Descripción

Para entender conceptos como Internet of Things, Inteligencia Artificial o Big Data es necesario ponerlos en práctica. Desde TECH nos comprometemos a acompañarte en el desarrollo de casos de uso reales”

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El Internet of Things es una de las principales tendencias tecnológicas de nuestro siglo. Multinacionales de todos los sectores están invirtiendo de manera contundente en este campo. Esto no hace más que evidenciar la necesidad de perfiles cualificados, que actualmente son escasos. Por ello, en esta titulación de Experto Universitario en Nuevas Tecnologías aprenderás las características, ventajas, retos y soluciones que presenta el paradigma actual del IoT.

En el ámbito de la Inteligencia Artificial se podrán conocer los sistemas más avanzados de IA existentes en la actualidad. El alumno adquirirá también un amplio y complejo conjunto de habilidades requeridas en este campo. Pero, sobre todo, será instruido en las técnicas más novedosas de desarrollo de IA para adelantarse a los avances del sector.

El tercer eje en torno al que girará el temario es el Big Data. Los titulados analizarán en profundidad las oportunidades que ofrece, las necesidades que cubre, las aplicaciones prácticas que tiene en el mundo real y la forma de mantener la integridad del dato. También se ha reservado un apartado a la visualización y la analítica, dos elementos muy relacionados con la toma de decisiones en un negocio.

La titulación se impartirá de manera 100% online y sin horarios. Siendo esta accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Además, el temario estará disponible en su totalidad desde el primer día. La intención detrás de esta metodología es que el alumno sea quien establezca sus horarios, facilitando así la conciliación personal y laboral.

¿Cómo funciona Siri? ¿Es posible desarrollar un coche inteligente? A estas y muchas otras preguntas da respuesta el título de Experto Universitario en Nuevas Tecnologías”

Este Experto Universitario en Nuevas Tecnologías contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Nuevas Tecnologías
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Trabajar con grandes bases de datos puede resultar tedioso. En TECH te ofrecemos las herramientas adecuadas para realizar análisis de datos de manera cómoda y eficiente”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas 
de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

Las empresas demandan, cada vez más, perfiles capaces de trabajar con grandes bancos de datos e interpretarlos. En TECH te enseñamos cómo"

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Aprende todas las claves del mundo de la robótica gracias a nuestros docentes expertos en Inteligencia Artificial"

Temario

Cada uno de los módulos que componen esta titulación son, a priori, independientes entre sí. Sin embargo, a la hora de ponerlos en práctica se evidenciarán las muchas sinergias que se pueden generar si se combinan los aprendizajes. El tema del Internet of Things abarca la parte más cotidiana de la tecnología. Aplicando los avances a distintos dispositivos que forman parte de nuestro día a día. Los recursos referentes a Inteligencia Artificial apelan a tecnologías más complejas, desgranando conceptos como machine learning, deep learning, Robotic Process Automation o Natural Language Processing. Por último, en el ámbito del Big Data se hablará del procesamiento, el almacenamiento, la arquitectura, el análisis o la visualización de datos, entre otros aspectos.

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Los smartbuilding y las smartcities se han convertido en una realidad. Esta titulación te ofrece las claves que necesitas para ser partícipe de su desarrollo”

Módulo 1. Arquitectura de Tecnologías IoT

1.1. El Arte del Internet de las cosas (IoT)

1.1.1. El Internet de las Cosas IoT
1.1.2. Tecnologías IoT 
1.1.3. Internet de las Cosas. Conceptos Avanzados

1.2. Arquitecturas de soluciones IoT

1.2.1. Arquitecturas de Soluciones IoT
1.2.2. Diseño de una arquitectura IoT
1.2.3. Funcionamiento y gestión de datos de una solución IoT

1.3. IoT y otras tendencias tecnológicas

1.3.1. Cloud computing
1.3.2. Machine/Deep Learning
1.3.3. Inteligencia Artificial

1.4. Plataformas de soluciones IoT

1.4.1. Plataformas de desarrollo
1.4.2. Soluciones IoT
1.4.3. Plataformas de Soluciones IoT. Conceptos avanzados

1.5. Smart things

1.5.1. Smartbuildings
1.5.2. Smartcities
1.5.3. Redes Inteligentes

1.6. Sostenibilidad e IoT

1.6.1. Sostenibilidad y tecnologías emergentes
1.6.2. Sostenibilidad en IoT
1.6.3. Casos de uso IoT Sostenible

1.7. IoT. Casos de Uso 

1.7.1. Casos uso en el sector sanitario 
1.7.2. Casos de uso en entornos Industriales 
1.7.3. Casos de uso en el sector logístico 
1.7.4. Casos de uso en el sector agrícola y ganadero 
1.7.5. Otros casos de uso 

