Máster en Transformación Digital e Industria 4.0

TECH

Magíster

Online

$ 3.599.995 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Magíster

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

TECH - Universidad Tecnológica

Las nuevas tecnologías han impulsado la Industria 4.0, pero otra gran revolución ha llegado por la pandemia provocada por el COVID-19. Los drones, la inteligencia artificial, la impresión 3D han sufrido un empuje que ha revelado su gran potencial en muchos sectores. No obstante, esta situación también ha servido para la detección de carencias digitales en otras áreas, que en la
actualidad buscan desarrollarse empleando no sólo las propias herramientas y técnicas, sino favoreciendo el trabajo colaborativo. Un escenario idóneo para los profesionales de la ingeniería que son altamente demandados por un sector emergente. Este programa 100% online aporta la información más reciente sobre el internet de las cosas, la robótica, Big Data o computación cuántica. Para ello contará, como no podría ser de otra forma, con un contenido multimedia innovador, en el que se ha empleado la última tecnología aplicada a la enseñanza académica.

Información importante

Documentación

  • 24maestria-tech-transformacion-digital-industria-tech-lat.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales
Š Realizar un análisis exhaustivo de la profunda transformación y el radical cambio de paradigma que se está experimentando en el actual proceso de digitalización global
Š Aportar profundos conocimientos y las herramientas tecnológicas necesarias para afrontar y liderar el salto tecnológico y los retos presentes actualmente en las empresas
Š Dominar los procedimientos de digitalización de las compañías y la automatización de sus procesos para crear nuevos campos de riqueza en áreas como la creatividad, innovación y eficiencia tecnológica
Š Liderar el cambio digital

Objetivos específicos
Módulo 1. Blockchain y Computación Cuántica
Š Adquirir unos conocimientos profundos en los fundamentos de la tecnología Blockchain y sus propuestas de valor
Š Liderar la creación de proyectos basados en blockchain y aplicar esta tecnología a diferentes modelos de negocio y el uso de herramientas como los Smart Contracts
Módulo 2. Big Data e Inteligencia Artificial
Š Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la inteligencia artificial
Š Conseguir dominar las técnicas y herramientas de esta tecnología (machine learning/ deep learning)

Una vez concluya esta titulación, el profesional de la ingeniería habrá logrado adquirir un aprendizaje exhaustivo sobre la profunda Transformación Digital que se vive en la actualidad en diferentes sectores. Ello será posible gracias al material multimedia que le llevará a ser capaz de liderar el cambio digital, dominar los conceptos de Realidad Virtual o conocer los dispositivos wearables existente y su aplicación en sistemas de
seguridad. Unas metas que serán más sencillas con el acompañamiento que ofrece el profesorado seleccionado para impartir este programa.

Este Máster Título Propio en Transformación Digital e Industria 4.0 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 Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Máster Título Propio en Transformación Digital e Industria 4.0
N.º Horas Oficiales: 1.500 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.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,
calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los
siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google
Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Internet
  • Sistemas seguridad
  • Seguridad
  • Mantenimiento
  • Internet of Things
  • Digital Twins
  • Sistemas
  • Sistemas ciberfísicos
  • Visión Industria
  • Ingeniería

Profesores

Pablo Segovia Escobar

Pablo Segovia Escobar

Profesor

Pedro Diezma López

Pedro Diezma López

Emprendedor, escritor, conferenciante TEDx y experto en tecnologías em

Temario

Módulo 1. Blockchain y computación cuántica

1.1. Aspectos de la descentralización

1.1.1. Tamaño del mercado, crecimiento, empresas y ecosistema
1.1.2. Fundamentos del Blockchain

1.2. Antecedentes: Bitcoin, Ethereum, etc

1.2.1. Popularidad de los sistemas descentralizados
1.2.2. Evolución de los sistemas descentralizados

1.3. Funcionamiento y ejemplos Blockchain

1.3.1. Tipos de Blockchain y protocolos
1.3.2. Wallets, Mining y más

1.4. Características de las redes Blockchain

1.4.1. Funciones y propiedades de las redes BlockChain
1.4.2. Aplicaciones: criptomonedas, confiabilidad, cadena de custodia, etc

1.5. Tipos de Blockchain

1.5.1. Blockchains públicos y privados
1.5.2. Hard and soft forks

1.6. Smart Contracts

1.6.1. Los contratos inteligentes y su potencial
1.6.2. Aplicaciones de los contratos inteligentes

1.7. Modelos de uso en la industria

1.7.1. Aplicaciones Blockchain por industria
1.7.2. Casos de éxito del Blockchain por industria

1.8. Seguridad y criptografía

1.8.1. Objetivos de la criptografía
1.8.2. Firmas digitales y funciones hash

1.9. Criptomonedas y usos

1.9.1. Tipos de criptomonedas: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin, etc
1.9.2. Impacto actual y futuro de las criptomonedas
1.9.3. Riesgos y regulaciones

