Menú
¡Llama gratis! 900 264 357

Máster en Smart Solutions & Data Science del centro MIOTI. Tech Business School

Programa de Máster en Smart Solutions & Data Science

Modalidad: Presencial , Online
Duración 10 meses
Horario: Miércoles y Viernes 18:30 / 22:30
Localización: Madrid

Descripción

Aprende a diseñar y desarrollar Smart Solutions, utilizando tecnologías como el Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial y el Data Science.

Beneficios:

  1. Estarás preparado desde el minuto 1 para afrontar los retos de la profesión.
  2. Contarás con total acceso a la bolsa de empleo.
  3. Tendrás los conocimientos para crear un producto conectado y analizarás sus datos
  4. Obtendrás una completa visión del IOT

A quién va dirigido

Hemos elaborado la formación para que la realicen todas aquellas personas que estén interesadas en desarrollarse de manera profesional en Smart Solutions & Data Science.

Objetivos

Lo que pretendemos con esta formación es proporcionar a los estudiantes una perspectiva global  IoT, que les permita salir al mercado laboral y presentar soluciones IoT exitosas.

Temario

Máster en Smart Solutions

The Things Foundations

Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.

Ecosystem Foundations

Entender el ecosistema de IoT, sus principales actores y sectores que se van a ver más afectados por el desarrollo de esta tecnología.

Smart Health

Conceptos esenciales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.

Prototyping

Se conocerán los principales elementos que permiten la construcción de Smart Connected Objects y las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales

Smart Cities

Conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas y optimizadas gracias al empleo de la tecnología.

Smart Home

Fundamentos de los procesos de automatización doméstica a través de técnicas de conectividad en red de datos de los objetos presentes en el hogar

Platforms

Conceptos fundamentales y requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT

Industrial IoT

Bases conceptuales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet

3D Printing

El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.

Entrepreneurship

Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.

Security for IoT

Conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y, concretamente ,su aplicación práctica en los entornos IoT.

Communications

Diferencias entre tecnologías de comunicaciones y protocolos del entorno IoT. Serás capaz de decidir qué combinación será más apropiada para un caso de uso.

IoT Project Management

Descubrir las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificando los elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución del mismo.

Blockchain

Contexto histórico y base tecnológica del Blockchain. Aplicaciones técnicas tales como smart contracts, criptomonedas, etc.

Final Project

Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos durante el Máster

Máster en Data Science & Big Data

Data Science Fundamentals

Introducción a conceptos fundamentales de Data Science. Presentación del marco de referencia general.

Data Science with Python

Python como framework del especialista de Data Science. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas y no estructuradas

Big Data fundamentals

Análisis de arquitecturas y modelos de adopción con las tecnologías actuales, incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos. 

Statistics for Data Science

Fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos. Estadística descriptiva, contraste de hipótesis, etc.

Data Visualization

¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar? Uso de Matplotlib, Bokeh y Seaborn entre otras.

Data Pre-processing

Pre-procesar adecuadamente datos. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

Advanced Data Processing

Tratamiento de fuentes de datos. Arquitecturas de procesamiento en batch y streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas)

Machine Learning I

Los problemas de clasificación. Evaluar los resultados. Construir los datasets. Revisión de los principales algoritmos y sus aplicaciones

Machine Learning Ops

Se estudiará el ciclo de MLOps de manera práctica, tanto a nivel de desarrollo como a nivel de modelos en producción. 

Predictive Analytics

Análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

Entrepreneurship I

Perspectiva global del proceso de creación, financiación y posibles éxitos de una startup. Herramientas para proyectos de emprendimiento.

Final Project

Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos durante el Máster.

Titulación obtenida

Máster en Smart Solutions & Data Science.

Requisitos

No hay que presentar requisitos previos.

Información Adicional

Matrícula: 15.950 €

Oportunidades laborales

  • Data Scientist 
  • Data Architect 
  • IoT Solutions Architect
  • Smart Solutions Project Manager
  • Smart Product Developer
  • Smart City Manager
  • Innovation Project Leader
Contacta ahora con el centro

Junglebox S.L. (Responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información requeridas y el envío de comunicaciones promocionales sobre formación, derivadas de tu consentimiento. Podrás ejercer tus derechos de acceso, supresión rectificación, limitación, portabilidad y otros derechos, según lo indicado en nuestra P. de Privacidad​