¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de altorendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.  

En TECH Universidad Tecnológica

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Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo.  

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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito. 
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Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro.   

+100.000 directivos especializados cada año.
+200 directivos nacionalidades distintas.

 

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Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.   

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas. 
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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio. 

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.  
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Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades. 
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Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial. 

Profesores de 20 nacionalidades diferentes. 
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Análisis 

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.   

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Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico

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Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad.   

En TECHtendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico”  

Estructura y contenido

El profesional que se sumerja en esta enseñanza universitaria recorrerá durante 12 meses, los 10 módulos que conforman el plan de estudio de este Máster título propio. Lo hará además de un modo fluido gracias al sistema Relearning, empleado por TECH en todas sus titulaciones, y de manera mucho más dinámica con los recursos multimedia. Así, dispone de vídeo resúmenes, vídeos en detalle o esquemas que le llevarán a profundizar en los últimos avances en Big Data, las aplicaciones tecnológicas en la Industria 4.0 o el Internet de las cosas. 

Da un impulso a tu trayectoria profesional gracias al contenido actualizado y multimedia sobre Big Data e Inteligencia Artificial que te aporta esta titulación universitaria”

Plan de Estudios

El Máster título propio en Dirección de Transformación Digital e Industria 4.0 de TECH es un programa intensivo que prepara al profesional para afrontar retos y decisiones empresariales en el ámbito tecnológico. 

El contenido del Máster título propio está pensado para favorecer el desarrollo de las competencias directivas que permitan la toma de decisiones con un mayor rigor en entornos inciertos. 

A lo largo de 1.500 horas de capacitación, el alumnado analiza casos prácticos elaborado por los profesionales que imparten esta titulación, y que les acercarán a situaciones, que podrán aplicar en sus sectores. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio.  

Este Máster título propio trata en profundidad los servicios y soluciones que puede ofrecer la tecnología al sector Primario, Secundario o Terciario, así como el avance en la creación de drones, robots o la aplicación del Internet de las cosas. Todo ello, desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora. 

Un plan de estudios enfocado a la mejora profesional y que prepara al alumnado para alcanzar la excelencia en el ámbito de la dirección y la gestión empresarial. Un programa que entiende sus necesidades y las de sus empresas. Para conseguir estos objetivos, TECH facilita contenido innovador basado en las últimas tendencias, apoyado por una mejor metodología educativa y un claustro excepcional, que otorgará al alumnado competencias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente. 

 Se trata de un programa que se realiza en  12 meses y se distribuye en 10 módulos: 

Módulo 1. Blockchain y Computación Cuántica 
Módulo 2.  Big Data e Inteligencia Artificial 
Módulo 3. Realidad Virtual. Aumentada y mixta 
Módulo 4. La industria 4.0 
Módulo 5. Liderando la industria 4.0
Módulo 6. Robótica, drones y Augmented workers 
Módulo 7. Sistemas de automatización de la industria 4.0 
Módulo 8. Industria 4.0- Servicios y soluciones sectoriales I 
Módulo 9. Industria 4.0- Servicios y soluciones sectoriales II 
Módulo 10. Internet de las cosas

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Dónde, cuándo y cómo se imparte 

TECH ofrece la posibilidad a sus alumnos de desarrollar este programa de manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la capacitación, podrán acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que les permitirá autogestionar su tiempo de estudio. 

Módulo 1. Internet de las cosas (IoT)

Módulo 1. Blockchain y computación cuántica  

1.1. Aspectos de la Descentralización 

1.1.1. Tamaño del mercado, crecimiento, empresas y ecosistema 
1.1.2. Fundamentos del Blockchain 

1.2. Antecedentes: Bitcoin, Ethereum, etc 

1.2.1. Popularidad de los sistemas descentralizados 
1.2.2. Evolución de los sistemas descentralizados 

1.3. Funcionamiento y ejemplos Blockchain 

1.3.1. Tipos de Blockchain y protocolos 
1.3.2. Wallets, Mining y más 

1.4. Características de las redes Blockchain 

1.4.1. Funciones y propiedades de las redes BlockChain 
1.4.2. Aplicaciones: criptomonedas, confiabilidad, cadena de custodia, etc 

