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Executive Master en Technology Management

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¿Quieres liderar la transformación digital con un enfoque práctico en tecnología y gestión? Con el Executive Master en Technology Management detectarás necesidades e implementarás soluciones para llevar un negocio a su versión digital.

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Executive Master en Technology Management

Un máster con datos verificables del programa

  • Facultad de Management
  • Prácticas en centros reales
  • Título propio INESEM

¿Qué conseguirás al terminar este máster?

Auditoría tecnológica

Aprende a detectar carencias y necesidades de innovación tecnológica en una organización para identificar la mejor solución.

Implementación por fases

Programa la implementación por fases de nuevas tecnologías en distintos equipos, coordinando el proceso de digitalización.

CRM y SCM integrados

Domina softwares de CRM, SCM y combinados, aplicándolos para mejorar la gestión y el funcionamiento empresarial.

Marketing digital y analítica

Desarrolla estrategias de marketing digital y trabaja con big data, analítica y gestión de procesos telemáticamente.

Temario del programa

10 módulos que cubren desde el análisis de necesidades de innovación tecnológica hasta estrategias de Marketing digital, big data y analítica. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. Gestión del Cambio

Unidad Didáctica 1. los Motores de Cambio en las Empresas

  • Nuevos paradigmas económicos
  • Principales cambios tecnológicos
  • Sociedad digital y del conocimiento
  • Lean & Agile Management

Unidad Didáctica 2. Gestión del Cambio

  • Conceptualización
  • Modelo de Gestión del cambio organizacional
  • Dificultades al implantar un nuevo modelo de gestión
  • La resistencia al cambio
  • Factores de éxito en la gestión del cambio

Unidad Didáctica 3. Competencias del Agente de Cambio

  • El directivo que piensa en digital
  • Cambio y adaptación personal
  • Liderazgo situacional
  • Coordinador de estructuras y procesos

Unidad Didáctica 4. Transformación del Negocio

  • Del modelo offline al entorno online
  • Descentralización
  • Disponibilidad de recursos
  • Trabajo colaborativo
  • Cuadro de mando integral

Unidad Didáctica 5. los Sistemas de la Empresa Digital

  • SCM (Supply Chain Management)
  • Customer Relation Management
  • Sistemas de planificación empresariales (ERP)
  • Sistemas de gestión del conocimiento

Unidad Didáctica 6. Casos Reales de Migración Digital

  • De lo tradicional a lo actual
  • Los impulsores del cambio
  • La empresa actual Aparición de la empresa digital
  • Nivel Internacional
  • Caso de Internacionalización de Mango
02

Módulo 2. Innovación para las Empresas Digitales

Unidad Didáctica 1. Principios de Gestión de la Innovación

  • Definición de la gestión de la innovación
  • Concepto y tipos de innovación
  • Fundamentos de la innovación tecnológica
  • El proceso de I+D+i y modelos de gestión
  • Agentes, actividades y técnicas de gestión de la innovación

Unidad Didáctica 2. Vigilancia Tecnológica

  • Tipos de vigilancia tecnológica
  • Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  • Búsqueda de información
  • Implantación de la vigilancia tecnológica

Unidad Didáctica 3. Estudio de la Tendencia Tecnológica

  • Introducción
  • Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  • Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  • Requisitos de implantación

Unidad Didáctica 4. el Benchmarking

  • Importancia del benchmarking
  • Delimitación y benéficos del benchmarking
  • Clasificación de las técnicas benchmarking
  • Requisitos y etapas del benchmarking

Unidad Didáctica 5. la Cadena de Valor

  • Origen del término Cadena de Valor
  • Análisis de la Cadena de Valor
  • Actividades de valor y margen
  • Clasificación de Cadenas de Valor
  • Fases de la creación de la Cadena de Valor
03

Módulo 3. la Tecnología de la Información Aplicada a la Empresa

Unidad Didáctica 1. Aportación de las Tic Al Negocio: Nuevas Oportunidades

  • Internet en la empresa: Panorama General y novedades
  • La productividad en la Nueva Economía
  • Nuevas formas de organización del trabajo
  • El teletrabajo
  • España en la Nueva Economía
  • TIC, nuevas prácticas de trabajo y productividad

