En Curso

Se espera que el curso contribuya a:

- Conocer los fundamentos de la tecnología blockchain y los criptoactivos.
- Dotar de herramientas para comprender y evaluar de manera crítica proyectos relacionados con blockchain y criptoactivos, y sus posibles aplicaciones en empresas, sector público y tercer sector.
- Realizar prácticas de uso de wallets y aplicaciones descentralizadas (DAPPs).
- Conocer los aspectos regulatorios, contables e impositivos relacionados con el uso de la tecnología blockchain y los criptoactivos.
- Contribuir con la ampliación de conocimientos sobre el impacto de la tecnología blockchain en las organizaciones y en la actuación profesional, sus potencialidades y sus riesgos.

Objetivo General

Que los estudiantes adquieran los elementos analíticos y los conocimientos históricos necesarios para comprender el proceso de conflictividad política, diplomática y comercial que se está experimentando a nivel global y los procesos de relevo de potencias que se desarrollan dentro del capitalismo.

Objetivos particulares

• Que los estudiantes inserten la problemática de relevo de potencias en el contexto de surgimiento y desarrollo del capitalismo.
• Que comprendan el proceso por el cual Estados Unidos se transformó en una potencia mundial en el siglo XX.
• Que comprendan las transformaciones geopolíticas que tuvieron lugar luego de la Segunda Guerra Mundial y luego del final de la Guerra Fría.
• Que adquieran conocimientos sobre la transformación de China desde mediados del siglo XX.

Objetivo General
Brindar herramientas conceptuales y prácticas para el análisis de datos y el desarrollo de modelos predictivos utilizando Python y técnicas de Inteligencia Artificial, aplicadas a contextos económicos, financieros y de gestión. 

Objetivos particulares

• Manipular, limpiar y transformar bases de datos utilizando Python.
• Aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA).
• Implementar modelos de Machine Learning.
• Evaluar el desempeño de modelos predictivos.
• Interpretar resultados y comunicar hallazgos de manera clara y fundamentada.
• Comprender los fundamentos teóricos de las redes neuronales y su aplicación básica.

• Proporcionar guías y estrategias para el diseño del plan: selección del tema, formulación del problema, justificación, según tipo de trabajo final (académica o profesional).
• Orientar en la elección del diseño de investigación: enfoque, estrategias (cualitativa, cuantitativa, mixta).
• Proporcionar guías útiles en la búsqueda, selección y sistematización de material bibliográfico para la escritura de antecedentes y marco teórico, según enfoque.
• Brindar herramientas analíticas para el procesamiento e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos y orientar en su selección y empleo.
• Proporcionar lineamientos y procedimientos rigurosos para el ordenamiento y presentación de los hallazgos obtenidos.
• Orientar en la elaboración del Plan de Trabajo Final de Maestría teniendo en consideración las exigencias teóricas, metodológicas e institucionales requeridas para este tipo de documentos.