-
Imparte:
-
Modalidad:Online
-
Precio:
8.500€- Precio de promoción 4.165€
Infórmate sobre nuestro programa de becas -
Comienzo:Consultar rellenando el formulario
-
Lugar:Se imparte Online
-
Duración:60 ECTS
-
Titulación:Máster en Inteligencia Artificial por IMF Smart Education Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Católica de Ávila Certificación profesional por Indra
Presentación
Este máster responde a la creciente demanda de profesionales que, disponiendo de un fondo técnico, trabajan o desean hacerlo en puestos con alta capacitación en el creciente ámbito de la inteligencia artificial. Se abordará la materia no solo desde un punto de vista técnico y metodológico si no también se aprenderá a incorporar esas técnicas y métodos a la realidad social y empresarial, creando procesos y soluciones innovadoras. De esta manera, las principales posiciones a las que se dirige este programa son las de Digital Transformation Consultant, Consultor Digital, Data Scientist, Digital Expert.
Requisitos
Titulación o Experiencia profesional equivalente
Dirigido
Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software.
Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias relacionadas con la analítica de datos.
Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica.
Objetivos
1. El proceso de aprendizaje automático, qué es y qué no es abordable utilizando inteligencia artificial.
2. Comprender los métodos y técnicas de Inteligencia Artificial existentes más relevantes y aplicarlas para desarrollar soluciones apropiadas a los diferentes tipos de problemas a los que se pueden enfrentaren el mundo empresarial.
3. Saber poner en producción las soluciones analíticas desarrollada, ofreciendo un producto end-to-end.
4. Poner en valor los resultados de los análisis transmitiéndolos de manera clara a los stakeholders.
Programa
Las herramientas del científico de datos:
Fundamentos de Python
Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
Procesamiento de datos y visualización con Python
Fundamentos de R
Paquetes de R
Procesamiento de datos y visualización con R
Impacto y valor del big data:
Introducción al mundo big data
Inteligencia de negocio vs. big data
Tecnologías big data
Impacto sobre la organización
Valor del dato y aplicaciones por sectores
Inteligencia artificial para la empresa:
Introducción a la inteligencia artificial
Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Sistemas de recomendación y aplicaciones
Tecnologías y herramientas big data:
Hadoop y su ecosistema
Spark. Fundamentos y aplicaciones
Bases de datos NoSQL
Plataforma Cloud
El Big Data en la empresa:
Estándares de gestión de proyectos
Gestión ágil de proyectos
Aspectos regulatorios y éticos
Gobierno del dato
Aplicaciones por sectores. Masterclasses, estudio de casos y talleres prácticos:
E-commerce y marketing
Banca y finanzas
People analytics
Telecomunicaciones
Ciencia y salud
Industria 4.0, internet de las cosas (IoT), smart cities
Cloud,MLops, productivización de modelos. Introducción a process mining:
Process mining
Cloud
Productividad de modelos
MLOps
Series temporales y modelos prescritivos: Optimización. Modelos de grafos:
Optimización
Teoría de grafos
Series temporales
Deep learning aplicada: NLP y visión artificial:
Machine Learning aplicado al procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Modelos avanzados de NLP. Enfoques con Deep Learning
Introducción a la visión artificial
Aplicación del Deep learning a la visión artificial
Trabajo de Fin de Máster (TFM)
¡Infórmate ahora sin compromiso!
