Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Permite conocer la importancia del dato, las nociones iniciales de python, data engineering y estadística, el conocimiento avanzado de machine learning & artificial intelligence, las aplicaciones del deep learning, los entornos big data & cloud, la visualización de los datos, las habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital, el desarrollo de los fundamentos de big data, entre otros conceptos relacionados. Además, al final de cada unidad didáctica el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
El alumno recibirá acceso a un curso inicial donde encontrará información sobre la metodología de aprendizaje, la titulación que recibirá, el funcionamiento del Campus Virtual, qué hacer una vez el alumno haya finalizado e información sobre Grupo Esneca Formación. Además, el alumno dispondrá de un servicio de clases en directo.
Metodología
Esta formación está disponible en modalidad online. El alumno va a obtener una cuenta en el campus virtual, desde donde podrá acceder a todo el material académico que precisa para llevar a cabo la formación.
La modalidad online garantiza al alumno la total libertad horaria y del tiempo para avanzar con los módulos a su ritmo. El alumno es quien se planifica y organiza el tiempo de estudio y, a su vez, decide cuándo quiere presentarse a examen.
El alumno también cuenta con el soporte de un tutor/a especializado en el área de la formación. Este tendrá total disponibilidad para resolver dudas y consultas sobre el sistema de estudio, sobre el temario o sobre el funcionamiento del campus virtual.
Duración de la titulación
Esta formación tiene una carga lectiva aproximadamente de 600 horas. Asimismo, el estudiante dispone de un año natural desde la inscripción para poder finalizar sus estudios.
Requisitos de estudio
Esta titulación no presenta requisitos previos para la inscripción.
Certificación obtenida
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el “MÁSTER EXPERTO EN DATA, MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL“, de ESNECA BUSINESS SCHOOL, avalada por nuestra condición de socios de la CECAP y AEEN, máximas instituciones españolas en formación y de calidad.
Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.
Programa formativo el máster experto en data, machine learning e inteligencia artificial – diploma autentificado por notario europeo –
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN A LA INTELIGENCIA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. IMPACTO DE LA IA EN EL MERCADO LABORAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. UTILIDADES DE LA IA EN LA VIDA DIARIA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESAFÍOS PRINCIPALES DE LA IA
MÓDULO 2. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS INFORMÁTICOS TRADICIONALES VS. ALGORITMOS DE IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. VISIÓN ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ROBÓTICA
MÓDULO 3. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. GENERACIÓN DE TEXTO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GENERACIÓN Y EDICIÓN DE IMÁGENES
MÓDULO 4. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (II)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EQUIPO PARA LA TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): FINANZAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CARACTERIZACIÓN DEL SISTEMA FINANCIERO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DEL SISTEMA FINANCIERO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTRUCTURA DEL SISTEMA FINANCIERO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): FINANZAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PLATAFORMAS DE DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DEL FRAUDE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EQUIPO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DEL FLUJO DE CAJA
MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DEL MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MARKETING TRADICIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MARKETING DIGITAL
MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. HERRAMIENTAS PARA MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECURSOS PARA EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS Y OPINIONES
MÓDULO 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): RECURSOS HUMANOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEPARTAMENTO DE RECURSOS HUMANOS (RR. HH.)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): RECURSOS HUMANOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MEDIOS PARA EL RECLUTAMIENTO Y SELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SOFTWARE PARA LA EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO Y FORMACIÓN
MÓDULO 11. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (I): OPERACIONES EMPRESARIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DESCRIPCIÓN CONCEPTUAL
MÓDULO 12. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA (II): OPERACIONES EMPRESARIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SOLUCIONES DE ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SERVICIOS PARA OPTIMIZACIÓN DE RUTAS DE TRANSPORTE
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLATAFORMAS PARA AUTOMATIZACIÓN DE ALMACENES
MÓDULO 13. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA: SECTORES ADICIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SALUD
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SOSTENIBILIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EDUCACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. POLÍTICAS ECONÓMICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. COMPUTACIÓN CUÁNTICA
MÓDULO 14. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DESARROLLOS RECIENTES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TENDENCIAS EMERGENTES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EMPRESAS DISRUPTIVAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
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