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En toda empresa la inteligencia artificial está presente en todas las áreas, debido a su ayuda en la mejora de técnicas y procesos tradicionales, por ese motivo los perfiles profesionales relacionados con esté ámbito son ampliamente solicitados.
Durante el máster profundizaremos desde un punto de vista técnico, metodológico y de incorporación de las técnicas y métodos que ofrece la inteligencia artificial a la realidad social y empresarial, creando procesos y soluciones innovadoras.
MÓDULO 1. 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.
MÓDULO 2. 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.
MÓDULO 3. 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.
MÓDULO 4. Tecnologías y herramientas big data.
Hadoop y su ecosistema.
Spark. Fundamentos y aplicaciones.
Bases de datos NoSQL.
Plataforma Cloud.
MÓDULO 5. El Big Data en la empresa.
Estándares de gestión de proyectos.
Gestión ágil de proyectos.
Aspectos regulatorios y éticos.
Gobierno del dato.
MÓDULO 6. 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.
MÓDULO 7. Cloud,MLops, productivización de modelos. Introducción a process mining.
Process mining.
Cloud.
Productividad de modelos.
MLOps.
MÓDULO 8. Series temporales y modelos prescritivos: Optimización. Modelos de grafos.
Optimización.
Teoría de grafos.
Series temporales.
MÓDULO 9. 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)
Al finalizar la formación satisfactoriamente se hará entrega de la titulación de Máster por la Universidad Católica de Ávila.
Titulación Universitaria o Experiencia profesional equivalente
Información Adicional
El máster te habilita para ocupar alguno de los siguientes cargos: