Directorio Masters en Tecnologías de la Información Masters en Dirección TIC
Septiembre 2024
Aprenderás desde la sensórica hasta las últimas técnicas de Data Science
El Máster en Internet de las Cosas & Data Science está compuesto por dos programas:
Domina el ciclo completo de los datos.
Con el Máster en Data Science & Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva . En esta formación te proporcionaremos las bases de Estadística y Python necesarias para poder trabajar con datos.
En el Máster en Internet de las Cosas aprenderás desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT, además de conocer las técnicas de prototipado más habituales. También se introducirán conceptos fundamentales sobre Blockchain, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio.
¿Por qué IoT & Data Science?
- Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
- El 91,5% de las empresas europeas considera que adoptar soluciones de IoT es fundamental para el éxito empresarial
Fuente: Microsoft.
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- IoT Cloud Developer
- Data Scientist
- Deep Learning Expert
- Business Analyst
Precio del Curso: 15950 EUROS
Aprenderás desde la sensórica hasta las últimas técnicas de Data Science
El Máster en Internet de las Cosas & Data Science está compuesto por dos programas:
Domina el ciclo completo de los datos.
Con el Máster en Data Science & Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva . En esta formación te proporcionaremos las bases de Estadística y Python necesarias para poder trabajar con datos.
En el Máster en Internet de las Cosas aprenderás desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT, además de conocer las técnicas de prototipado más habituales. También se introducirán conceptos fundamentales sobre Blockchain, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio.
¿Por qué IoT & Data Science?
- Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.
Fuente: Glassdoor.
- El 91,5% de las empresas europeas considera que adoptar soluciones de IoT es fundamental para el éxito empresarial
Fuente: Microsoft.
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- IoT Cloud Developer
- Data Scientist
- Deep Learning Expert
- Business Analyst
Módulo 1: Máster en Data Science & Big Data
- Data Science Fundamentals: Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.
= Statistics for Data Science: Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.
= Data Science with Python: Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
= Big Data Fundamentals: Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
= Data Pre-processing: ¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
= Data Visualization: ¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?
= Advanced Data Processing: Tratamiento de fuentes de datos (ETL/ELT). Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas).
= Predictive Analytics: Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.
= Machine Learning I: Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
= Entrepreneurship I: Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en Data Science.
= Final Project: Creación de tu proyecto en grupo de IOT con uso de datos recogidos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
Módulo 2: Máster en Internet de las Cosas
- The Things Foundations: Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.
- Prototyping: Introducción a los principales elementos (sensores, placas, microcontroladores) que permiten la construcción de Smart connected objects. Conocer las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
- Platforms: Introducción a los conceptos fundamentales sobre Plataformas IoT, razonando, a partir de los requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT.
- Ecosystem Foundations: Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.
- Smart Cities: Introducción a los conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas.
- Industrial IoT: Introducción a los conceptos fundamentales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet.
- Smart Health: Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
- Smart Home: Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización doméstica por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.
- 3D Printing: El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.
- Security for IoT: El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y concretamente su aplicación práctica en los entornos IoT.
- Communications: El objetivo de la asignatura es entender las diferentes tecnologías de comunicaciones y protocolos existentes en el entorno IoT, sus pros, sus contras y ser capaz de decidir cuál o qué combinación puede ser la más apropiada para un caso de uso concreto.
- Blockchain: Introducción al mundo del Blockchain.
- IoT Project Management: El objetivo de esta asignatura es conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.
- Entrepreneurship II: Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en IoT.
- Final Project: Diseño de tu empresa de IoT. La temática podrá ser propuesta por el estudiante en grupos de 3 a 4 integrantes máximo.
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