Unidad Didáctica 2. Organización Empresarial: Estrategias en la Tic

  • La relación entre la organización de TI y el negocio
  • Las buenas prácticas en la Gestión del Servicio: ITIL
  • Gestión del Nivel de Servicio
  • Gestión de la Capacidad
  • Gestión de la Continuidad del Servicio TI
  • Gestión de la disponibilidad
  • Gestión financiera de los servicios de TI
  • Centro de servicio al usuario

Unidad Didáctica 3. Necesidades en Tic de las Distintas Organizaciones Empresariales

  • Las TIC en las grandes empresas
  • Impacto de la tecnología en los resultados del negocio
  • Las TIC en las PYMEs
  • Las TIC en la Administración Pública

Unidad Didáctica 4. Desarrollo y Externalización de Sistemas

  • Tipificación
  • Tipos de servicios que recoge
  • Factores principales de desarrollo
  • Principales obstáculos
  • Empresas proveedoras de servicios de outsourcing
  • Pasos a realizar en un proceso de externalización
  • El Insourcing

Unidad Didáctica 5. Planes de Negocio en Tic: la Planificación de los Sistemas de Información

  • Introducción
  • El plan de Sistemas de Información (PSI)
  • Inicio del PSI
  • Definición y organización del PSI
  • Estudio de la información relevante
  • Identificación de requisitos
  • Estudio de los Sistemas de Información actuales
  • Diseño del modelo de Sistemas de Información
  • Definición de la arquitectura tecnológica
  • Definición del plan de acción
  • Revisión y aprobación del PSI
  • PARTICIPACIÓN EN LAS ACTIVIDADES DEL PROCESO PSI

Unidad Didáctica 6. la Seguridad en las Transacciones Comerciales en Internet

  • Presentación
  • Firma Electrónica y Certificación Digital
  • La Facturación Electrónica

Unidad Didáctica 7. Marketing en la Nueva Economía

  • CRM: La gestión de las relaciones con el cliente
  • SCM: La gestión de la cadena de suministro
  • El CRM y el SCM dentro de los sistemas integrados de gestión

Unidad Didáctica 8. Procesos de Negocio

  • ¿Qué son los procesos?
  • Papel e importancia de los procesos en la empresa
  • Diferencia entre la gestión tradicional y la gestión de procesos
  • Propietario de un proceso
  • De la gestión de los procesos a la gestión por procesos
  • Los procesos como base de la gestión de las organizaciones
  • Metodología para modelos funcional de procesos: IDEFO
  • Herramientas de las TIC para la gestión por procesos

Unidad Didáctica 9. el Comercio Electrónico

  • Introducción al comercio electrónico
  • Hacia el comercio electrónico
  • El plan de Marketing en el comercio electrónico
  • Aspectos tecnológicos del comercio electrónico
  • Aspectos normativos del comercio electrónico
  • Aplicaciones del comercio electrónico

Unidad Didáctica 10. el Telemarketing

  • Internet en el mundo de los negocios
  • La segmentación del mercado en Internet
  • Cómo captar clientes a través de la red
  • La comunicación en Internet
  • Internet como canal de distribución
  • Cartera de productos
04

Módulo 4. Gestión de las Tic en la Empresa

Unidad Didáctica 1. Administración del Sistema Operativo en Sistemas Erp-crm

  • Parámetros de configuración del sistema operativo en sistemas ERP-CRM: definición, tipología y uso
  • Herramientas software para monitorizar procesos, eventos y rendimiento del sistema, y para la gestión del almacenamiento

Unidad Didáctica 2. Sucesos y Alarmas del Sistema Operativo

  • Envío de alarmas de aviso ante un problema en el sistema operativo
  • Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs)
  • Características y tipos

Unidad Didáctica 3. Gestión de Incidencias del Sistema Operativo

  • Trazas del sistema (logs)
  • Incidencias: identificación y resolución

Unidad Didáctica 4. Administración del Gestor de Datos en Sistemas Erp-crm

  • Parámetros de configuración del gestor de datos en sistemas ERP y CRM: definición, tipología y usos
  • Herramientas software para la gestión del almacenamiento y para monitorizar procesos, eventos y rendimiento de la base de datos

Unidad Didáctica 5. Sucesos y Alarmas del Gestor de Datos en Sistemas Erp-crm

  • Envío de alarmas de aviso en el gestor de datos
  • Trazas y ficheros de confirmación de los procesos realizados (logs)
  • Características y tipos

Unidad Didáctica 6. Gestión de Mantenimiento en Sistemas de Erp-crm

  • Procesos de los sistemas ERP y CRM
  • Parámetros de los sistemas que influyen en el rendimiento
  • Herramientas de monitorización y de evaluación del rendimiento

