas distintas actividades definen sus distintos procesos. El objeto fundamental de las operaciones es el estudio de los procesos. La definición de dichos procesos es la base de su futura digitalización.
Entre las diversas áreas de las empresas, la de operaciones es la requiere el mayor número de personas y activos. Operaciones es también el área principalmente responsable de la calidad de lo que vende la empresa. La innovación en operaciones constituye una vía significativa y sostenible para ir por delante del resto –y mantenerse en vanguardia.

En consecuencia, cada vez son más quienes ven las operaciones como medio para adquirir una ventaja competitiva. Es esencial gestionar correctamente las operaciones para lograr hacer realidad la estrategia de la empresa. Sin la contribución de las operaciones, cualquier intento de definir la estrategia corporativa corre el riesgo de convertirse un ejercicio meramente teórico.

Una empresa excelente es aquella que destaca en su sector con un desempeño mejor que el de la competencia. La excelencia en operaciones es la implementación de la estrategia corporativa de un modo que sea más fiable y coherente que el de la competencia. Ello se consigue a través del diseño y la implementación de procesos excelentes y de su mejora continua. La excelencia en operaciones se evidencia en los resultados de la empresa.

En esta asignatura, se desarrollan los fundamentos de la excelencia de operaciones, que coinciden con los elementos infraestructurales –también denominados software– de la estrategia de operaciones. Estos elementos son la innovación, la planificación de los recursos de la empresa (ERP), la industria 4.0 y la digitalización, la gestión de la calidad y la calidad ambiental. Además, trabajaremos en la mejora de los procesos a través de los enfoques Lean y Six Sigma.

La pandemia de la COVID-19 y la guerra entre Rusia y Ucrania han acentuado la importancia de las operaciones para las empresas y para la sociedad en general, al tiempo que han introducido importantes cambios en su gestión. Ello ha obligado a rediseñar los procesos de la cadena de suministro con el fin de minimizar el riesgo, a revisar las decisiones de “producir o comprar”, a mejorar la digitalización de los servicios y de las operaciones industriales, etc. Como declaró Stéphane Bancel, CEO de Moderna, la compañía biotecnológica que fabricó la vacuna contra la COVID-19, "producir fue también un elemento facilitador esencial. Si tenemos muchos conocimientos científicos, pero no podemos fabricar el producto, no hay negocio”.

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Esta asignatura desarrolla aún más los contenidos formativos aprendidos en Fundamentos de Marketing. Tras dominar las herramientas y los conceptos básicos de marketing en primero, los estudiantes ahora aprenderán las estrategias de marketing. Para ilustrarlo con términos ajedrecísticos, Fundamentos de Marketing enseña a los estudiantes a mover cada una de las piezas, mientras que Decisiones en Marketing les enseña los movimientos más típicos (jaque mate, aperturas, etc.).

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Al finalizar esta asignatura, tu nivel de Español alcanzará el B2 (sistema MCER). En el transcurso del programa, avanzarás hasta llegar a Español 5, centrado en adquirir fluidez y entender el contexto cultural del idioma.

Podrás seleccionar optativas del Bachelor of Business Administration

A continuación, presentamos un breve listado de algunas de las optativas del BAIB

• Introduction to Quantum Information
• Advanced Computing for Business
• Tech Dialogue
• AI, Science and the Cutting Edge
• Marketing Analytics
• Recommender Systems
• Computational Social Science
• Quantum Algorithms

Esta asignatura ofrece a los estudiantes una amplia introducción a los principios del aprendizaje profundo. Los estudiantes se sumergirán en las complejidades de las redes neuronales profundas, analizando técnicas avanzadas como las redes convolucionales para el análisis de imágenes y redes recurrentes para el procesamiento secuencial de datos. A lo largo de la asignatura, los estudiantes adquirirán experiencia práctica en el diseño, la formación y el ajuste de redes neuronales profundas utilizando los estándares del sector. Aprenderán a preprocesar los datos, a implementar varias capas y funciones de activación, y a optimizar los modelos para mejorar el desempeño.

Esta asignatura ayudará a los estudiantes a avanzar hacia una asignatura más específica en que analizarán las aplicaciones del aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador, entre otros.

Esta asignatura tratará de las principales arquitecturas y protocolos implicados en la comunicación entre los dispositivos y los sistemas web. En ella, los estudiantes estudiarán la historia, la evolución y el impacto de los sistemas basados en internet. Comprenderán los conceptos y los principios fundamentales que hay detrás de los protocolos web, centrándose especialmente en el protocolo HTTP y en la programación web. Además, la asignatura introducirá en el diseño y las estrategias de optimización de las arquitecturas web. Los estudiantes examinarán varias arquitecturas web y aprenderán a optimizarlas para mejorar su rendimiento y eficiencia.

Al finalizar la asignatura, los participantes poseerán los conocimientos y las competencias necesarios para integrar los dispositivos y los sistemas de forma efectiva en los entornos web, facilitando así una comunicación fluida y un intercambio eficiente de datos.

El objetivo de esta asignatura es proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los criterios y los procesos que intervienen en la dirección de personas. Su contribución al programa es establecer los fundamentos de la dirección de personas que deberán conocer los ejecutivos del futuro. En este sentido, la asignatura se dirige a los futuros directivos, independientemente del área funcional en que operen.

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Esta asignatura se divide en una parte teórica intensiva, que proporciona una visión general de la empresa y de los conceptos clave que intervienen en la toma de decisiones estratégicas, y una parte práctica, que incluye una simulación en que se aplicarán las herramientas y los conceptos tratados en clase.

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Esta asignatura combina elementos de Microeconomía, Macroeconomía y Economía Empresarial. Estudiarás economía aplicada, que proyecta los fundamentos del análisis económico a la situación económica desde una perspectiva geográfica y orientada al sector.

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Esta asignatura pretende formar a los estudiantes para que sean capaces de contribuir a la estrategia global de la empresa desde la función de operaciones. Ello requiere facilitar la implementación y ejecución de la estrategia de negocio de la empresa en un entorno global. Los estudiantes aprenderán a diseñar y a gestionar la cadena de valor desde operaciones.

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Esta asignatura proporciona a los estudiantes el conocimiento y las habilidades necesarias para transformar con éxito la toma de decisiones de negocios utilizando la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Analiza los cambios culturales, las estrategias de gestión de personas y las adaptaciones organizativas necesarias para crear una mentalidad impulsada por los datos. Aprenderás a implementar las metodologías Agile y Lean, crear nuevos roles y fomentar la innovación dentro de tu organización. Al finalizar la asignatura, estarás preparado para dirigir eficazmente organizaciones impulsadas por los datos, aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones informadas e impulsar el crecimiento y el éxito.

La inteligencia artificial tiene el potencial de contribuir a nuestro bienestar en varios campos. Sin embargo, también plantea algunos retos en cuanto a la privacidad de los datos, la transparencia del modelo o su equidad. Aprovechar la inteligencia artificial de forma responsable requiere entender su impacto sobre la autonomía de los usuarios, ser críticos sobre su impacto y evaluar sus costes y sus beneficios por igual. En esta asignatura, trataremos no solo de cómo diseñar los modelos de aprendizaje automático para la sostenibilidad, sino de cómo hacerlo de forma sostenible.

En esta asignatura, los estudiantes adquirirán una comprensión profunda de las tecnologías en la nube y cómo pueden revolucionar los negocios en todos los sectores.

A lo largo de la asignatura, analizaremos los conceptos fundamentales de la computación en la nube (cloud computing), incluyendo la infraestructura como servicio (IaaS), la plataforma como servicio (PaaS) y el software como servicio (SaaS). Aprenderemos a aprovechar los proveedores en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform, para construir soluciones escalables, fiables y seguras.

La asignatura abordará varios modelos de desarrollo de la nube, incluyendo las nubes públicas, privadas e híbridas, que nos permitirán determinar el mejor enfoque para atender las necesidades exclusivas de nuestra organización. Nos introduciremos en el diseño de la arquitectura en la nube, comprendiendo cómo optimizar los recursos, asegurar una gran disponibilidad e implementar medidas de seguridad robustas.

El propósito de esta asignatura es proporcionar a los estudiantes una perspectiva global del contexto social y político en que operan las organizaciones, de modo que, cuando analicen cualquier cuestión, ya sea de tipo profesional, económica, social o humana, puedan situar automáticamente este problema en un marco de interacción local y global.

Para lograrlo, la asignatura adopta una metodología multidisciplinaria para analizar la globalización, viendo esta última no como un mero proceso económico, sino más bien como una transformación social de primer orden, que implica componentes sociales, políticos y culturales. Esta transformación no viene predeterminada y sus resultados son debidos a múltiples decisiones, que implican formas concretas de entender el mundo que nos rodea, observando la realidad y poniendo en juego los valores humanos.

Esta asignatura adopta un punto de vista fundamentalmente cultural. En primer lugar, este enfoque ha de ayudar a los estudiantes a entender el impacto social de las decisiones individuales y colectivas y, en segundo lugar, debe permitirles desarrollar los criterios para evaluar las consecuencias políticas y sociales de sus propias decisiones.

Esta asignatura plantea cuestiones sobre las cuales se sustenta la responsabilidad social corporativa (CSR) y permite a los futuros ejecutivos abordar los principales problemas sociales que conviven con sus quehaceres profesionales.