1.8. Ecosistema empresarial del IoT 

1.8.1. Proveedores de soluciones 
1.8.2. Consumidores IoT 
1.8.3. Ecosistema IoT 

1.9. El rol del Ingeniero IoT 

1.9.1. Rol de ingeniero IoT. Competencias 
1.9.2. El rol del especialista IoT en las Compañías 
1.9.3. Certificaciones reconocidas en el mercado 

1.10. Retos de la IoT 

1.10.1. Objetivos en la adopción de IoT 
1.10.2. Principales barreras de adopción 
1.10.3. Aplicaciones IoT. Futuro de la IoT

Módulo 2. Inteligencia artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

2.1. Inteligencia artificial 

2.1.1. La Inteligencia en la Ingeniería de Sistemas 
2.1.2. La Inteligencia artificial 
2.1.3. La Inteligencia artificial. Conceptos Avanzados 

2.2. Importancia de los datos 

2.2.1. Ingesta de Datos 
2.2.2. Análisis y Perfilado 
2.2.3. Refinamiento del Dato 

2.3. Machine Learning en la Inteligencia artificial 

2.3.1. Machine Learning 
2.3.2. Aprendizaje supervisado 
2.3.3. Aprendizaje no supervisado 

2.4. Deep Learning en la Inteligencia artificial 

2.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning 
2.4.2. Redes neuronales 

2.5. Robotic Process Automation (RPA) en la Inteligencia artificial 

2.5.1. RPA en la Inteligencia Artificial 
2.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas 
2.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua 

2.6. Natural Language Processing (NLP) en la Inteligencia artificial 

2.6.1. NLP en la Inteligencia artificial 
2.6.2. NPL aplicado al software 
2.6.3. NLP. Aplicación 

2.7. Reconocimiento de imágenes en la Inteligencia Artificial 

2.7.1. Modelos 
2.7.2. Algoritmos 
2.7.3. Aplicaciones 

2.8. Redes Neuronales en la Inteligencia artificial 

2.8.1. Modelos 
2.8.2. Algoritmos de aprendizaje 
2.8.3. Aplicaciones de Redes Neuronales en la inteligencia artificial 

2.9. Ciclo de vida de modelos de inteligencia artificial (AI) 

2.9.1. Desarrollo del modelo de inteligencia artificial 
2.9.2. Entrenamiento 
2.9.3. Puesta en producción 

2.10. Nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial 

2.10.1. Ética en los sistemas de IA 
2.10.2. Detección de sesgos 
2.10.3. Nuevas aplicaciones de anteligencia artificial

Módulo 3. Big Data en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

3.1. Big Data aplicado a IT 

3.1.1. Big Data aplicado a IT 
3.1.2. Big Data. Oportunidades 
3.1.3. Big Data. Aplicación 

3.2. La Información y los datos 

3.2.1. Fuentes de información 
3.2.2. Calidad 
3.2.3. Transformación 

3.3. Procesamiento Big Data 

3.3.1. Procesamiento Big Data. Hadoop 
3.3.2. Procesamiento Big Data. Spark 
3.3.3. Procesamiento en streaming 

3.4. Almacenamiento de datos 

3.4.1. Almacenamiento de  Datos. Bases de datos 
3.4.2. Almacenamiento de Datos. La nube 
3.4.3. Almacenamiento de Datos. Explotación de la información 

3.5. Arquitectura Big Data 

3.5.1. Arquitectura Big Data. Data Lake 
3.5.2. Arquitectura Big Data. Monitorización de procesos 
3.5.3. Arquitectura Big Data. Cloud Computing 

3.6. Análisis de Datos 

3.6.1. Análisis de Datos. Modelización predictiva 
3.6.2. Análisis de Datos. Machine Learning 
3.6.3. Análisis de Datos. Deep Learning 

3.7. Visualización de Datos 

3.7.1. Tipos 
3.7.2. Herramientas de visualización 
3.7.3. Herramientas de reporting 

3.8. Interpretación de la información 

3.8.1. Business Intelligence 
3.8.2. Business Analytics 
3.8.3. Data Science 

3.9. Privacidad y protección de Datos 

3.9.1. Datos sensibles 
3.9.2. Consentimiento 
3.9.3. Anonimización 

3.10. Gobierno del Dato 

3.10.1. El Gobierno del Dato 
3.10.2. Data Lineage 
3.10.3. Catálogo de datos

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En TECH aprenderás no solo a almacenar eficientemente grandes cantidades de datos, sino a representarlas visualmente en base a tus objetivos”