1.10. Computación cuántica

1.10.1. Definición y claves
1.10.2. Usos de la computación cuántica

Módulo 2. Big data e inteligencia artificial

2.1. Principios fundamentales de Big Data

2.1.1. El Big Data
2.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data

2.2. Minería y almacenamiento de datos

2.2.1. La minería de datos. Limpieza y normalización
2.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc
2.2.3. Tipos de almacenamiento de datos

2.3. Aplicaciones de ingesta de datos

2.3.1. Principios de la ingesta de datos
2.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio

2.4. Visualización de datos

2.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
2.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

2.5. Aprendizaje automático (Machine Learning)

2.5.1. Entendemos el Machine Learning
2.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
2.5.3. Tipos de algoritmos

2.6. Redes neuronales (Deep Learning)

2.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento
2.6.2. Tipo de redes: CNN, RNN
2.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
2.6.4. Redes generativas de texto: LSTM

2.7. Reconocimiento del lenguaje natural

2.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural)
2.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec

2.8. Chatbots y asistentes virtuales

2.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
2.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: intents, entidades y flujo de diálogo
2.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: dialog flow, watson assistant

2.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI

2.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
2.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido

2.10. Futuro de la inteligencia artificial
2.11. Reflexiones

Módulo 3. Realidad virtual, aumentada y mixta

3.1. Mercado y tendencias

3.1.1. Situación actual del mercado
3.1.2. Informes y crecimiento por diferentes industrias

3.2. Diferencias entre realidad virtual, aumentada y mixta

3.2.1. Diferencias entre realidades inmersivas
3.2.2. Tipología de realidad inmersiva

3.3. Realidad virtual. Casos y usos

3.3.1. Origen y fundamentos de la realidad virtual
3.3.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.4. Realidad aumentada. Casos y usos

3.4.1. Origen y fundamentos de la realidad aumentada
3.4.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.5.Realidad mixta y holográfica

3.5.1. Origen, historia y fundamentos de la realidad mixta y holográfica
3.5.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

3.6. Fotografía y video 360

3.6.1. Tipología de cámaras
3.6.2. Usos de las imágenes en 360
3.6.3. Creando un espacio virtual en 360 grados

3.7. Creación de mundos virtuales

3.7.1. Plataformas de creación de entornos virtuales
3.7.2. Estrategias para la creación de entornos virtuales

3.8. Experiencia de Usuario (UX)

3.8.1. Componentes en la experiencia de usuario
3.8.2. Herramientas para la creación de experiencias de usuario

3.9. Dispositivos y gafas para las tecnologías inmersivas

3.9.1. Tipología de dispositivos en el mercado
3.9.2. Gafas y wearables: funcionamiento, modelos y usos
3.9.3. Aplicaciones de las gafas inteligentes y evolución

3.10. Futuro de las tecnologías inmersivas

3.10.1. Tendencias y evolución
3.10.2. Retos y oportunidades

Módulo 4. La industria 4.0

4.1. Definición de industria 4.0

4.1.1. Características

4.2. Beneficios de la industria 4.0

4.2.1. Factores clave
4.2.2. Principales ventajas

4.3. Revoluciones industriales y visión de futuro

4.3.1. Las revoluciones industriales
4.3.2. Factores clave en cada revolución
4.3.3. Principios tecnológicos base de posibles nuevas revoluciones

4.4. La transformación digital de la industria

4.4.1. Características de la digitalización de la industria
4.4.2. Tecnologías disruptivas
4.4.3. Aplicaciones en la industria

4.5. Cuarta revolución industrial. Principios clave de la industria 4.0

4.5.1. Definiciones
4.5.2. Principios clave y aplicaciones

4.6. Industria 4.0 e internet industrial

4.6.1. Origen del IIoT
4.6.2. Funcionamiento
4.6.3. Pasos a seguir para su implantación
4.6.4. Beneficios

4.7. Principios de “fábrica inteligente”

4.7.1. La fábrica inteligente
4.7.2. Elementos que definen una fábrica inteligente
4.7.3. Pasos para desplegar una fábrica inteligente

4.8. El estado de la industria 4.0

4.8.1.El estado de la industria 4.0 en diferentes sectores
4.8.2.Barreras para la implantación de la industria 4.0

4.9. Desafíos y riesgos

4.9.1. Análisis DAFO
4.9.2. Retos y desafíos

4.10. Papel de las capacidades tecnológicas y el factor humano

4.10.1. Tecnologías disruptivas de la industria 4.0
4.10.2. La importancia del factor humano. Factor clave

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