Master en Deep Learning y Big Data (Online)

Máster y Postgrado

  

A distancia / Online

  

Todo el año

  

1.500 horas

  

Descripción



El Máster en Deep Learning y Big Data, te otorgará los conocimientos necesarios para el análisis de datos masivos o big data y de su aplicación en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) gracias al aprendizaje profundo (Deep Learning). Descubrirás un mundo lleno de oportunidades laborales y en pleno auge debido a la cada vez mayor importancia del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el desarrollo de chatbots.

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales

Requisitos

El Máster en Deep Learning y Big Data, está principalmente orientado a profesionales informáticos que deseen dar un salto de calidad en sus carreras gracias al estudio y aplicación del Big Data en áreas como la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning que cada vez tiene mayor importancia en todas las tecnologías actuales y futuras. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas.

Temario


MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8.DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.
MÓDULO 3. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTA POWERBI
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS PARA EXPLOTACIÓN Y ANÁLISIS DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NoSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 2.INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NoSQL. MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
MÓDULO 6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
MÓDULO 7. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1 .¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
MÓDULO 8. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MASTER

Convocatorias

Inicio: Todo el año

 

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