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Máster en Inteligencia Artificial & Big Data

Structuralia

Master

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2.245 € 4.490 € IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

El Big Data se centra en la recolección y análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos, a menudo en tiempo real, que resultan demasiado complejos para los métodos tradicionales. Su objetivo es transformar estos datos en información útil que permita atraer y retener clientes, optimizar procesos y tomar decisiones estratégicas más acertadas en cualquier organización.

Desde Emagister, junto a Structuralia, te acercamos este Máster en Inteligencia Artificial & Big Data con 60 créditos ECTS, avalado por la Universidad Católica de Murcia, diseñado para dotarte de las habilidades y conocimientos necesarios para gestionar y analizar datos a gran escala, con aplicaciones prácticas en múltiples sectores y un enfoque innovador en la toma de decisiones basada en datos.

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A tener en cuenta

El objetivo global del Máster es que el alumno sea capaz de desarrollar un nuevo perfil tecnológico, adquiriendo además habilidades de gestión y desarrollo de proyectos de software necesario en este mundo cambiante en el que vivimos. Este objetivo global se alcanza a través de los siguientes objetivos parciales:
· Entender los sistemas inteligentes capaces de dar respuesta a la demanda actual.
· Conocer y diseñar la arquitectura que está detrás del Big Data y de la Inteligencia Artificial.
· Desarrollar las metodologías de ideación y gestión de proyectos IA.
· Identificar los factores que convierten una solución de inteligencia artificial en un proyecto viable.

Este Máster se dirige a todos aquellos estudiantes que hayan finalizado su grado universitario y quieran especializarse en la IA y el Big Data; y a los perfiles profesionales que se encuentran dentro del área tecnológica del desarrollo, tratamiento y gestión de datos y la creación de proyectos.

Titulación Universitaria de Máster en Inteligencia Artificial & Big Data.

En el Máster en Inteligencia Artificial & Big Data, seremos capaces de entender las tecnologías que hay detrás del Big Data y de la IA.
La inteligencia artificial aplicada al mundo real necesita una visión extraordinaria. En este curso aprenderás a entender la tecnología y aplicar modelos avanzados de gestión de proyectos de IA.

Un representante se pondrá en contacto con el alumno.

El alumno será capaz, como experto en Big Data & Inteligencia Artificial, de dirigir y gestionar áreas de la empresa tales como el marketing, al equipo de datos, al equipo de analítica y sobre todo poder dirigir la transformación de las compañías que quieran hacer su transición apalancadas en datos. Más concretamente, las salidas profesionales pueden encuadrarse dentro de los siguientes grupos: - Marketing Digital Specialist: En el marketing, donde la aplicación de la Inteligencia Artificial es clave ya que analiza los mercados y mejora la experiencia del usuario, lo que conlleva a un aumento las ventas. - El Business Translator es un experto que toma decisiones estratégicas y que, igualmente, cuenta con formación analítica apta para servir de enlace entre los científicos de datos y el desarrollo del negocio. - Data Scientist es el agente especial en las tareas de aplicación y uso de las técnicas de Machine Learning. - Model Integrator forma parte de la cadena de profesionales responsables de ejecutar los trabajos de Inteligencia Artificial y Machine Learning en la organización. Es un informático que es sabedor de cómo funcionan los algoritmos y se encarga de aplicar los modelos predictivos, así como de automatizar el cambio de ese modelo cuando el proceso continuo de aprendizaje lo mejore.

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Opiniones

Materias

  • Data mining
  • Datawarehouse
  • E-business
  • SQL
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Big Data

Temario

Módulo 1. Introducción al Big Data

  • Unidad didáctica 1. Los datos en las empresas

  • Unidad didáctica 2. Del Business Intelligence al Big Data

  • Unidad didáctica 3. Arquitecturas tecnológicas Big Data

  • Unidad didáctica 4. Big Data Analytics

Módulo 2. Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un Datawarehouse (Big Data)

  • Unidad didáctica 1. Primeros pasos en SQL

  • Unidad didáctica 2. Comandos SQL

  • Unidad didáctica 3. Funciones SQL

  • Unidad didáctica 4. Diseño de un Datawarehouse

Módulo 3. Bases de datos NoSQL (Big Data)

  • Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos NoSQL

  • Unidad didáctica 2. Tipos de bases de datos NoSQL

  • Unidad didáctica 3. MongoDB: una base de datos documental

  • Unidad didáctica 4. Otros SGBD NoSQL

  • Unidad didáctica 5. Instalación, configuración y uso de MongoDB

  • Unidad didáctica 6. Consultas y operaciones avanzadas en MongoDB

  • Unidad didáctica 7. Casos de uso de las bases de datos NoSQL

  • Unidad didáctica 8. Integración de bases de datos NoSQL con tecnologías externas

  • Unidad didáctica 9. Seguridad y privacidad en bases de datos NoSQL

Módulo 4. Inteligencia Artificial

  • Unidad didáctica 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Unidad didáctica 2. Tipos de Inteligencia Artificial

  • Unidad didáctica 3. Introducción a los algoritmos de aprendizaje automático

  • Unidad didáctica 4. Proyecto llave en mano con Inteligencia Artificial

Módulo 5. Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data)

  • Unidad didáctica 1. Aprendizaje supervisado (i)

  • Unidad didáctica 2. Aprendizaje supervisado (ii)

  • Unidad didáctica 3. Aprendizaje no supervisado

  • Unidad didáctica 4. Deep Learning

Módulo 6. Deep Learning avanzado

  • Unidad didáctica 1. Introducción al Machine Learning

  • Unidad didáctica 2. Extracción de estructura de los datos: clustering

  • Unidad didáctica 3. Sistemas de recomendación

  • Unidad didáctica 4. Clasificación

  • Unidad didáctica 5. Redes neuronales y Deep Learning

  • Unidad didáctica 6. Sistemas de elección

  • Unidad didáctica 7. Deep Learning con Python, Keras y Tensorflow

  • Unidad didáctica 8. Sistemas neuronales

  • Unidad didáctica 9. Redes de una sola capa

  • Unidad didáctica 10. Redes multicapa

  • Unidad didáctica 11. Estrategias de aprendizaje

Módulo 7. Metodologías de ideación y gestión de proyectos de Inteligencia Artificial

  • Unidad didáctica 1. Introducción

  • Unidad didáctica 2. Design Thinking

  • Unidad didáctica 3. Lean Start-up y Scrum

  • Unidad didáctica 4. Aplicación a proyectos de IA

Módulo 8. Módulo sobre impacto de la Inteligencia Artificial en la empresa

  • Unidad didáctica 1. Inteligencia Artificial aplicada a distintos sectores

  • Unidad didáctica 2. Aplicaciones en las distintas áreas de una empresa

  • Unidad didáctica 3. Emprendiendo en IA

  • Unidad didáctica 4. Ética. Empresa y sociedad

Módulo 9. Ecosistemas de tecnologías. Introducción a las nuevas tecnologías disruptivas

  • Unidad didáctica 1. Introducción al ecosistema de tecnologías

  • Unidad didáctica 2. Tecnologías habilitadoras (i)

  • Unidad didáctica 3. Tecnologías habilitadoras (ii)

  • Unidad didáctica 4. Tecnologías habilitadoras (iii)

Módulo 10. Tfm. Máster Big Data + Inteligencia Artificial

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