Máster en IA, IoT y Big Data para la Transformación Digital

Aquí tienes el temario organizado únicamente por módulos y unidades didácticas, manteniendo la jerarquía solicitada y el orden íntegro de la información:

MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES

• UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS

MÓDULO 2. BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. STORYTELLING

• UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING

• UNIDAD DIDÁCTICA 11. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 12. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

• UNIDAD DIDÁCTICA 13. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 14. ANÁLISIS DE LOS DATOS

MÓDULO 3. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY, PANDAS Y MATPLOTLIB

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

• UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA

• UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES

• UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES

• UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)

• UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN

• UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

• UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST

MÓDULO 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLEAU

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. LOOKER STUDIO (GOOGLE DATA STUDIO)

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. QLIKVIEW

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWER BI

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. CARTO

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. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON

• 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

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS

MÓDULO 7. VISIÓN ARTIFICIAL EN INDUSTRIA 4.0 CON PYTHON Y OPENCV

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRATAMIENTO DE IMÁGENES

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING

• UNIDAD DIDÁCTICA 9. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR

• UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS

• UNIDAD DIDÁCTICA 11. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

MÓDULO 8. IOT Y SISTEMAS CIBERFÍSICOS EN LA INDUSTRIA 4.0 Y SMART BUILDING

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS CIBERFÍSICOS

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONCEPTOS Y EQUIPOS UTILIZADOS EN AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. INDUSTRIA 4.0

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. BIM

• UNIDAD DIDÁCTICA 7. QUE ES EL SMART BUILDING

• UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁREAS EN LAS QUE SE APLICA EL SMART BUILDING

MÓDULO 9. TECNOLOGÍAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS EMBEBIDOS EN IOT

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. SENSORES ELECTRÓNICOS PARA IOT

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES, TIPOLOGÍAS Y SU APLICACIÓN EN IOT

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. TECNOLOGÍA INALAMBRICA EN IOT

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EN IOT

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. SECTORES Y APLICACIONES PARA IOT

MÓDULO 10. INTRODUCCIÓN A INTERNET OF BEHAVIORS (IOB)

• UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE INTERNET OF BEHAVIORS (IOB). RELACIÓN CON IOT, IA, BIG DATA, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

• UNIDAD DIDÁCTICA 2. HISTORIA DE IOB: DESDE EL PRIMER SENSOR HASTA LA VIGILANCIA MASIVA

• UNIDAD DIDÁCTICA 3. ÁMBITOS Y MERCADOS DE APLICACIÓN DEL IOB: SALUD, SEGURIDAD, PUBLICIDAD, SEGUROS, INDUSTRIAS,…

• UNIDAD DIDÁCTICA 4. TIPOS DE SENSORES PARA IOB: RFID, CÓDIGOS QR, TARJETAS,…

• UNIDAD DIDÁCTICA 5. ÉTICA DEL IOB: BENEFICIOS Y DAÑOS SOCIOCULTURALES

• UNIDAD DIDÁCTICA 6. LEGISLACIÓN ACERCA DEL IOB. RGPD / CNIL

MÓDULO 11. PROYECTO FIN DE MÁSTER