1.5. Tipos de Blockchain 

1.5.1. Blockchains públicos y privados 
1.5.2. Hard and soft forks 

1.6. Smart Contracts 

1.6.1. Los contratos inteligentes y su potencial 
1.6.2. Aplicaciones de los contratos inteligentes 

1.7. Modelos de uso en la industria 

1.7.1. Aplicaciones Blockchain por industria 
1.7.2. Casos de éxito del Blockchain por industria 

1.8. Seguridad y criptografía 

1.8.1. Objetivos de la criptografía 
1.8.2. Firmas digitales y funciones hash 

1.9. Criptomonedas y usos 

1.9.1. Tipos de criptomonedas: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin, etc 
1.9.2. Impacto actual y futuro de las criptomonedas 
1.9.3. Riesgos y regulaciones 

1.10. Computación cuántica 

1.10.1. Definición y claves 
1.10.2. Usos de la computación cuántica 

Módulo 2. Big data e inteligencia artificial  

2.1. Principios fundamentales de Big Data 

2.1.1. El Big Data 
2.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data 

2.2. Minería y almacenamiento de datos 

2.2.1. La Minería de datos. Limpieza y normalización 
2.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc 
2.2.3. Tipos de almacenamiento de datos 

2.3.  Aplicaciones de ingesta de datos 

2.3.1. Principios de la ingesta de datos 
2.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio 

2.4. Visualización de datos 

2.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos 
2.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny® 

2.5. Aprendizaje Automático (Machine Learning) 

2.5.1. Entendemos el Machine Learning 
2.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado 
2.5.3. Tipos de Algoritmos 

2.6. Redes Neuronales (Deep Learning) 

2.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento 
2.6.2.  Tipo de redes: CNN, RNN 
2.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural 
2.6.4. Redes generativas de texto: LSTM 

2.7. Reconocimiento del Lenguaje Natural 

2.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural) 
2.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec 

2.8. Chatbots y Asistentes Virtuales 

2.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto 
2.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo 
2.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
2.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant 

2.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI 

2.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos 
2.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido 

2.10. Futuro de la inteligencia artificial 
2.11. Reflexiones 

Módulo 3. Realidad virtual, aumentada y mixta 

3.1. Mercado y tendencias 

3.1.1. Situación actual del mercado 
3.1.2. Informes y crecimiento por diferentes industrias 

3.2. Diferencias entre realidad virtual, aumentada y mixta 

3.2.1. Diferencias entre realidades inmersivas 
3.2.2. Tipología de realidad inmersiva 

3.3. Realidad virtual. Casos y usos 

3.3.1. Origen y fundamentos de la Realidad Virtual 
3.3.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias 

3.4. Realidad Aumentada. Casos y usos 

3.4.1. Origen y fundamentos de la Realidad Aumentada 
3.4.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias 

3.5. Realidad Mixta y Holográfica 

3.5.1. Origen, historia y fundamentos de la Realidad Mixta y Holográfica 
3.5.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias 

3.6. Fotografía y Video 360 

3.6.1. Tipología de cámaras 
3.6.2. Usos de las imágenes en 360 
3.6.3. Creando un espacio virtual en 360 grados 

3.7. Creación de mundos virtuales 

3.7.1. Plataformas de creación de entornos virtuales 
3.7.2. Estrategias para la creación de entornos virtuales 

3.8. Experiencia de Usuario (UX) 

3.8.1. Componentes en la experiencia de usuario 
3.8.2. Herramientas para la creación de experiencias de usuario 

3.9. Dispositivos y gafas para las tecnologías inmersivas 

3.9.1. Tipología de dispositivos en el mercado 
3.9.2. Gafas y wearables: Funcionamiento, modelos y usos 
3.9.3. Aplicaciones de las gafas inteligentes y evolución 

