La Inteligencia Artificial no es una expectativa del futuro, es una realidad que ya está transformando los negocios desde su aplicación al Big data para la toma de decisiones estratégicas respecto a los productos o servicios y la personalización de la atención. Conoce qué es la Inteligencia Artificial y cómo se usa en el Big Data a través de la analítica avanzada, que permite segmentar al público según características muy específicas para asegurar la competitividad de la empresa ofreciendo exactamente lo que busca el cliente.
Objetivos
“El objetivo es que el alumno sea capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema del Big Data y de la Inteligencia Artificial, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas.”
Cualquier empresa que utilice los datos como base para la toma de sus decisiones estratégicas debería disponer de este tipo de perfiles, por lo que prácticamente la totalidad de las empresas son candidatas perfectas para acogerlos en sus plantillas. No hablamos sólo de empresas grandes, las pymes también, incluso las nuevas empresas que están surgiendo conocidas como startups. Todas ellas necesitan este tipo de perfiles.
El objetivo es que el alumno sea capaz de trabajar y dominar todo el ecosistema del Big Data y de la Inteligencia Artificial, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas. Si eres capaz de dominar esos conocimientos, pasarás a ser uno de los profesionales más cotizados de hoy y mañana a nivel internacional.
Para las empresas es muy importante que los profesionales tengan una experiencia práctica en el Big Data e Inteligencia Artificial por políticas de calidad, por lo que con este Máster Executive en Big Data e Inteligencia Artificial, no solo tendrá el alumno los conocimientos teóricos necesarios sino también la parte práctica para trabajar en el ámbito del Big Data y de la Inteligencia Artificial al estar todo el Máster Executive orientado a la práctica, que le da una gran ventaja competitiva en cualquier proceso de selección.
Salidas profesionales
“La demanda laboral de estos perfiles profesionales se orienta a las organizaciones que necesitan realizar labores de análisis de información para tomas de decisiones estratégicas”
Uno de los grandes problemas a la hora de llevar a cabo proyectos de Big Data e Inteligencia Artificial en las empresas es disponer de los profesionales adecuados. Todavía existen pocas personas en España con la formación necesaria en esta área de especialización. Sin embargo, la demanda es cada vez mayor.
La demanda laboral de estos perfiles profesionales se orienta a las organizaciones que necesitan realizar labores de análisis de información para tomas de decisiones estratégicas en las compañías. Este Máster Executive en Big Data e Inteligencia Artificial no está orientado a un único perfil, sino que dependiendo de tus inquietudes y gustos puedes inclinarte por cualquiera de las áreas de especialización del Big Data e Inteligencia Artificial:
- Desarrollador o Ingeniero Big Data.
- Analista de Datos.
- Chief Data Officer.
- Profesionales en Machine Learning, NLP, Deep Learning.
- Cualquier puesto en las áreas de Desarrollo de Negocio, Estadística, o Gestión.
Características
Estimación de horas para su realización
850 horas
Créditos ECTS
34 créditos
Modalidad de Formación
Formación personalizada en base a los conocimientos iniciales del alumno (Live Interactive Experience) con clases prácticas en directo con compañeros y profesores en proyectos profesionales.
