Máster en inteligencia artificial
Maestría
En línea
*Precio estimado
Importe original en EUR:
4,165 € 8,500 €
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Descripción
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Tipología
Maestría
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Metodología
En línea
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Duración
1 Año
L a inteligencia artificial está presente en todas las áreas empresariales, ayudando a mejorar técnicas y procesos tradicionales. A nivel estatal también hay una apuesta por este sector. España anunció a finales de 2020 que iba a invertir 600 millones de euros en el ámbito de la inteligencia artificial a lo largo de los próximos dos años como parte de su plan para transformar su economía nacional. También la inteligencia artificial es un punto clave en la agenda España Digital 2025. Es por todo esto que no es de extrañar que según el 2021 Emerging Jobs Report de LinkedIn, las ofertas de empleo crecen anualmente más del 64% para los perfiles profesionales ligados a este ámbito de conocimiento.
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.
Precisiones importantes
Precio a usuarios Emagister: Beca 51%
Acerca de este curso
El proceso de aprendizaje automático, qué es y qué no es abordable utilizando inteligencia artificial. 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. Saber poner en producción las soluciones analíticas desarrollada, ofreciendo un producto end-to-end. Poner en valor los resultados de los análisis transmitiéndolos de manera clara a los stakeholders.
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. Cabe señalar, por tanto, que este máster tiene un enfoque fundamentalmente técnico.
Titulación Universitaria o Experiencia profesional equivalente.
Máster diseñado por un comité de expertos compuesto por doctores y profesionales en activo de empresas líderes en el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Big Data como son Indra y Minsait. Su experiencia avala la idoneidad de los estudios y las competencias que se adquieren, ya sea para la incorporación al mundo laboral o para la mejora profesional en el sector. Este equipo de expertos, además de participar en el comité de diseño de programas formativos, colabora en la tutorización e impartición de las sesiones de máster
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Fundamentos programación
- Gestión de datos
- Base de datos
- Big Data
- Procesamiento de datos
Programa académico
1 Las herramientas del científico de datos
- 1. Fundamentos de Python
- 2. Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
- 3. Procesamiento de datos y visualización con Python
- 4. Fundamentos de R
- 5. Paquetes de R
- 6. Procesamiento de datos y visualización con R
2 Impacto y valor del big data
- 1. Introducción al mundo big data
- 2. Inteligencia de negocio vs. big data
- 3. Tecnologías big data
- 4. Impacto sobre la organización
- 5. Valor del dato y aplicaciones por sectores
3 Inteligencia artificial para la empresa
- 1. Introducción a la inteligencia artificial
- 2. Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- 3. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
- 4. Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- 5. Sistemas de recomendación y aplicaciones
4 Tecnologías y herramientas big data
- 1. Hadoop y su ecosistema
- 2. Spark. Fundamentos y aplicaciones
- 3. Bases de datos NoSQL
- 4. Plataforma Cloud
5 El Big Data en la empresa
- 1. Estándares de gestión de proyectos
- 2. Gestión ágil de proyectos
- 3. Aspectos regulatorios y éticos
- 4. Gobierno del dato
6 Aplicaciones por sectores. Masterclasses, estudio de casos y talleres prácticos
- 1. E-commerce y marketing
- 2. Banca y finanzas
- 3. People analytics
- 4. Telecomunicaciones
- 5. Ciencia y salud
- 6. Industria 4.0, internet de las cosas (IoT), smart cities
7 Cloud, MLops, productivización de modelos. Introducción a process mining
- 1. Process mining
- 2. Cloud
- 3. Productividad de modelos
- 4. MLOps
8 Series temporales y modelos prescritivos: optimización. Modelos de grafos
- 1. Optimización
- 2. Teoría de grafos
- 3. Series temporales
9 Deep learning aplicada: NLP y visión artificial
- 1. Machine Learning aplicado al procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- 2. Modelos avanzados de NLP. Enfoques con Deep Learning
- 3. Introducción a la visión artificial
- 4. Aplicación del Deep learning a la visión artificial
10 Trabajo de fin de máster (TFM)
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Máster en inteligencia artificial
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