3.10. Futuro de las tecnologías inmersivas 

3.10.1. Tendencias y evolución 
3.10.2. Retos y oportunidades 

Módulo 4. La industria 4.0 

4.1. Definición de Industria 4.0 

4.1.1. Características 

4.2. Beneficios de la Industria 4.0 

4.2.1. Factores clave 
4.2.2. Principales ventajas 

4.3. Revoluciones industriales y visión de futuro 

4.3.1. Las revoluciones industriales 
4.3.2. Factores clave en cada revolución 
4.3.3. Principios tecnológicos base de posibles nuevas revoluciones 

4.4. La transformación digital de la industria 

4.4.1. Características de la digitalización de la industria 
4.4.2. Tecnologías disruptivas 
4.4.3. Aplicaciones en la industria 

4.5. Cuarta revolución industrial. Principios clave de la Industria 4.0 

4.5.1. Definiciones 
4.5.2. Principios clave y aplicaciones 

4.6. Industria 4.0 e Internet Industrial 

4.6.1. Origen del IIoT 
4.6.2. Funcionamiento 
4.6.3. Pasos a seguir para su implantación 
4.6.4. Beneficios. 

4.7. Principios de “Fábrica Inteligente” 

4.7.1. La fábrica inteligente 
4.7.2. Elementos que definen una fábrica inteligente 
4.7.3. Pasos para desplegar una fábrica inteligente 

4.8. El estado de la Industria 4.0 

4.8.1. El estado de la industria 4.0 en diferentes sectores 
4.8.2. Barreras para la implantación de la industria 4.0 

4.9. Desafíos y riesgos 

4.9.1. Análisis DAFO 
4.9.2. Retos y desafíos 

4.10. Papel de las capacidades tecnológicas y el factor humano 

4.10.1. Tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 
4.10.2. La importancia del factor humano. Factor clave 

Módulo 5. Liderando la industria 4.0 

5.1. Capacidades de liderazgo 

5.1.1. Factores de liderazgo del factor humano 
5.2.2. Liderazgo y tecnología 

5.2. Industria 4.0 y el futuro de la producción 

5.2.1. Definiciones 
5.2.2. Sistemas de Producción 
5.2.3. Futuro de los sistemas de producción digitales 

5.3. Efectos de la Industria 4.0 

5.3.1. Efectos y desafíos 

5.4. Tecnologías esenciales de la Industria 4.0 

5.4.1. Definición de tecnologías 
5.4.2. Características de las tecnologías 
5.4.3. Aplicaciones e impactos 

5.5. Digitalización de la fabricación 

5.2.1. Definiciones 
5.5.2. Beneficios de la digitalización de la fabricación 
5.5.3. Gemelo Digital 

5.6. Capacidades digitales en una organización 

5.6.1. Desarrollar capacidades digitales 
5.6.2. Entendimiento del ecosistema digital 
5.6.3. Visión digital del negocio 

5.7. Arquitectura detrás de una Smart Factory 

5.7.1. Áreas y funcionalidades 
5.7.2. Conectividad y seguridad 
5.7.3. Casos de uso 

5.8. Los marcadores tecnológicos en la era postcovid 

5.8.1. Retos tecnológicos en la era postcovid 
5.8.2. Nuevos casos de uso 

5.9. La era de la virtualización absoluta 

5.9.1. Virtualización 
5.9.2. La nueva era de la virtualización 
5.9.3. Ventajas 

5.10. Situación actual en la transformación digital. Gartner Hype 

5.10.1. Gartner Hype 
5.10.2. Análisis de las tecnologías y su estado 
5.10.3. Explotación de datos 

Módulo 6. Robótica, drones y augmented workers 

6.1. La robótica 

6.1.1. Robótica, sociedad y cine 
6.1.2. Componentes y partes de robots 

6.2. Robótica y automatización avanzada: simuladores, cobots 

6.2.1. Transferencia de aprendizaje 
6.2.2. Cobots y casos de uso 

6.3. RPA (Robotic Process Automatization) 

6.3.1. Entendiendo el RPA y su funcionamiento 
6.3.2. Plataformas de RPA, proyectos y roles 

6.4. Robot as a Service (RaaS) 

6.4.1. Retos y oportunidades para implementar servicios Raas y robótica en las empresas 
6.4.2. Funcionamiento de un sistema Raas 

