Especialización en Nuevas Tecnologías
Postítulo
Online
Comunícate de forma efectiva con el nivel C2 de ruso
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Tipología
Postítulo
-
Metodología
Online
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Horas lectivas
450h
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Duración
6 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
La tecnología, gracias a los avances de las últimas décadas, está consiguiendo emular–y en algunos casos superar–las capacidades humanas. Los coches inteligentes, los smartwatches o los reconocedores de voz resultarían inimaginables para otras generaciones. Sin embargo, actualmente son un elemento más de la vida cotidiana. Aprender cómo se desarrollan estas tecnologías, cuáles son sus características básicas, y sobre todo, que posibilidades futuras ofrecen, resulta esencial para ser partícipe de los próximos avances.
Información importante
Documentación
- 109especializacion-nuevas-tecnologias.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Objetivos generales
Desarrollar un caso de uso asociado a IoT
Definir una arquitectura a alto nivel de un caso de uso IoT
Evaluar la idoneidad del uso de soluciones IoT
Objetivos específicos
Módulo 1. Arquitectura de Tecnologías IoT
Generar conocimiento especializado sobre IoT
Definir los criterios para construir una solución IoT
Desarrollar capacidades consultivas en la aplicación de casos de uso de IoT
Módulo 2. Inteligencia Artificial en la ingeniería de sistemas e informática
Generar conocimiento especializado sobre la inteligencia artificial
Identificar qué tipo de aprendizaje (supervisado o no supervisado) es más adecuado para un determinado problema
Identificar las características de un sistema o agente inteligente
Módulo 3. Big Data en la ingeniería de sistemas e informática
Analizar los distintos orígenes de datos que pueden ser las fuentes de información del proceso
Definir las distintas formas de almacenamiento en las que se puede alojar la información teniendo en cuenta la manera en la que se va a explotar posteriormente
El objetivo central del título Experto Universitario en Nuevas Tecnologías es definir los conceptos en torno a los que se está construyendo el ecosistema tecnológico actual. El alumno graduado habrá trabajado en casos de uso reales asociados al
Internet of Things. Definiendo una arquitectura y evaluando su idoneidad en base a las soluciones IoT que ofrece el mercado. En el ámbito de la Inteligencia Artificial será capaz de formalizar y diseñar sistemas de razonamiento automáticos, así como implementar técnicas de aprendizaje automático en problemas de predicción. Por último, en cuanto a Big Data aprenderá a definir las distintas formas de almacenamiento existentes o a establecer los requisitos mínimos de privacidad necesarios en el acceso y el uso de la información, entre otros.
Este Experto Universitario en Nuevas Tecnologías contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Experto Universitario en Nuevas Tecnologías
N.º Horas Oficiales: 450 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
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Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Nuevas
- Tecnologías
- Almacenamiento
- Datos
Profesores
Martín Olalla Bonal
Arquitecto blockchain
Temario
Módulo 1. Arquitectura de Tecnologías IoT
1.1. El Arte del Internet de las cosas (IoT)
1.1.1. El Internet de las Cosas IoT
1.1.2. Tecnologías IoT
1.1.3. Internet de las Cosas. Conceptos Avanzados
1.2. Arquitecturas de soluciones IoT
1.2.1. Arquitecturas de Soluciones IoT
1.2.2. Diseño de una arquitectura IoT
1.2.3. Funcionamiento y gestión de datos de una solución IoT
1.3. IoT y otras tendencias tecnológicas
1.3.1. Cloud computing
1.3.2. Machine/Deep Learning
1.3.3. Inteligencia Artificial
1.4. Plataformas de soluciones IoT
1.4.1. Plataformas de desarrollo
1.4.2. Soluciones IoT
1.4.3. Plataformas de Soluciones IoT. Conceptos avanzados
