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FIN
15 de Febrero de 2022
Fecha de finalización
CRÉDITOS
60 Créditos ECTS
Metodología on line
PRECIO
4.490 euros
Precio del curso completo
¿Por qué cursar Máster en Inteligencia Artificial y Big Data?
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.
La inteligencia artificial aplicada al mundo real necesita una visión extraordinaria.
Maestría en Inteligencia Artificial y Big Data
MODULO I: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
MODULO II: BASES DE DATOS RELACIONALES. SQL. DISEÑO DE UN DATAWAREHOUSE
MODULO III: BASES DE DATOS NOSQL Y HDFS
MODULO IV: ENFOQUE DE GESTIÓN ÁGIL
MODULO V: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
MODULO VI: DATA MINING AVANZANDO
MODULO VII: ECOSISTEMAS DE TECNOLOGÍAS
MODULO VIII: METODOLOGÍAS DE IDEACIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MODULO IX: IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA
MODULO X: TRABAJO FIN DE MÁSTER
El programa está sujeto a posibles variaciones / actualizaciones de los contenidos para mejorar la calidad de los mismos.
DIRECTOR:
Javier Goikoetxea
Profesional con más de 20 años de experiencia liderando el desarrollo de negocios y proyectos en sectores tecnológicos. Experto en movilidad, coche conectado, IoT y Big Data. Fundador y CEO de varias compañías del ámbito de la tecnología y la telemática aplicada creando el primer motor de recomendaciones geo-referenciadas en tiempo real. Es profesor de Big Data en la Universidad de DEUSTO y The Valley Business School y profesor de emprendimiento y Big Data en la Universidad Francisco Vitoria. Ha colaborado también con el IE Business School, de donde es ex-alumno. Es conferenciante habitual de temas relacionados con Big Data y Coche Conectado. El Sr. Goikoetxea es Licenciado en Empresariales y MBA por el IE Business School (98). Actualmente, Doctorando en “Big Data aplicado a la monetización”.
PROFESORES:
Nerea Luis
Graduada en Informática y está terminando su tesis doctoral en el grupo PLG (Planning & Learning Research Group) de la Universidad Carlos III de Madrid. Su línea de investigación es la planificación multiagente, subárea de la inteligencia artificial capaz de controlar, por ejemplo, la logística de un almacén o la coordinación de un equipo de robots. En 2013 fundó el evento gratuito de ciencia y tecnología T3chFest, el cual ha alcanzado gran impacto nacional.Es Ingeniera Técnica Superior en Informática por la UPM y tiene un Máster EAE Business School en Dirección Financiera y Control. Cuenta con una dilatada experiencia de más de 10 años en compañías con perfil tecnológico.
Sandra Navarro
Business & Marketing Intelligence, Big Data & Digital Transformation; Advanced Analytics; Training.Especialista en la creación de infraestructura de datos y su mantenimiento, generación tanto de cuadros de mando como de informes ad-hoc y al aseguramiento de la calidad de la información.Ha desarrollado prácticamente toda su carrera profesional en diversos puestos de especialista vinculados a los sistemas de información y su uso como catalizadores para la gestión del negocio.
Alberto Barbado González
Alberto es científico de datos en la unidad Big Data de LUCA dentro de Telefónica. Su trabajo incluye liderar las propuestas de analítica avanzada e IA dentro de algunos de los productos de software de Big Data desarrollados en la unidad (Luca Comms y Luca Fleet). Junto con ello, realiza investigaciones en el área de Trusted AI, principalmente en IA explicable (XAI), en donde está enmarcando su investigación doctoral dentro de Telefónica.Posee un título en Ingeniería Industrial superior con especialidad en Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), un Máster Univrsitario oficial en Ciencia de Datos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y un Máster Universitario oficial en IA Avanzada por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), realizando investigaciones específicamente en áreas de NLP y sistemas de recomendación.
Miguel Ángel Vera:
Jefe de proyecto y consultor desde hace 15 años en metodologías y mejora continua en clientes como roche Pharma, Indra, Airbus, ADIF, Correos, o Endesa. Formador desde hace más de 10 años en distintas escuelas de negocios, siempre acerca del impacto de la transformación digital en metodologías y enfoques de gestión ágiles, como Lean Management, que permiten a las organizaciones, precisamente, adaptarse a los nuevos niveles de prontitud de respuesta al cambio, al mismo tiempo que mantienen o mejora su eficiencia.
Pedro Prieto
Es abogado y máster en bolsa. Ha desempeñado distintos roles en empresas multinacionales como Microsoft, Morningstar o Telefónica. Fundó una empresa en 2013 que mejoraba la experiencia de compra en los comercios electrónicos segmentando su base de datos y generando nueva información cualitativa. Imparte clases de emprendimiento en distintas escuelas de negocio y esexperto en inteligencia artificial aplicada a la empresa, conocimientos que sigue ampliando con estudios de postgrado y aplicándolos en distintos proyectos.
Carlos Villa
Ingeniero Industrial, con más de 10 años de experiencia en industrias de distintos sectores siempre enfocado a la eficiencia, la mejora de procesos y la transformación cultural.
SALIDAS PROFESIONALES:
· Marketing Digital Specialist: En el marketing, donde la aplicación de la Inteligencia Artificial es clave ya que analiza los mercados y mejora la experiencia del usuario, lo que conlleva a un aumento las ventas.
· El Business Translator es un experto que toma decisiones estratégicas y que, igualmente, cuenta con formación analítica apta para servir de enlace entre los científicos de datos y el desarrollo del negocio.
· Data Scientist es el agente especial en las tareas de aplicación y uso de las técnicas de Machine Learning.
· Model Integrator forma parte de la cadena de profesionales responsables de ejecutar los trabajos de Inteligencia Artififical y Machine Learning en la organización. Es un informático que es sabedor de cómo funcionan los algoritmos y se encarga de aplicar los modelos predictivos, así como de automatizar el cambio de ese modelo cuando el proceso continuo de aprendizaje lo mejore.
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