Unidad Didáctica 7. Transporte de Componentes Entre Entornos de Desarrollo, Prueba y Explotación en Sistemas de Erp-crm

  • Control de versiones y gestión de los distintos entornos
  • Arquitecturas de los distintos entornos según el sistema operativo
  • El sistema de intercambio de información entre distintos entornos: características y elementos que intervienen
  • Errores en la ejecución del transporte: tipos y solución

Unidad Didáctica 8. Procesos de Extracción de Datos en Sistemas de Erp-crm

  • Características y funcionalidades
  • Procedimientos de ejecución
  • Resolución de incidencias; trazas de ejecución

Unidad Didáctica 9. Gestión de Usuario

  • Creación de usuarios
  • Permisos por menú y por empresa

Unidad Didáctica 10. Copias de Seguridad

  • Copias de seguridad on-line/off-line
  • Réplicas en espejo
  • Restauración del sistema y copias
05

Módulo 5. Agile Project Management

Unidad Didáctica 1. Introducción a las Metodologías Ágiles

  • Ingeniería de software, sus principios y objetivos
  • Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles
  • Prácticas ágiles
  • Métodos ágiles
  • Evolución de las metodologías ágiles
  • Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas

Unidad Didáctica 2. Agile Project Thinking

  • Principios de las metodologías ágiles
  • Agile Manifesto
  • User History

Unidad Didáctica 3. la Planificación Ágil: Agile Leadership y Creatividad

  • La iteracción como alternativa a la planificación lineal
  • La comunicación y la motivación
  • Características del liderazgo participativo
  • Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea
  • Prueba y error, learning by doing

Unidad Didáctica 4. Metodología Extreme Programming (xp)

  • Definición y características de Extreme Programming
  • Fases y reglas de XP
  • La implementación y el diseño
  • Los valores de XP
  • Equipo y cliente de XP

Unidad Didáctica 5. Metodología Scrum

  • La teoría Scrum: framework
  • El equipo
  • Sprint Planning
  • Cómo poner en marcha un Scrum

Unidad Didáctica 6. Desarrollo del Método Kanban

  • Introducción al método Kanban
  • Consejos para poner en marcha kanban
  • Equipo
  • Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio
  • Scrumban

Unidad Didáctica 7. Lean Thinking

  • Introducción al Lean Thinking
  • Lean Startup

Unidad Didáctica 8. Otras Metodologías Ágiles y Técnicas Ágiles

  • Agile Inception Deck
  • Design Thinking
  • DevOps
  • Dynamic Systems Development Method (DSDM)
  • Crystal Methodologies
  • Adaptative Software Development (ASD)
  • Feature Driven Development (FDD)
  • Agile Unified Process
06

Módulo 6. Intro Big Data

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Big Data

  • ¿Qué es Big Data?
  • La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Open Data
  • Información pública
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Unidad Didáctica 2. Fuentes de Datos

  • Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  • Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

Unidad Didáctica 3. Open Data

  • Definición, Beneficios y Características
  • Ejemplo de uso de Open Data

Unidad Didáctica 4. Fases de un Proyecto de Big Data

  • Diagnóstico inicial
  • Diseño del proyecto
  • Proceso de implementación
  • Monitorización y control del proyecto
  • Responsable y recursos disponibles
  • Calendarización
  • Alcance y valoración económica del proyecto

Unidad Didáctica 5. Business Intelligence y la Sociedad de la Información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 6. Principales Productos de Business Intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Unidad Didáctica 7. Big Data y Marketing

  • Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  • Toma de decisiones operativas
  • Marketing estratégico y Big Data
  • Nuevas tendencias en management

Unidad Didáctica 8. del Big Data Al Linked Open Data

  • Concepto de web semántica
  • Linked Data Vs Big Data
  • Lenguaje de consulta SPARQL

Unidad Didáctica 9. Internet de las Cosas

  • Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  • ¿Qué es IoT?
  • Elementos que componen el ecosistema IoT
  • Arquitectura IoT
  • Dispositivos y elementos empleados
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futura
07

Módulo 7. Data Science

Unidad Didáctica 1. Introducción a la Ciencia de Datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • Herramientas necesarias para el científico de datos
  • Data Science & Cloud Compunting
  • Aspectos legales en Protección de Datos

