Master en Deep Learning y Big Data

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

BOLSA DE EMPLEO Y PRÁCTICAS

Estamos en una etapa de cambio tecnológico. Dia a día crece la cantidad de información que generamos y cada vez se ven más avances en la automatización de tareas y en la creación de modelos artificiales inteligentes dentro de empresas, páginas web, aplicaciones, etc.Todo esto hace que la importancia de saber analizar estos grandes volúmenes de datos, conocidos como Big Data, se convierta en trascendental para tomar cualquier decisión importante dentro de una empresa, ámbito social o cualquier otro campo profesional.Saber cómo interpretar todos estos grandes volúmenes de información y aplicarlo en campos como la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning se vuelve clave para llevar a cabo una actualización tecnológica dentro de cualquier empresa.Gracias a la realización de este Máster en Deep Learning y Big Data podrás obtener los conocimientos necesarios para el análisis de datos masivos y su aplicación en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) gracias al aprendizaje profundo (Deep Learning). Además, descubrirás un mundo lleno de oportunidades laborales y en pleno auge debido a la cada vez mayor importancia del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el desarrollo de chatbots.Además, en este máster impartido por INESEM Business School, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia que te ayudarán en todo momento y gracias a las prácticas garantizadas en empresas punteras dentro del sector podrás acceder a un mercado laboral con gran auge y futuro.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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A tener en cuenta

"-Descubrir la importancia del Big Data y sus principales aplicaciones.-Aprender a utilizar las principales herramientas de Big Data.-Comprender la importancia y actualidad de la inteligencia artificial y su aplicación para construir sistemas inteligentes gracias al machine learning y el deep learning.-Desarrollar un sistema de Deep Learning.-Aprender a crear un chatbot gracias al uso del procesamiento de lenguaje natural.-Entender la importancia y saber aplicar la ciberseguridad en todos estos ámbitos."

El Máster en Deep Learning y Big Data, está principalmente orientado a profesionales informáticos que deseen dar un salto de calidad en sus carreras gracias al estudio y aplicación del Big Data en áreas como la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning que cada vez tiene mayor importancia en todas las tecnologías actuales y futuras. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Con una contrastada trayectoria a nivel nacional y un amplio catálogo formativo compuesto por másters profesionales y formación de postgrado, hacen que INESEM sea una escuela de negocios con programas formativos completamente adaptados a la realidad del mercado laboral promoviendo una enseñanza multidisciplinar e integrada basada en innovadoras metodologías de aprendizaje. Todo ello se hace posible gracias a formación modular, contenidos en abierto, metodologías E-learning y aprendizaje colaborativo que te facilitarán el aprendizaje y te ayudarán a desarrollar y mejorar tu carrera profesional.

En el momento en el que INESEM Business School reciba su solicitud, procederemos a enviarle un email con toda la información. En un plazo máximo de 48 horas, desde el Departamento de Asesoramiento Académico se pondrán en contacto con usted para resolverle cualquier duda que le pueda surgir.

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Materias

  • Almacén
  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business
  • Administración
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Redes neuronales
  • Algoritmos
  • Páginas web
  • Seguridad en internet
  • Aplicaciones web
  • Administración de sistemas
  • Streaming
  • Herramientas de análisis de datos
  • Creación web
  • Computación
  • Cloud computing
  • Minería
  • Sintaxis
  • Recuperación de información
  • Business Intelligence
  • Big Data
  • Aprendizaje profundo
  • Chatbots

Temario

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTIONUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOSUNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATAUNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSASMÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSINGUNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSINGUNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQLUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERYUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTINGUNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIGUNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOSMÓDULO 3. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCEUNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICOUNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTALUNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOSUNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICAUNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBIUNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAUUNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEWMÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLEUNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODBUNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOPUNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MININGUNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCEMÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATAUNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOSUNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERINGUNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNINGUNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓNUNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOWUNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALESUNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPAUNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPAUNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJEMÓDULO 6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLNUNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓNMÓDULO 7. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIALUNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTSUNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTSMÓDULO 8. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍASUNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONESUNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDADUNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0MÓDULO 9. PROYECTO FIN E MÁSTER

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Financiación 100% sin intereses.

- Formas de pago: Contrareembolso-Paypal-Tarjeta-Transferencia

- Servicio gratuito de Orientación Profesional de Carrera

- Portal del Alumno 2.0:

- Campus Virtual.
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- Bonificable hasta el 100%.

- Bolsa de Empleo y Prácticas.

- Prácticas profesionales en empresas de gran prestigio a nivel nacional

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