Máster de Formación Permanente en Deep Learning y Big Data

Adquiere competencias avanzadas en análisis de datos y aprendizaje profundo gracias a este máster y lidera la transformación digital y analítica en cualquier sector, extrayendo insights que impulsen la innovación y eficiencia operativa.

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Precio

2.195€

Metodología

100% Online

Duración

12 meses

Créditos

60 ECTS

Información

¿Te sientes atraído por el potencial de los datos y la inteligencia artificial? Este máster te ofrece la oportunidad de prepararte para dar un gran impulso a tu carrera como experto en análisis de datos y el deep learning, elementos clave en la vanguardia de la innovación tecnológica y con un futuro imparable.

Para qué te prepara

Con este máster, adquirirás las habilidades esenciales para:
- Liderar la transformación digital en diversos sectores, utilizando análisis de datos masivos.
- Implementar soluciones avanzadas en inteligencia artificial y deep learning.
- Interpretar y manejar datos complejos para desarrollar aplicaciones de IA innovadoras.

Objetivos

- Explorar el impacto y las aplicaciones innovadoras del big data.
- Dominar herramientas esenciales de big data y adquirir habilidades prácticas en tecnologías de análisis de datos masivos.
- Diseñar y desarrollar sistemas inteligentes utilizando IA, aprendizaje automático y deep learning.
- Implementar proyectos prácticos con sistemas avanzados de deep learning para resolver problemas complejos.
- Crear chatbots interactivos usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para mejorar la experiencia del usuario.
- Integrar principios de ciberseguridad en proyectos tecnológicos para proteger datos y sistemas contra amenazas digitales.

A quién va dirigido

Este máster se dirige a un diversos perfiles de profesionales y estudiantes con interés en las siguientes áreas:
- Estudiantes y recién graduados con visión de futuro que buscan una formación relevante que les prepare para ingresar al mercado laboral con una ventaja competitiva.
- Profesionales de IT que buscan impulsar su carrera para adentrarse en el futuro de la tecnología.
- Ingenieros y desarrolladores que quieren especializarse para dominar las técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático.
- Analistas de datos y científicos de datos emergentes que aspiran a profundizar en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información.

Contenido del máster

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. Qué es big data
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos big data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, beneficios y características
  2. Ejemplo de uso de open data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de business intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de business intelligence
  3. Business intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y factores de riesgos del business intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del big data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y big data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked data vs big data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. Qué es IoT
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
MÓDULO 2. ARQUITECTURA BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BATCH PROCESSING
  1. Hadoop
  2. Pig
  3. Hive
  4. Sqoop
  5. Flume
  6. Spark Core
  7. Spark 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 2. STREAMING PROCESSING
  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS NOSQL
  1. Hbase
  2. Cassandra
  3. MongoDB
  4. NeoJ
  5. Redis
  6. Berkeley DB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERACTIVE QUERY
  1. Lucene + Solr
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS
  1. Arquitectura Lambda
  2. Arquitectura Kappa
  3. Apache Flink e implementaciones prácticas
  4. Druid
  5. ElasticSearch
  6. Logstash
  7. Kibana
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLOUD COMPUTING
  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud Platform
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG
  1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
  2. Optimización y monitorización de servicios
  3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
UNIDAD DIDÁCTICA 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
  2. Librerías de Visualización: D, Leaflet, Cytoscape
MÓDULO 3. TECNOLOGÍAS APLICADAS A BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y técnicas de data mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y web mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión general. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
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
  1. Qué es una base de datos NoSQL
  2. Bases de datos relaciones vs bases de datos NoSQL
  3. Tipo de bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB
  1. Qué es MongoDB
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP
  1. Qué es Hadoop. Relación con big data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING
  1. Qué es Weka
  2. Técnicas de data mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y big data combinados
  3. El papel del big data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con big data
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
MÓDULO 6. DATA MÓDULO 6. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
  1. Qué es PLN
  2. Qué incluye el PLN
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL PLN
  1. Introducción a Python
  2. Qué necesitas
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
MÓDULO 7. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. QUÉ ES UN CHATBOT
  1. Aspectos introductorios
  2. Qué es un chatbot
  3. Cómo funciona un chatbot
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
  1. Chatbots y el papel de la inteligencia artificial
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
  1. Áreas de aplicación de chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
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
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móvil
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD
  1. Inteligencia artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la inteligencia artificial en la ciberseguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. Qué es IoT
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Salidas profesionales

Al completar este máster podrás optar a una variedad de oportunidades profesionales en un mercado laboral que valora cada vez más los perfiles expertos en datos e IA:
- Big data scientist: Lidera la exploración y análisis de datos en grandes corporaciones.
- Especialista en inteligencia artificial: Desarrolla soluciones innovadoras que imitan el comportamiento humano.
- Ingeniero de machine learning: Implementa modelos que aprenden y mejoran de manera autónoma.
- Analista de datos: Transforma el Big Data en insights accionables para la toma de decisiones.
- Consultor de transformación digital: Asesora a empresas en la integración de tecnologías de análisis de datos e IA.

Nuestra metodología

Contenidos actualizados
por especialistas
del sector

Plataforma de aprendizaje avanzada con inteligencia artificial integrada

Aprendizaje experiencial mediante participación activa del estudiante

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Enfoque interdisciplinario

Flexibilidad y
adaptabilidad del proceso formativo

Titulación universitaria

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