Unidad Didáctica 2. Bases de Datos Relacionales

  • Introducción
  • El modelo relacional
  • Lenguaje de consulta SQL
  • MySQL: Una base de datos relacional

Unidad Didáctica 3. Pre-procesamiento & Procesamiento de Datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis

Unidad Didáctica 4. Análisis de los Datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultado
08

Módulo 8. Herramientas para Explitación y Análisis de Big Data

Unidad Didáctica 1. Bases de Datos Nosql y el Almacenamiento Escalable

  • ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  • Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  • Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  • Sistemas de Bases de datos NoSQL

Unidad Didáctica 2. Introducción a un Sistema de Bases de Datos Nosql: Mongodb

  • ¿Qué es MongoDB?
  • Funcionamiento y uso de MongoDB
  • Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  • Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  • Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  • Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  • Consulta de datos en MongoDB

Unidad Didáctica 3. Ecosistema Hadoop

  • ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  • Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  • Sistema de archivos HDFS
  • MapReduce con Hadoop
  • Apache Hive
  • Apache Hue
  • Apache Spark

Unidad Didáctica 4. Weka y Data Mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos

Unidad Didáctica 5. Pentaho una Solución Open Source para Business Intelligence

  • Una aproximación a Pentaho
  • Soluciones que ofrece Pentaho
  • MongoDB & Pentaho
  • Hadoop & Pentaho
  • Weka & Pentaho
09

Módulo 9. Business Intelligence

Unidad Didáctica 1. Minería de Datos o Data Mining y el Aprendizaje Automático

  • Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  • Proceso KDD
  • Modelos y Técnicas de Data Mining
  • Áreas de aplicación
  • Minería de textos y Web Mining
  • Data mining y marketing

Unidad Didáctica 2. Datamart. Concepto de Base de Datos Departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  • Data Warehou
  • Herramientas de Explotación
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

Unidad Didáctica 3. Datawarehouse o Almacén de Datos Corporativos

  • Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube

Unidad Didáctica 4. Inteligencia de Negocio y Herramientas de Analítica

  • Tipos de herramientas para BI
  • Productos comerciales para BI
  • Productos Open Source para BI
  • Beneficios de las herramientas de BI

Unidad Didáctica 5. Introducción a la Visualización de Datos

  • ¿Qué es la visualización de datos?
  • Importancia y herramientas de la visualización de datos
  • Visualización de datos: Principios básicos

Unidad Didáctica 6. Tableau

  • ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  • Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  • Instalación Tableau
  • Espacio de trabajo y navegación
  • Conexiones de datos en Tableau
  • Tipos de filtros en Tableau
  • Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  • Tablas y gráficos en Tableau

Unidad Didáctica 7. D3 (data Driven Documents)

  • Fundamentos D3
  • Instalación D3
  • Funcionamiento D3
  • SVG
  • Tipos de datos en D3
  • Diagrama de barras con D3
  • Diagrama de dispersión con D3

Unidad Didáctica 8. Looker Studio (google Data Studio)

  • Visualización de datos
  • Tipologías de gráficos
  • Fuentes de datos
  • Creación de informes

Unidad Didáctica 9. Qlikview

  • Instalación y arquitectura
  • Carga de datos
  • Informes
  • Transformación y modelo de datos
  • Análisis de datos

Unidad Didáctica 10. Power Bi

  • Introducción a Power BI
  • Instalación de Power BI
  • Modelado de datos
  • Visualización de datos
  • Dashboards
  • Uso compartido de datos

Unidad Didáctica 11. Carto

  • CartoDB
10

Módulo 10. Ciberseguridad Aplicada a la Inteligencia Artificial, Smartphones, Internet de las Cosas (iot) e Industria 4.0

Unidad Didáctica 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Introducción a la inteligencia artificial
  • Historia
  • La importancia de la IA

Unidad Didáctica 2. Tipos de Inteligencia Artificial

  • Tipos de inteligencia artificial

Unidad Didáctica 3. Algoritmos Aplicados a la Inteligencia Artificial

  • Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

Unidad Didáctica 4. Relación Entre Inteligencia Artificial y Big Data

  • Relación entre inteligencia artificial y big data
  • IA y Big Data combinados
  • El papel del Big Data en IA
  • Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

Unidad Didáctica 5. Sistemas Expertos

  • Sistemas expertos
  • Estructura de un sistema experto
  • Inferencia: Tipos
  • Fases de construcción de un sistema
  • Rendimiento y mejoras
  • Dominios de aplicación
  • Creación de un sistema experto en C#
  • Añadir incertidumbre y probabilidades

