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: GESTIÓN DE PROYECTOS BIG DATA 

MODULO V: DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING 

MODULO VI: DATA MINING AVANZANDO 

MODULO VII: TECNOLOGÍAS RELACIONADAS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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

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.

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.