Temario Resumido
Fundamentos de Inteligencia Artificial
FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFIFICIAL
- Fundamentos de IA
- Aprendizaje A. y Estadística
- Deep Learning y Redes Neuronales
- Algoritmos de Búsqueda
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Aprendizaje No Supervisado y Clustering
IA GENERATIVA, LLM Y ARQUITECTURAS RAG
- Fundamentos de IA Generativa y LLM
- Arquitecturas LLM y Modelos Generativos
- Prompt y Context Engineering
- Embeddings y Búsqueda Semántica
- Bases de Datos Vectoriales
- Arquitectura de Sistemas RAG
- RAG con LangChain y Flowise
- Asistentes de IA Empresariales
- Evaluación y Optimización de RAG
FUNDAMENTOS DE PROGRAMACION PARA IA
- Exploración y Visualización de Datos
- Fundamentos de Python
- Números, Fechas y Horas
- Sintaxis y sentencias
- Programación Funcional
- Programación Orientada a Objetos
- Excepciones y manejo de ficheros
- Cadenas y textos
- Colecciones
- Módulos y Paquetes
- Fundamentos de Numpy
- Manipulación de Arrays
- Fundamentos de Pandas
- Manipulación de Data Frames
- Visualizaciones con Matplotlib
INGENIERIA DE DATOS Y ARQUITECTURAS BIG DATA
- Fundamentos de Data Engineering
- Arquitecturas Big Data
- ETL, ELT e Ingesta de Datos
- Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse
- Apache Spark y Procesamiento Distribuido
- Transformación de Datos con PySpark
- Pipelines y Orquestación de Datos
- Arquitectura Medallion y Proyecto Big Data
BASES DE DATOS SQL PARA BIG DATA
- Fundamentos de SQL
- Diseño de Bases de Datos con SQL
- Optimización de Consultas
- Técnicas Avanzadas de SQL
- Análisis de datos con SQL
- SQL en Cloud Computing
- Integración de SQL con Python
- Integración de SQL con R
MONGO DB. ARQUITECTURAS Y MODELOS DE DATOS
- Fundamentos de Mongo DB
- Métodos de modificación
- Listas – documentos anidados
- Aggregation Framework
- Otros frameworks
- Python con MongoDB
- MongoDB Cloud
- Controladores de conexión
- Aplicación interactiva
POWER BI ANALYTICS
- Fundamentos de Power Bi
- Transformación de consultas
- Lenguaje de expresiones DAX
- Inteligencia de tiempo con DAX
- Visualizaciones e informes
- Informe Videojuegos
- Indicadores mundiales
- Integración con R
- Integración con Python
- Integración con SQL Server
ARQUITECTURAS CLOUD COMPUTING
- Fundamentos de Cloud Computing
- Seguridad, auditoría y cumplimiento
- Amazon Web Services
- EBS AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Engines Google Cloud
- Almacenamiento Google Cloud
MLOPS Y OPERACIONALIZACIÓN DE MODELOS DE IA
- Fundamentos de MLOps y Ciclo de Vida
- Versionado de Código, Datos y Modelos
- Gestión de Modelos con MLflow
- Contenedores de IA con Docker
- Model Serving y APIs
- Pipelines y CI/CD para Machine Learning
- Despliegue y Escalabilidad de Modelos
- Monitorización, Drift y Observabilidad
APLICACIONES INTERACTIVAS PARA ANÁLISIS DE DATOS E IA
- Fundamentos de Streamlit
- Componentes Interactivos
- Componentes Multimedia
- Visualizaciones
- Estructuración de Aplicaciones
- Aplicación CRUD
- Implementación y despliegue
MACHINE LEARNING ANALYTICS
- Fundamentos de Machine Learning
- Arboles de decisión
- Random Forest
- Grid Search
- Gradient Boosting
- Máquina de vector soporte
- Redes neuronales
- Machine Learning con R
- Ingenieria de Carteristicas con PySpark
- Modelos de ML con PySpark
DEEP LEARNING ANALYTICS Y REDES NEURONALES
- Deep Learning
- Fundamentos de RNA
- Aprendizaje y entrenamiento
- RN Convolucionales
- RN Recurrentes
- Optimización de Modelos
- Exportar modelos
AGENTES DE IA, MCP Y SISTEMAS MULTIAGENTE
- Fundamentos de NLP
- Accessing Text Corpora and Lexical
Resources - Part of Speech Tagging
- Analyzing Sentence Structure
- Textblob spaCy
- Creación de Chatbot
- Reconocimiento y síntesis de voz
CERTIFIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROFESSIONAL (CAIP)
- Solución de problemas empresariales con IA y ML
- Construcción de modelos de regresión
- Construcción de modelos de clasificación
- Construcción de modelos de agrupamiento
- Creación de redes neuronales artificiales
- Mantenimiento de operaciones de
aprendizaje automático
Juntos Construyendo tu Futuro
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