Máster en Big Data e Inteligencia Artificial Aplicada

Desarrolla habilidades para la representación gráfica de datos y el diseño de dashboards interactivos que faciliten la toma de decisiones.

Ejecuta modelos de redes neuronales profundas para la interpretación y análisis de imágenes y videos.

Crea modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural para la extracción y comprensión de información en texto.

Aplica técnicas y herramientas para el procesamiento distribuido y el almacenamiento escalable de datos masivos.

Conoce los fundamentos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para resolver problemas complejos.

Evalúa los desafíos éticos y regulatorios en el uso de la inteligencia artificial para garantizar un desarrollo responsable y transparente.

Temario:

Este máster combina herramientas líderes en Big Data, Machine Learning e Infraestructura Cloud, permitiendo a los estudiantes trabajar con tecnologías ampliamente utilizadas en la industria, tale como:

- Lenguajes de programación y desarrollo: Python, R, Scala, Java, SQL.
- Machine Learning & Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, MLflow.
- Visualización de datos y Business Intelligence: Power BI, Tableau, Looker.
- Infraestructura y despliegue en la nube: AWS, Google Cloud, Azure, Kubernetes, Docker.
- Seguridad y gobernanza de datos: Blockchain, cifrado, normativas GDPR y CCPA.
- Automatización y MLOps: Apache Airflow, TensorRT, Kubernetes, CI/CD.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Transformers, BERT, GPT, NLTK, SpaCy.
- Visión Computacional: OpenCV, YOLO, redes convolucionales (CNN).

PLAN DE ESTUDIOS

MODULO 1
Big Data y Bases de Datos

• Big Data: características e impacto en diversas industrias
• Bases de Datos Relacionales y No Relacionales
• Modelado y Normalización de Datos
• Consultas y Optimización en SQL

MÓDULO 2
Procesamiento y Almacenamiento de Datos

• Arquitectura y funcionamiento de Hadoop y Apache Spark
• Procesamiento de Datos en Tiempo Real vs. Batch
• Gestión y Almacenamiento de Datos Distribuidos
• Optimización y Seguridad en el Procesamiento de Datos

MÓDULO 3
Análisis de Datos y Machine Learning

• Exploración y Preparación de Datos para el Análisis
• Algoritmos de Machine Learning Supervisado y No Supervisado
• Evaluación y Validación de Modelos
• Implementación de Modelos en Producción

MÓDULO 4
Visualización de Datos y Business Intelligence

• Principios de Visualización de Datos
• Herramientas de Visualización
• Storytelling con Datos
• Automatización de Reportes y KPI en Business Intelligence

MÓDULO 5
Machine Learning y Deep Learning

• Principios y Enfoques Claves en Machine Learning
• Redes Neuronales y Deep Learning
• Optimización y Entrenamiento de Modelos
• Aplicaciones de Machine Learning en la Industria

MÓDULO 6
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• NLP y Representación del Texto
• Modelos de Aprendizaje para NLP
• Transformers y Modelos de Atención
• Aplicaciones Prácticas del NLP

MÓDULO 7
Redes Neuronales y Visión Computacional

• Visión Computacional
• Redes Convolucionales (CNN) y su Aplicación en Imágenes
• Transfer Learning y Modelos Preentrenados
• Aplicaciones de Visión Computacional

MÓDULO 8
Ética y Gobernanza de la IA

• Ética y Gobernanza en Inteligencia Artificial
• Sesgos y Equidad en Modelos de Machine Learning
• Regulación y Normativas en Inteligencia Artificial
• Transparencia, Explicabilidad y Auditoría de IA

MÓDULO 9
Trabajo Fin de Máster

Los alumnos del Máster pueden elegir entre cuatro modalidades para su Trabajo de Fin de Máster, adaptadas a sus intereses individuales y objetivos profesionales.

- Modalidad B: Estudios de Factibilidad, Planes de Negocio y Desarrollo de Proyectos: Desarrollo de una idea de negocio o proyecto, evaluando su viabilidad y rentabilidad. Descripción, estudio de mercado, marketing, finanzas y operaciones, entre otros elementos.

- Modalidad D: Aplicaciones Profesionales: Resolución de un caso práctico en ingeniería. Un caso real o hipotético donde proponer soluciones que demuestren sus competencias y la aplicación de conocimientos adquiridos en el máster.

Titulación:

Titulación Oficial Universitaria: Triple Titulación Europea.

Nuestros Máster están respaldados por la comunidad académica internacional, las asociaciones profesionales y de la industria y más de 15 años de experiencia EADIC en la formación de calidad.

EADIC está avalado por AENOR, ISO y CertiProf como Accredited Trainer Partner. Por eso, al cursar este máster obtendrás certificaciones, habilitaciones y acreditaciones reconocidas a nivel internacional y por las mejores empresas del mundo.

Duración:

1 Año Académico. 60 ECTS. Online Mixto