6.5. Drones y vehículos autónomos 

6.5.1. Componentes y funcionamiento de los drones 
6.5.2. Usos, tipologías y aplicaciones de los drones 
6.5.3. Evolución de drones y vehículos autónomos 

6.6. El impacto del 5G 

6.6.1. Evolución de las comunicaciones e implicaciones 
6.6.2. Usos de la tecnología 5G 

6.7. Augmented workers 

6.7.1. Integración Hombre-Máquina en entornos industriales 
6.7.2. Retos en la colaboración entre trabajadores y robots 

6.8. Transparencia, ética y trazabilidad 

6.8.1. Retos éticos en robótica e inteligencia artificial 
6.8.2. Métodos de seguimiento, transparencia y trazabilidad 

6.9. Prototipado, componentes y evolución 

6.9.1. Plataformas de prototipado 
6.9.2. Fases para realizar un prototipo 

6.10. Futuro de la robótica 

6.10.1. Tendencias en robotización 
6.10.2. Nuevas tipologías de robots 

Módulo 7. Sistemas de automatización de la industria 4.0

  1. Automatización industrial

7.1.1. La automatización 
7.1.2. Arquitectura y componentes 
7.1.3. Safety 

7.2. Robótica industrial 

7.2.1. Fundamentos de Robótica industrial 
7.2.2. Modelos e impacto en los procesos industriales 

7.3. Sistemas PLC y control industrial 

7.3.1. Evolución y estado de los PLC 
7.3.2. Evolución lenguajes de programación 
7.3.3. Automatización integrada por computador CIM 

7.4. Sensores y actuadores 

7.4.1. Clasificación de transductores 
7.4.2. Tipos sensores 
7.4.3. Estandarización de señales 

7.5. Monitorear y administrar 

7.5.1. Tipos actuadores 
7.5.2. Sistemas de control realimentados 

7.6. Conectividad industrial 

7.6.1. Buses de campo estandarizados 
7.6.2. Conectividad 

7.7. Mantenimiento proactivo / predictivo 

7.7.1. Mantenimiento predictivo 
7.7.2. Identificación y análisis de fallos 
7.7.3. Acciones proactivas basadas en el mantenimiento predictivo 

7.8. Monitoreo continuo y mantenimiento prescriptivo 

7.8.1. Concepto mantenimiento prescriptivo en entornos industriales 
7.8.2. Selección y explotación de datos para autodiagnósticos 

7.9. Lean Manufacturing 

7.9.1. Lean Manufacturing 
7.9.2. Beneficios implantación Lean en procesos industriales 

7.10. Procesos Industrializados en la industria 4.0. Caso de Uso 

7.10.1. Definición de proyecto 
7.10.2. Selección tecnológica 
7.10.3. Conectividad 
7.10.4. Explotación de datos 

Módulo 8. Industria 4.0 – Servicios y soluciones sectoriales (I) 

8.1. Industria 4.0 y estrategias empresariales 

8.1.1. Factores de la digitalización empresarial 
8.1.2. Hoja de ruta para la digitalización empresarial 

8.2. Digitalización de los procesos y la cadena de valor 

8.2.1. La cadena de valor 
8.2.2. Pasos clave en la digitalización de procesos 

8.3. Soluciones Sectoriales Sector Primario 

8.3.1. El sector económico primario 
8.3.2. Características de cada subsector 

8.4. Digitalización sector primario: Smart Farms 

8.4.1. Principales características 
8.4.2. Factores clave de digitalización 

8.5. Digitalización sector primario: Agricultura digital e inteligente 

8.5.1. Principales características 
8.5.2. Factores clave de digitalización 

8.6. Soluciones Sectoriales Sector Secundario 

8.6.1. El sector económico secundario 
8.6.2. Características de cada subsector 

8.7. Digitalización sector secundario: Smart Factory 

8.7.1. Principales características 
8.7.2. Factores clave de digitalización 

8.8. Digitalización sector secundario: Energía 

8.8.1. Principales características 
8.8.2. Factores clave de digitalización 

8.9. Digitalización sector secundario: Construcción 

8.9.1. Principales características 
8.9.2. Factores clave de digitalización 

8.10. Digitalización sector secundario: Minería 

8.10.1. Principales características 
8.10.2. Factores clave de digitalización 

Módulo 9. Industria 4.0 – Servicios y soluciones sectoriales (II) 