Unidad Didáctica 6. Futuro de la Inteligencia Artificial

  • Futuro de la inteligencia artificial
  • Impacto de la IA en la industria
  • El impacto económico y social global de la IA y su futuro

Unidad Didáctica 7. Introducción Al Machine Learning

  • Introducción
  • Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  • Ejemplos de aprendizaje automático
  • Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  • Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  • El futuro del aprendizaje automático

Unidad Didáctica 8. Extracción de Estructura de los Datos: Clustering

  • Introducción
  • Algoritmos

Unidad Didáctica 9. Sistemas de Recomendación

  • Introducción
  • Filtrado colaborativo
  • Clusterización
  • Sistemas de recomendación híbridos

Unidad Didáctica 10. Clasificación

  • Clasificadores
  • Algoritmos

Unidad Didáctica 11. Redes Neuronales y Deep Learning

  • Componentes
  • Aprendizaje

Unidad Didáctica 12. Sistemas de Elección

  • Introducción
  • El proceso de paso de DSS a IDSS
  • Casos de aplicación

Unidad Didáctica 13. Deep Learning con Python, Keras y Tensorflow

  • Aprendizaje profundo
  • Entorno de Deep Learning con Python
  • Aprendizaje automático y profundo

Unidad Didáctica 14. Sistemas Neuronales

  • Redes neuronales
  • Redes profundas y redes poco profundas

Unidad Didáctica 15. Redes de una Sola Capa

  • Perceptrón de una capa y multicapa
  • Ejemplo de perceptrón

Unidad Didáctica 16. Redes Multicapa

  • Tipos de redes profundas
  • Trabajar con TensorFlow y Python

Unidad Didáctica 17. Estrategias de Aprendizaje

  • Entrada y salida de datos
  • Entrenar una red neuronal
  • Gráficos computacionales
  • Implementación de una red profunda
  • El algoritmo de propagación directa
  • Redes neuronales profundas multicapa

Claustro docente

Facultad de Gestión Empresarial — profesionales con experiencia en Executive Master en Technology Management.

SS

Salima Sánchez

Facultad de Gestión Empresarial

Copywriting, Psicología del Consumidor y Neuromarketing

PS

Pilar Salvador

Facultad de Gestión Empresarial

marketing digital

AL

Antonio Lahaba

Facultad de Gestión Empresarial

Comportamiento del Consumidor e Investigación de Mercados

Jaime Martín

Jaime Martín

Facultad de Gestión Empresarial

Comunicación y Marketing

Virginia Anguita

Virginia Anguita

Facultad de Gestión Empresarial

Social Media

Sandra Vargas

Sandra Vargas

Facultad de Gestión Empresarial

SEO técnico

Yago González

Yago González

Facultad de Gestión Empresarial

Marketing y Negocio Online

CJ

Cristina Jiménez

Facultad de Gestión Empresarial

Controller, auditoría interna

¿En qué podrás trabajar?

Con este máster podrás optar a puestos como:

  • Líder de digitalización empresarial
  • Asesor digital independiente
  • Formador en nuevas tecnologías
  • Encargado de branding online
  • Especialista en Marketing digital
  • Responsable de estrategia tecnológica

Metodología

Nuestra metodología educativa

Estudiantes trabajando juntos con sus portátiles
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Contenidos de calidad

Ofrecemos una formación completa y actualizada de la mano de un claustro profesional en activo que confecciona los diferentes programas formativos de su área/especialidad.

Materiales y Recursos Didácticos

Tendrás a tu disposición un banco de materiales y recursos didácticos sobre legislación. Así como una Tribuna de noticias y actualidad. Además, podrás asistir a Seminarios online de la mano de nuestro claustro, en el que se tratan temas actuales y de interés.

Claustro Profesional

Los docentes de INESEM son profesionales en activo ofreciendo una docencia de calidad y en constante actualización. Preparan el contenido de aquellos programas formativos cuyas áreas son en las que trabajan.

Tutorización individual

No estarás solo durante tu formación, tendrás al claustro a tu disposición y un tutor asignado con el que podrás mantener el contacto y poder consultar todas las dudas que te vayan surgiendo.

Testimonios

La experiencia de quienes ya estudiaron con nosotros

«Buscaba un Máster oficial sin desplazarme. Estuve atendida en todo momento, todo muy profesional.»

Patricia Ortiz Ruiz

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