1.5. Smart things
1.5.1. Smartbuildings
1.5.2. Smartcities
1.5.3. Redes Inteligentes
1.6. Sostenibilidad e IoT
1.6.1. Sostenibilidad y tecnologías emergentes
1.6.2. Sostenibilidad en IoT
1.6.3. Casos de uso IoT Sostenible
1.7. IoT. Casos de Uso
1.7.1. Casos uso en el sector sanitario
1.7.2. Casos de uso en entornos Industriales
1.7.3. Casos de uso en el sector logístico
1.7.4. Casos de uso en el sector agrícola y ganadero
1.7.5. Otros casos de uso
1.8. Ecosistema empresarial del IoT
1.8.1. Proveedores de soluciones
1.8.2. Consumidores IoT
1.8.3. Ecosistema IoT
1.9. El rol del Ingeniero IoT
1.9.1. Rol de ingeniero IoT. Competencias
1.9.2. El rol del especialista IoT en las Compañías
1.9.3. Certificaciones reconocidas en el mercado
1.10. Retos de la IoT
1.10.1. Objetivos en la adopción de IoT
1.10.2. Principales barreras de adopción
1.10.3. Aplicaciones IoT. Futuro de la IoT
Módulo 2. Inteligencia artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática
2.1. Inteligencia artificial
2.1.1. La Inteligencia en la Ingeniería de Sistemas
2.1.2. La Inteligencia artificial
2.1.3. La Inteligencia artificial. Conceptos Avanzados
2.2. Importancia de los datos
2.2.1. Ingesta de Datos
2.2.2. Análisis y Perfilado
2.2.3. Refinamiento del Dato
2.3. Machine Learning en la Inteligencia artificial
2.3.1. Machine Learning
2.3.2. Aprendizaje supervisado
2.3.3. Aprendizaje no supervisado
2.4. Deep Learning en la Inteligencia artificial
2.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning
2.4.2. Redes neuronales
2.5. Robotic Process Automation (RPA) en la Inteligencia artificial
2.5.1. RPA en la Inteligencia Artificial
2.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas
2.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua
2.6. Natural Language Processing (NLP) en la Inteligencia artificial
2.6.1. NLP en la Inteligencia artificial
2.6.2. NPL aplicado al software
2.6.3. NLP. Aplicación
2.7. Reconocimiento de imágenes en la Inteligencia Artificial
2.7.1. Modelos
2.7.2. Algoritmos
2.7.3. Aplicaciones
2.8. Redes Neuronales en la Inteligencia artificial
2.8.1. Modelos
2.8.2. Algoritmos de aprendizaje
2.8.3. Aplicaciones de Redes Neuronales en la inteligencia artificial
2.9. Ciclo de vida de modelos de inteligencia artificial (AI)
2.9.1. Desarrollo del modelo de inteligencia artificial
2.9.2. Entrenamiento
2.9.3. Puesta en producción
2.10. Nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial
2.10.1. Ética en los sistemas de IA
2.10.2. Detección de sesgos
2.10.3. Nuevas aplicaciones de anteligencia artificial
Módulo 3. Big Data en la Ingeniería de Sistemas e Informática
3.1. Big Data aplicado a IT
3.1.1. Big Data aplicado a IT
3.1.2. Big Data. Oportunidades
3.1.3. Big Data. Aplicación
3.2. La Información y los datos
3.2.1. Fuentes de información
3.2.2. Calidad
3.2.3. Transformación
3.3. Procesamiento Big Data
3.3.1. Procesamiento Big Data. Hadoop
3.3.2. Procesamiento Big Data. Spark
3.3.3. Procesamiento en streaming
3.4. Almacenamiento de datos
3.4.1. Almacenamiento de Datos. Bases de datos
3.4.2. Almacenamiento de Datos. La nube
3.4.3. Almacenamiento de Datos. Explotación de la información
3.5. Arquitectura Big Data
3.5.1. Arquitectura Big Data. Data Lake
3.5.2. Arquitectura Big Data. Monitorización de procesos
3.5.3. Arquitectura Big Data. Cloud Computing
3.6. Análisis de Datos
3.6.1. Análisis de Datos. Modelización predictiva
3.6.2. Análisis de Datos. Machine Learning
3.6.3. Análisis de Datos. Deep Learning
3.7. Visualización de Datos
3.7.1. Tipos
3.7.2. Herramientas de visualización
3.7.3. Herramientas de reporting
3.8. Interpretación de la información
3.8.1. Business Intelligence
3.8.2. Business Analytics
3.8.3. Data Science
3.9. Privacidad y protección de Datos
3.9.1. Datos sensibles
3.9.2. Consentimiento
3.9.3. Anonimización
3.10. Gobierno del Dato
3.10.1. El Gobierno del Dato
3.10.2. Data Lineage
3.10.3. Catálogo de datos
Especialización en Nuevas Tecnologías