Master en Deep Learning y Big Data
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El contenido es bueno y amplio pero en ciertos aspectos se tendría que profundizar algo más.
Los tutores responden rápido y son muy amables.
El contenido está en la plataforma y también te envían libros físicos.
A destacar que puedes estudiar a tu ritmo.
Me está gustando.
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Universidad que ha estado a un excelente nivel de formación, en mi caso mi experiencia es inmejorable y pude lograr muy buenas herramientas de aprendizaje.
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Master
Online
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¡Insertate en el mundo de Big Data!
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
Este máster te proporciona las herramientas necesarias para extraer información valiosa que contribuya a la actualización tecnológica de una empresa. A través del aprendizaje profundo, aprenderás a manejar grandes cantidades de información y a crear sistemas inteligentes para la gestión de datos. Además, adquirirás habilidades en el uso de herramientas de Big Data, la creación de redes neuronales y la ciberseguridad de la información.
En Emagister, te presentamos el Máster en Deep Learning y Big Data, un programa diseñado para profesionales que desean aprender sobre el uso de la inteligencia artificial, así como para estudiantes que buscan ingresar a uno de los sectores más solicitados en la actualidad. El programa tiene una duración de 12 meses y se imparte en modalidad online, lo que te permite estudiar desde la comodidad de tu hogar y adaptar tus horarios a tus necesidades. Al finalizar el programa, recibirás una titulación expedida y avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales.
En cuanto al contenido del temario, el máster aborda temas como el uso de herramientas de Big Data, programación de soluciones de machine learning y deep learning, creación de redes neuronales de una o varias capas, creación de chatbots inteligentes y ciberseguridad de la información. Estos conocimientos te permitirán destacarte en el campo del Big Data y acceder a oportunidades laborales en puestos como Big Data Scientist, Responsable de Inteligencia Artificial, Desarrollador de IA, Científico de Investigación en Deep Learning, Ingeniero de Datos o Líder de Proyectos de Big Data.
Este curso se presenta en colaboración con Emagister, la plataforma educativa líder en el sector. No pierdas la oportunidad de formarte en una de las áreas más demandadas del mercado laboral actual.
Información importante
Documentos
- Master-Deep-Learning-Big-Data_compressed.pdf
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Utilizar las principales herramientas de Big Data. Construir sistemas inteligentes de gestión de información. Programar soluciones de machine learning y deep learning Creación de redes neuronales de una capa y multicapa. Crear chatbots inteligentes gracias al uso del PLN. Mantener la ciberseguridad de la información gestionada por todas estas tecnologías.
El Master en Deep Learning y Big Data está dirigido para profesionales interesados en aprender a utilizar la inteligencia artificial y el deep learning en la actualización tecnológica de cualquier sistema de gestión de información. También se orienta a estudiantes que busquen incorporarse a uno de los sectores profesionales más demandados por las empresas.
No se necesitan requisitos
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.”
El Master en Deep Learning y Big Data otorga las herramientas necesarias para extraer información de valor que ayude a la actualización tecnológica de cualquier empresa. Serás capaz de gestionar grandes volúmenes de información y, gracias a la inteligencia artificial y el deep learning, crearás sistemas inteligentes de gestión de información. Además, aprenderás a securizar toda la información gestionada mediante estas tecnologías.
Un asesor se comunicará contigo y brindará la información que necesites, incluyendo el proceso de Matriculación.
Desde INESEM Business School estamos continuamente realizando colaboraciones con empresas que permitan a nuestros alumnos de master a realizar las prácticas en empresas. Con esto, ayudamos a nuestros alumnos a introducirse en el mercado laboral o bien, elegir el sector en el que decidan comenzar su nueva andadura.
Gracias a la realización de este Master en Deep Learning y Big Data podrás desarrollar tu carrera profesional en uno de los sectores que presenta mayor crecimiento y acceder a puestos de alta demanda y bien remunerados como Big Data Scientist, Responsable de inteligencia artificial, AI Developer, Research Scientist on Deep Learning, Data Engineer o líder de proyectos big data.
Se ofrecen muchas opciones de pago, entre las cuales destaca Crédito, para más información consulta con un asesor del centro.
