Máster en Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial
Master
Online
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Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
600h
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
Este máster en Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial permite conocer la introducción: la importancia del dato, las nociones iniciales de Python, data engineering y estadística, el conocimiento avanzado de machine learning & artificial intelligence, las aplicaciones del deep learning, los entornos big data & cloud, la visualización de los datos, las habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital, entre otros conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación
con este ámbito profesional.
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el "Máster en Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial", de ESNECA BUSINESS SCHOOL, avalada por nuestra condición de socios de la CECAP y AEEN, máximas instituciones españolas en formación y de calidad.
Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.
El alumno recibirá acceso a un curso inicial donde encontrará información sobre la metodología de aprendizaje, la titulación que recibirá, el funcionamiento del Campus Virtual, qué hacer una vez el alumno haya finalizado e información sobre Grupo Esneca Formación. Además, el alumno dispondrá de un servicio de clases en directo.
Opiniones
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La valoración media es superior a 3,7
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Este centro lleva 12 años en Emagister.
Materias
- E-business
- Estadística
- Gestión del cambio
- Gestión del conocimiento
- Herramientas de gestión
- Liderazgo
- Modelos de negocio
- Segmentación
- SQL
- Toma de decisiones
- Apache
- Series temporales
- Algoritmos
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Árboles
- Reporting
- Big Data
Temario
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Unidad didáctica 1. Aproximación a la inteligencia
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Unidad didáctica 2. Impacto de la IA en el mercado laboral
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Unidad didáctica 3. Utilidades de la IA en la vida diaria
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Unidad didáctica 4. Desafíos principales de la IA
MÓDULO 2. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Unidad didáctica 1. Principales ramas de la IA
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Unidad didáctica 2. Aproximación al aprendizaje automático
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Unidad didáctica 3. Procesamiento del lenguaje natural
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Unidad didáctica 4. Algoritmos informáticos tradicionales vs. algoritmos de IA
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Unidad didáctica 5. Visión artificial
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Unidad didáctica 6. Robótica
MÓDULO 3. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I)
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Unidad didáctica 1. Generación de texto
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Unidad didáctica 2. Generación y edición de imágenes
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (II)
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Unidad didáctica 1. Reconocimiento de imágenes
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Unidad didáctica 2. Análisis de datos
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Unidad didáctica 3. Equipo para la traducción automática
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): FINANZAS
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Unidad didáctica 1. Caracterización del sistema financiero
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Unidad didáctica 2. Elementos del sistema financiero
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Unidad didáctica 3. Estructura del sistema financiero
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Unidad didáctica 4. Inteligencia artificial aplicada
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): FINANZAS
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Unidad didáctica 1. Plataformas de detección y prevención del fraude
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Unidad didáctica 2. Equipo para la optimización de la gestión del flujo de caja
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): MARKETING
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Unidad didáctica 1. Concepto y definición del marketing
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Unidad didáctica 2. Marketing tradicional
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Unidad didáctica 3. Marketing digital
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Unidad didáctica 4. Inteligencia artificial aplicada
MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): MARKETING
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Unidad didáctica 1. Herramientas para marketing
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Unidad didáctica 2. Recursos para el análisis de sentimientos y opiniones
MÓDULO 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): RECURSOS HUMANOS
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Unidad didáctica 1. Departamento de Recursos Humanos (RR. HH.)
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Unidad didáctica 2. Inteligencia artificial aplicada
MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): RECURSOS HUMANOS
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Unidad didáctica 1. Medios para el reclutamiento y selección
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Unidad didáctica 2. Software para la evaluación del desempeño y formación
MÓDULO 11. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): OPERACIONES EMPRESARIALES
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Unidad didáctica 1. Descripción conceptual
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Unidad didáctica 2. Inteligencia artificial aplicada
MÓDULO 12. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): OPERACIONES EMPRESARIALES
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Unidad didáctica 1. Soluciones de Robotic Process Automation (RPA)
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Unidad didáctica 2. Servicios para optimización de rutas de transporte
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Unidad didáctica 3. Plataformas para automatización de almacenes
MÓDULO 13. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA: SECTORES ADICIONALES
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Unidad didáctica 1. Salud
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Unidad didáctica 2. Sostenibilidad
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Unidad didáctica 3. Educación
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Unidad didáctica 4. Políticas económicas
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Unidad didáctica 5. Investigación científica
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Unidad didáctica 6. Computación cuántica
MÓDULO 14. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Unidad didáctica 1. Desarrollos recientes
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Unidad didáctica 2. Tendencias emergentes
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Unidad didáctica 3. Empresas disruptivas
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Unidad didáctica 4. Internet de las cosas (IoT)
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Máster en Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial