Máster en Inteligencia Artificial & Big Data STRUCTURALIA

Máster en Inteligencia Artificial & Big Data STRUCTURALIA

El Máster en Big Data te enseña a gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, mejorando procesos operativos y atrayendo más clientes a través de tecnologías avanzadas.

INSTITUCIÓN: Structuralia
TIPO DE CURSO: Másters Propios
METODOLOGÍA: Másters Online
INICIO: Abierto
DURACIÓN: 12 meses
HORAS LECTIVAS: 60 ECTS
PRECIO OFICIAL: 2.245
 

OBJETIVOS

 

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.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

 

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.

REQUISITOS

 

Estar en posesión de titulación universitaria

TITULACIÓN

  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

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 BBDD NOSQL UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE DATOS NOSQL UNIDAD DIDÁCTICA 3. BBDD DISTRIBUIDAS UNIDAD DIDÁCTICA 4. EJEMPLOS DE BBDD 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. DEEP LEARNING SUPERVISADO (I) UNIDAD DIDÁCTICA 2. DEEP LEARNING SUPERVISADO (II) UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING NO SUPERVISADO (I) UNIDAD DIDÁCTICA 4. DEEP LEARNING NO SUPERVISADO (II) 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

COMPETENCIAS

 

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.

PROFESORADO

 

RAFAEL MARÍN SASTRE, DANIEL CABRERA ARMENTEROS