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Esta asignatura se centra básicamente en los temas relacionados con el crecimiento en el campo de la estrategia corporativa. Amplía y profundiza el conocimiento de los estudiantes sobre las distintas alternativas de crecimiento, como la expansión internacional, la diversificación del negocio (horizontal o vertical) y las distintas estrategias de crecimiento, comparando las fusiones y adquisiciones con las alianzas estratégicas y el crecimiento orgánico. Los estudiantes de esta clase después examinarán distintos contextos para la elaboración de una estrategia, como las empresas cotizadas, las empresas familiares y las organizaciones no lucrativas. La asignatura también proporciona un análisis más en profundidad de la gobernanza, estudiando las diferencias internacionales, de qué modo las nuevas tecnologías afectan la dirección estratégica y los retos asociados con la ejecución de la estrategia.

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Fundamentos de Marketing introdujo las bases conceptuales y analíticas del marketing, mientras que Decisiones en Marketing facilitó una comprensión más profunda de las estrategias de marketing. En Tendencias Marketing, nos centraremos en las principales tendencias que influyen directamente en el proceso de toma de decisiones de comercialización.

La democratización de la tecnología y los nuevos medios digitales están cambiando radicalmente el comportamiento de los clientes y de los usuarios, que han empezado a reaccionar, entender y aceptar las empresas, sus productos o servicios, e incluso su publicidad, de una forma completamente distinta a la de unos pocos años atrás.

Este hecho, junto con la aparición de nuevos modelos de negocios disruptivos en el campo digital (algunos de ellos, contraintuitivos), hace que todos los actores del mercado se transformen. Así, por ejemplo, las empresas, en general, han de impulsar y/o consolidar sus programas de transformación digital, las ciudades han de convertirse en ciudades inteligentes, el sector sanitario se transforma en eHealth o el sector de los seguros, en Insurance Tech, entre otros. Esta es la razón por la cual todos estos factores deben cuestionarse sus métodos tradicionales de comercialización y publicidad, con el fin de adaptarse a este nuevo entorno, que algunos expertos no dudan en describir como volátil, incierto, complejo y ambiguo (VUCA).

Desde el punto de vista del cliente “empoderado” por la tecnología, la competencia está al alcance de un clic. Los nuevos productos, cada vez más complejos, necesitan un relato (storytelling) o el marketing de un influencer para ser entendidos correctamente y no ser rechazados por sus clientes. El exceso de competencia requiere un ajuste muy afinado al cliente y captar su atención a través de correcta generación y compra, desde fuentes distintas, de un tráfico de calidad. La publicidad requiere rediseñar y controlar el número de impactos al cliente (o puntos de contacto) a través de "modelos de atribución" y de publicidad personalizada mediante técnicas publicitarias programáticas o la automatización del marketing.

En esta asignatura, se introduce al estudiante al marketing disruptivo y a la necesidad de cambiar las normas establecidas del marketing clásico. Profundiza en las técnicas de generación, compra y captura de un tráfico de calidad. Se explica en detalle la necesidad de personalizar al máximo los productos, los servicios y las campañas. Se analiza en profundidad la urgencia de diseñar el "recorrido del cliente" (o customer journey) y, finalmente, se explota uno de los aspectos clave de este nuevo marketing: la medición digital exhaustiva de todos los eventos y de la toma de decisiones basadas en datos, utilizando la ciencia de datos y las técnicas de la inteligencia artificial.

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En quinto, pasarás un semestre en el extranjero, en una de las más de 80 universidades de todo el mundo con las cuales Esade tiene acuerdos de intercambio. Por su parte, algunos alumnos de dichas universidades vendrán a estudiar a Esade durante un semestre, lo cual aporta una visión aún más internacional a nuestras aulas.

En cuarto curso realizarás un semestre de prácticas profesionales obligatorias. Durante tus prácticas ocuparás un puesto de trabajo real en una empresa de primer nivel nacional o internacional. Podrás aplicar todo lo aprendido en el grado y adquirirás habilidades y competencias que solo se adquieren ejerciendo tu profesión.

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Durante el Capstone Module realizarás un trabajo de consultoría para una empresa real. Trabajarás en equipo con tus compañeros para definir las tendencias del mercado y los posibles escenarios futuros de su sector. Una vez definidos, plantearéis a la compañía la mejor estrategia a seguir para tener éxito en esos nuevos escenarios.

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En quinto deberás hacer un trabajo individual que deberás presentar a final de curso y que te permitirá poner en práctica los conocimientos y habilidades adquiridas a lo largo del grado. Podrás elegir entre desarrollar un Business Plan, un In-company Business Project, relacionando el trabajo con tus prácticas, o una Tesina Final de Grado.

1. Business Plan
2. In-Company Business Project
3. Tesina Final de Grado

Podrás seleccionar optativas del Bachelor of Business Administration

A continuación, presentamos un breve listado de algunas de las optativas del BAIB

• Marketing Analytics
• Recommender Systems
• Computational Social Science
• Quantum Algorithms
• Computer Vision
• Natural Language Processing
• Deep Dive into Research
• Reinforcement Learning