Financiación 100% sin intereses
INESEM continúa ampliando su programa de becas para acercar y posibilitar el aprendizaje continuo al máximo número de personas. Con el fin de adaptarnos a las necesidades de todos los perfiles que componen nuestro alumnado.
Para inscribirte en este curso debes presionar el botón de “Pide información” y rellenar el formulario con tus datos. De esa forma, un asesor del equipo se contactará contigo para guiarte en el proceso de Matriculación.
Opiniones
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El contenido es bueno y amplio pero en ciertos aspectos se tendría que profundizar algo más.
Los tutores responden rápido y son muy amables.
El contenido está en la plataforma y también te envían libros físicos.
A destacar que puedes estudiar a tu ritmo.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Jose Luis Portilla Muelas
Opinión verificadaPablo
Logros de este Centro
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La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
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Materias
- Análisis de datos1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Redes neuronales
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Sistemas inteligentes
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Sistemas de información
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Big Data
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Cloud computing
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- E-business
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Herramientas de gestión
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Almacén
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Data mining
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Nuevas tecnologías
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Streaming
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Algoritmos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Computación
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Administración
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Inteligencia artificial
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Herramientas de análisis de datos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Tecnologías de la información
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Minería
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
Temario
Módulo 1. Big data introduction
- Unidad didáctica 1. Introducción al big data
- Unidad didáctica 2. Fuentes de datos
- Unidad didáctica 3. Open data
- Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data
- Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información
- Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence
- Unidad didáctica 7. Big data y marketing
- Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data
- Unidad didáctica 9. Internet de las cosas
Módulo 2. Arquitectura big data
- Unidad didáctica 1. Batch processing
- Unidad didáctica 2. Streaming processing
- Unidad didáctica 3. Sistemas nosql
- Unidad didáctica 4. Interactive query
- Unidad didáctica 5. Sistemas de computación híbridos
- Unidad didáctica 6. Cloud computing
- Unidad didáctica 7. Administración de sistemas big
- Unidad didáctica 8. Visualización de datos
Módulo 3. Tecnologías aplicadas a business intelligence
- Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático
- Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental
- Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos
- Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
- Unidad didáctica 5. Herramienta powerbi
- Unidad didáctica 6. Herramienta tableau
- Unidad didáctica 7. Herramienta qlikview
Módulo 4. Herramientas para explotación y análisis de big data
- Unidad didáctica 1. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable
- Unidad didáctica 2. Introducción a un sistema de bases de datos nosql: mongodb
- Unidad didáctica 3. Ecosistema hadoop
- Unidad didáctica 4. Weka y data mining
- Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence
Módulo 5. Inteligencia artificial (ia), machine learning (ml) y deep learning (dl)
- Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial
- Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data
- Unidad didáctica 5. Sistemas expertos
- Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial
- Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning
- Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering
- Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación
- Unidad didáctica 10. Clasificación
- Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning
- Unidad didáctica 12. Sistemas de elección
- Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow
- Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales
- Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa
- Unidad didáctica 16. Redes multicapa
- Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje
Módulo 6. Procesamiento de lenguaje natural (pln)
- Unidad didáctica 1. Introducción al pln
- Unidad didáctica 2. Recursos para el pln
- Unidad didáctica 3. Computación de la sintaxis para el pln
- Unidad didáctica 4. Computación de la semántica para el pln
- Unidad didáctica 5. Recuperación y extracción de la información
Módulo 7. Chatbots e inteligencia artificial
- Unidad didáctica 1 .¿qué es la inteligencia artificial?
- Unidad didáctica 2. ¿qué es un chatbot?
- Unidad didáctica 3. Relación entre ia y chatbots
- Unidad didáctica 4. Ámbitos de aplicación chatbots
Módulo 8. Ciberseguridad aplicada a inteligencia artificial (ia), smartphones, internet de las cosas (iot) e industria 4.0
- Unidad didáctica 1. Ciberseguridad en nuevas tecnologías
- Unidad didáctica 2. Ciberseguridad en smartphones
- Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial (ia) y ciberseguridad
- Unidad didáctica 4. Ciberseguridad e internet de las cosas (iot)
- Unidad didáctica 5. Seguridad informática en la industria 4.0
Módulo 9. Proyecto fin e máster
Información adicional
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