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”

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 Postgraduate diploma en New Technologies 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 Postgraduate diploma en New Technologies”

Esta Postgraduate diploma en New Technologies contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en New Technologies
  
• 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"

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

Each of the modules that make up this degree are, a priori, independent of each other. However, when it comes to putting them into practice, the many synergies that can be generated when learning is combined will become evident. The topic of the Internet of Things encompasses the more everyday side of technology. Applying the advances to different devices that are part of our daily lives. The resources related to Artificial Intelligence appeal to more complex technologies, unraveling concepts such as machine learning, deep learning, Robotic Process Automation or Natural Language Processing. Finally, in the field of Big Data, we will discuss data processing, storage, architecture, analysis and visualization, among other aspects.

Smartbuilding and smart cities have become a reality. This degree offers you the keys you need to participate in its development"

Module 1. IoT Technologies Architecture 

1.1. The Art of the Internet of Things (IoT)

1.1.1. Internet of Things IoT 
1.1.2. IoT Technologies 
1.1.3. Internet of Things. Advanced Concepts

1.2. IoT Solution Architecture

1.2.1. IoT Solutions Architecture 
1.2.2. Design of an IoT Architecture 
1.2.3. Operation and Data Management of an IoT Solution

1.3. IoT and other Technology Trends

1.3.1. Cloud Computing 
1.3.2. Machine/Deep Learning 
1.3.3. Artificial Intelligence

1.4. IoT Solution Platforms

1.4.1. Development Platforms 
1.4.2. IoT Solutions 
1.4.3. IoT Solutions Platforms. Advanced Concepts

1.5. Smart Things

1.5.1. Smart Buildings 
1.5.2. Smart Cities 
1.5.3. Intelligent Networks

1.6. Sustainability and IoT

1.6.1. Sustainability and Emerging Technologies 
1.6.2. Sustainability in IoT 
1.6.3. Sustainable IoT use Cases

1.7. IoT. Use Cases

1.7.1. Cases of use in the Healthcare Sector 
1.7.2. Use Cases in Industrial Environments 
1.7.3. Use Cases in the Logistics Sector 
1.7.4. Cases of use in the Agriculture and Livestock Sector 
1.7.5. Other use Cases 

1.8. IoT Business Ecosystem

1.8.1. Solution Providers 
1.8.2. IoT Consumers 
1.8.3. IoT Ecosystem

1.9. The Role of the IoT Engineer

1.9.1. IoT Engineer Role. Skills 
1.9.2. The Role of the IoT Specialist in Companies 
1.9.3. Recognized Certifications in the Market

1.10. IoT Challenges

1.10.1. IoT Adoption Targets 
1.10.2. Main Barriers to Adoption 
1.10.3. LoT Applications Future of IoT 

Module 2. Artificial Intelligence in Systems Engineering and Computer Science 

2.1. Artificial Intelligence

2.1.1. Intelligence in Systems Engineering 
2.1.2. Artificial Intelligence 
2.1.3. Artificial Intelligence Advanced Concepts

2.2. Importance of Data

2.2.1. Data Ingestion 
2.2.2. Analysis and Profiling 
2.2.3. Data Refinement

2.3. Machine Learning in Artificial Intelligence

2.3.1. Machine Learning 
2.3.2. Supervised Learning 
2.3.3. Unsupervised Learning

2.4. Machine Learning in Artificial Intelligence

2.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning 
2.4.2. Neural Networks.

2.5. Robotic Process Automation (RPA) in Artificial Intelligence

2.5.1. RPA in Artificial Intelligence 
2.5.2. Process Automation. Good Practices 
2.5.3. Process Automation. Continuing Improvement

2.6. Natural Language Processing (NLP) in Artificial Intelligence

2.6.1. NLP in Artificial Intelligence 
2.6.2. NPL Applied to Software 
2.6.3. NLP. Application

2.7. Image Recognition in Artificial Intelligence

2.7.1. Models 
2.7.2. Algorithms 
2.7.3. Applications

2.8. Neural Networks in Artificial Intelligence

2.8.1. Models 
2.8.2. Learning Algorithms 
2.8.3. Applications Neural Networks in Artificial Intelligence

2.9. Artificial Intelligence (AI) Model Life Cycle

2.9.1. Development of the Artificial Intelligence Model 
2.9.2. Training 
2.9.3. Putting into Production

2.10. New Application of Artificial Intelligence

2.10.1. Ethics in IA systems 
2.10.2. Bias Detection 
2.10.3. New Artificial Intelligence Applications 

Module 3. Big Data in Systems Engineering and Computer Science 

3.1. Big Data Applied to IT

3.1.1. Big Data Applied to IT 
3.1.2. Big Data. Opportunities 
3.1.3. Big Data. Application

3.2. Information and Data

3.2.1. Information Sources 
3.2.2. Quality 
3.2.3. Transformation

3.3. Processing Big Data.

3.3.1. Big Data Processing. Hadoop 
3.3.2. Big Data Processing Spark 
3.3.3. Streaming Processing

3.4. Data Storage. 

3.4.1. Data Storage. Databases 
3.4.2. Data Storage. Cloud 
3.4.3. Data Storage. Information Use

3.5. Architecture Big Data.

3.5.1. Big Data Architecture. Data Lake 
3.5.2. Big Data Architecture. Process Monitoring 
3.5.3. Big Data Architecture. Cloud Computing

3.6. Data Analysis

3.6.1. Data Analysis. Predictive Modeling 
3.6.2. Data Analysis. Machine Learning 
3.6.3. Data Analysis. Deep Learning

3.7. Data Visualization 

3.7.1. Types 
3.7.2. Visualization Tools 
3.7.3. Reporting Tools

3.8. Information Use

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

3.9. Privacy and Data Protection

3.9.1. Sensitive Data 
3.9.2. Consent 
3.9.3. Anonymization

3.10. Data Governance

3.10.1. Data Governance 
3.10.2. Data Lineage 
3.10.3. Data Catalog 

At TECH you will learn not only how to efficiently store large amounts of data, but also how to represent it visually based on your objectives"