9.1. Soluciones Sectoriales Sector Terciario 

9.1.1. Sector económico terciario 
9.1.2. Características de cada subsector 

9.2. Digitalización sector terciario: Transporte 

9.2.1. Principales características 
9.2.2. Factores clave de digitalización 

9.3. Digitalización sector terciario: eHealth 

9.3.1. Principales características 
9.3.2. Factores clave de digitalización 

9.4. Digitalización sector terciario: Smart Hospitals 

9.4.1. Principales características 
9.4.2. Factores clave de digitalización 

9.5. Digitalización sector terciario: Smart Cities 

9.5.1. Principales características 
9.5.2. Factores clave de digitalización 

9.6. Digitalización sector terciario: Logística 

9.6.1. Principales características 
9.6.2. Factores clave de digitalización 

9.7. Digitalización sector terciario: Turismo 

9.7.1. Principales características 
9.7.2. Factores clave de digitalización 

9.8. Digitalización sector terciario: Fintech 

9.8.1. Principales características 
9.8.2. Factores clave de digitalización 

9.9. Digitalización sector terciario: Movilidad 

9.9.1. Principales características 
9.9.2. Factores clave de digitalización 

9.10. Tendencias tecnológicas de futuro 

9.10.1. Nuevas innovaciones tecnológicas 
9.10.2. Tendencias de aplicación 

Módulo 10. Internet de las cosas (IoT) 

10.1. Sistemas ciberfísicos (CPS) en la visión Industria 4.0 

10.1.1. Internet of Things (IoT) 
10.1.2. Componentes que intervienen en IoT 
10.1.3. Casos y aplicaciones de IoT 

10.2. Internet de las cosas y sistemas ciberfísicos 

10.2.1. Capacidades de computación y comunicación a objetos físicos 
10.2.2. Sensores, datos y elementos en los sistemas ciberfísicos 

10.3. Ecosistema de dispositivos 

10.3.1. Tipologías, ejemplos y usos 
10.3.2. Aplicaciones de los diferentes dispositivos 

10.4. Plataformas IoT y su arquitectura 

10.4.1. Tipologías y plataformas en el mercado de IoT 
10.4.2. Funcionamiento de una plataforma IoT 

10.5. Digital Twins 

10.5.1. El Gemelo Digital o Digital Twin 
10.5.2. Usos y aplicaciones del Gemelo Digital 

10.6. Indoor & outdoor Geolocation (Real Time Geospatial) 

10.6.1. Plataformas para la geolocalización indoor y outdoor 
10.6.2. Implicaciones y retos de la geolocalización en un proyecto IoT 

10.7. Sistemas de Seguridad inteligentes 

10.7.1. Tipologías y plataformas de implementación de sistemas de seguridad 
10.7.2. Componentes y arquitecturas en sistemas de seguridad inteligentes 

10.8. Seguridad en las plataformas IoT e IIoT 

10.8.1. Componentes de seguridad en un sistema IoT 
10.8.2. Estrategias de implementación de la seguridad en IoT 

10.9. Wearables at work 

10.9.1. Tipos de Wearables en entornos industriales 
10.9.2. Lecciones aprendidas y retos al implementar wearables en trabajadores 

10.10. Implementación de una API para interactuar con una plataforma 

10.10.1. Tipologías de API que intervienen en una plataforma IoT 
10.10.2. Mercado de API 
10.10.3. Estrategias y sistemas para implementar integraciones con API

posgrado transformacion digital industria

Estás ante una opción académica que te da la oportunidad de crecer profesionalmente y compatibilizar una enseñanza universitaria de calidad con el resto de tus actividades cotidianas"