Máster en Inteligencia Artificial & Big Data + 60 Créditos ECTS
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
1500h
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Duración
12 Meses
Se denomina Big Data al proceso de recolección de grandes cantidades heterogéneas de datos para su análisis (en ocasiones en tiempo real). Ese conjunto de datos es tan grande y tan complejo que los medios tradicionales de procesamiento son ineficaces. De ahí que deban desarrollarse nuevas formas y aplicaciones informáticas capaces de gestionar y procesar toda esta cantidad de datos. El Big Data, nace para responder a estos retos y sobre todo para que a través del análisis de los datos seamos capaces de atraer a más clientes, evitar perderlos y mejorar nuestros procesos operativos.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
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Inicio
Inicio
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 master 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 de Formación Permanente en Inteligencia Artificial & Big Data con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
En el Máster de Big Data & Inteligencia Artificial seremos capaces de entender las tecnologías que hay detrás del Big Data y de la Inteligencia Artificial. 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.
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.
Opiniones
Materias
- Data mining
- Datawarehouse
- E-business
- SQL
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
- Big Data
Temario
Módulo 1. Introducción al Big Data
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Unidad didáctica 1. Los datos en las empresas
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Unidad didáctica 2. Del Business Intelligence al Big Data
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Unidad didáctica 3. Arquitecturas tecnológicas Big Data
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Unidad didáctica 4. Big Data Analytics
Módulo 2. Bases de datos relacionales. SQL. Diseño de un Datawarehouse (Big Data)
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Unidad didáctica 1. Primeros pasos en SQL
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Unidad didáctica 2. Comandos SQL
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Unidad didáctica 3. Funciones SQL
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Unidad didáctica 4. Diseño de un Datawarehouse
Módulo 3. Bases de datos NoSQL (Big Data)
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Unidad didáctica 1. Introducción a las bases de datos NoSQL
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Unidad didáctica 2. Tipos de bases de datos NoSQL
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Unidad didáctica 3. MongoDB: una base de datos documental
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Unidad didáctica 4. Otros SGBD NoSQL
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Unidad didáctica 5. Instalación, configuración y uso de MongoDB
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Unidad didáctica 6. Consultas y operaciones avanzadas en MongoDB
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Unidad didáctica 7. Casos de uso de las bases de datos NoSQL
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Unidad didáctica 8. Integración de bases de datos NoSQL con tecnologías externas
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Unidad didáctica 9. Seguridad y privacidad en bases de datos NoSQL
Módulo 4. Inteligencia Artificial
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Unidad didáctica 1. Introducción a la Inteligencia Artificial
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Unidad didáctica 2. Tipos de Inteligencia Artificial
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Unidad didáctica 3. Introducción a los algoritmos de aprendizaje automático
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Unidad didáctica 4. Proyecto llave en mano con Inteligencia Artificial
Módulo 5. Data Mining, Machine Learning y Deep Learning (Big Data)
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Unidad didáctica 1. Aprendizaje supervisado (i)
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Unidad didáctica 2. Aprendizaje supervisado (ii)
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Unidad didáctica 3. Aprendizaje no supervisado
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Unidad didáctica 4. Deep Learning
Módulo 6. Deep Learning avanzado
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Unidad didáctica 1. Introducción al Machine Learning
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Unidad didáctica 2. Extracción de estructura de los datos: clustering
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Unidad didáctica 3. Sistemas de recomendación
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Unidad didáctica 4. Clasificación
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Unidad didáctica 5. Redes neuronales y Deep Learning
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Unidad didáctica 6. Sistemas de elección
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Unidad didáctica 7. Deep Learning con Python, Keras y Tensorflow
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Unidad didáctica 8. Sistemas neuronales
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Unidad didáctica 9. Redes de una sola capa
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Unidad didáctica 10. Redes multicapa
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Unidad didáctica 11. Estrategias de aprendizaje
Módulo 7. Metodologías de ideación y gestión de proyectos de Inteligencia Artificial
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Unidad didáctica 1. Introducción
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Unidad didáctica 2. Design Thinking
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Unidad didáctica 3. Lean Start-up y Scrum
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Unidad didáctica 4. Aplicación a proyectos de IA
Módulo 8. Módulo sobre impacto de la Inteligencia Artificial en la empresa
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Unidad didáctica 1. Inteligencia Artificial aplicada a distintos sectores
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Unidad didáctica 2. Aplicaciones en las distintas áreas de una empresa
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Unidad didáctica 3. Emprendiendo en IA
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Unidad didáctica 4. Ética. Empresa y sociedad
Módulo 9. Ecosistemas de tecnologías. Introducción a las nuevas tecnologías disruptivas
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Unidad didáctica 1. Introducción al ecosistema de tecnologías
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Unidad didáctica 2. Tecnologías habilitadoras (i)
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Unidad didáctica 3. Tecnologías habilitadoras (ii)
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Unidad didáctica 4. Tecnologías habilitadoras (iii)
Módulo 10. Tfm. Máster Big Data + Inteligencia Artificial
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Máster en Inteligencia Artificial & Big Data + 60 Créditos ECTS