Máster en Big Data e Inteligencia Artificial Aplicada Online / Distancia en EADIC

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Máster en Big Data e Inteligencia Artificial Aplicada
  • EADIC
  • Tipo : Masters
  • Modalidad: Online / Distancia
  • Duración: 1 Año Académico. 60 ECTS. Online Mixto
  • Precio:
    Consultar
    Becas hasta 40%

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Becas

Trabajo en empresas reconocidas del sector.

Bolsa de trabajo

Programa de ia con certificación oficial incluido para primeras 10 matrículas

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Dirigido a:

Personas interesadas en realizar este Máster en Big Data e Inteligencia Artificial Aplicada.

Comentarios:

Los estudiantes que completen este máster obtendrán conocimientos, habilidades técnicas y experiencia práctica en el uso de Big Data e Inteligencia Artificial para resolver problemas complejos en diversas industrias. Concretamente, lograrán: Leer más

- Dominar tecnologías clave como Hadoop, Spark, TensorFlow y PyTorch para diseñar e implementar soluciones inteligentes


Domina el Big Data y la Inteligencia Artificial, desde el análisis de datos hasta el diseño de arquitecturas avanzadas, utilizando las tecnologías más potentes del mercado.


QUÉ CONSIGUES CON ESTE MÁSTER

Con este máster dominarás el desarrollo e implementación de soluciones inteligentes basadas en Big Data e Inteligencia Artificial, especializándote en el diseño de modelos avanzados, la optimización de infraestructuras de datos y la creación de dashboards empresariales. La IA y el Big Data son esenciales para impulsar la innovación, la eficiencia operativa y el cumplimiento normativo en entornos digitales.


Domina los principios del Big Data y las bases de datos relacionales y no relacionales, permitiendo la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.

Implementa técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para la extracción de patrones y la toma de decisiones basada en datos.

Desarrolla habilidades para la representación gráfica de datos y el diseño de dashboards interactivos que faciliten la toma de decisiones.

Ejecuta modelos de redes neuronales profundas para la interpretación y análisis de imágenes y videos.

Crea modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural para la extracción y comprensión de información en texto.

Aplica técnicas y herramientas para el procesamiento distribuido y el almacenamiento escalable de datos masivos.

Conoce los fundamentos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para resolver problemas complejos.

Evalúa los desafíos éticos y regulatorios en el uso de la inteligencia artificial para garantizar un desarrollo responsable y transparente.

Titulación que se obtiene:

Titulación Oficial Universitaria: Triple Titulación Europea.

Nuestros Máster están respaldados por la comunidad académica internacional, las asociaciones profesionales y de la industria y más de 15 años de experiencia EADIC en la formación de calidad.

EADIC está avalado por AENOR, ISO y CertiProf como Accredited Trainer Partner. Por eso, al cursar este máster obtendrás certificaciones, habilitaciones y acreditaciones reconocidas a nivel internacional y por las mejores empresas del mundo.Leer menos
Este máster combina herramientas líderes en Big Data, Machine Learning e Infraestructura Cloud, permitiendo a los estudiantes trabajar con tecnologías ampliamente utilizadas en la industria, tale como:

- Lenguajes de programación y desarrollo: Python, R, Scala, Java, SQL.
- Machine Learning & Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, MLflow. Leer más
- Visualización de datos y Business Intelligence: Power BI, Tableau, Looker.
- Infraestructura y despliegue en la nube: AWS, Google Cloud, Azure, Kubernetes, Docker.
- Seguridad y gobernanza de datos: Blockchain, cifrado, normativas GDPR y CCPA.
- Automatización y MLOps: Apache Airflow, TensorRT, Kubernetes, CI/CD.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Transformers, BERT, GPT, NLTK, SpaCy.
- Visión Computacional: OpenCV, YOLO, redes convolucionales (CNN).


PLAN DE ESTUDIOS

MODULO 1
Big Data y Bases de Datos

• Big Data: características e impacto en diversas industrias
• Bases de Datos Relacionales y No Relacionales
• Modelado y Normalización de Datos
• Consultas y Optimización en SQL


MÓDULO 2
Procesamiento y Almacenamiento de Datos

• Arquitectura y funcionamiento de Hadoop y Apache Spark
• Procesamiento de Datos en Tiempo Real vs. Batch
• Gestión y Almacenamiento de Datos Distribuidos
• Optimización y Seguridad en el Procesamiento de Datos


MÓDULO 3
Análisis de Datos y Machine Learning

• Exploración y Preparación de Datos para el Análisis
• Algoritmos de Machine Learning Supervisado y No Supervisado
• Evaluación y Validación de Modelos
• Implementación de Modelos en Producción


MÓDULO 4
Visualización de Datos y Business Intelligence

• Principios de Visualización de Datos
• Herramientas de Visualización
• Storytelling con Datos
• Automatización de Reportes y KPI en Business Intelligence


MÓDULO 5
Machine Learning y Deep Learning

• Principios y Enfoques Claves en Machine Learning
• Redes Neuronales y Deep Learning
• Optimización y Entrenamiento de Modelos
• Aplicaciones de Machine Learning en la Industria


MÓDULO 6
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• NLP y Representación del Texto
• Modelos de Aprendizaje para NLP
• Transformers y Modelos de Atención
• Aplicaciones Prácticas del NLP


MÓDULO 7
Redes Neuronales y Visión Computacional

• Visión Computacional
• Redes Convolucionales (CNN) y su Aplicación en Imágenes
• Transfer Learning y Modelos Preentrenados
• Aplicaciones de Visión Computacional


MÓDULO 8
Ética y Gobernanza de la IA

• Ética y Gobernanza en Inteligencia Artificial
• Sesgos y Equidad en Modelos de Machine Learning
• Regulación y Normativas en Inteligencia Artificial
• Transparencia, Explicabilidad y Auditoría de IA


MÓDULO 9
Trabajo Fin de Máster

Los alumnos del Máster pueden elegir entre cuatro modalidades para su Trabajo de Fin de Máster, adaptadas a sus intereses individuales y objetivos profesionales.

- Modalidad B: Estudios de Factibilidad, Planes de Negocio y Desarrollo de Proyectos: Desarrollo de una idea de negocio o proyecto, evaluando su viabilidad y rentabilidad. Descripción, estudio de mercado, marketing, finanzas y operaciones, entre otros elementos.

- Modalidad D: Aplicaciones Profesionales: Resolución de un caso práctico en ingeniería. Un caso real o hipotético donde proponer soluciones que demuestren sus competencias y la aplicación de conocimientos adquiridos en el máster.Leer menos
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