Máster en Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial -Diploma Autentificado por Notario Europeo-
La formación en data, machine learning e inteligencia artificial se adapta a las necesidades del mercado laboral actual, marcado por los rápidos avances de las nuevas tecnologías y la necesidad de contar con profesionales preparados en su gestión. Aprende gestión de datos con IA y da el siguiente paso para convertir tu CV en el favorito de los empleadores.
Aprende cómo el máster en data, machine learning e inteligencia artificial puede contribuir a tu CV. A través de la metodología de estudio flexible que te ofrecemos en Esneca podrás consolidar tu perfil en un sector en constante cambio. ¿Cómo? Descúbrelo a continuación y solicita todos los detalles para dar el paso que cambiará tu rumbo profesional.
¿Qué aprenderás con el máster en data, machine learning e inteligencia artificial?
El máster está diseñado para proporcionar una comprensión profunda y práctica sobre el manejo y análisis de datos, así como la aplicación de algoritmos de machine learning e inteligencia artificial. A lo largo del programa, los estudiantes aprenderán a:
Gestionar grandes volúmenes de datos. Incluyendo su extracción, limpieza y modelado para la toma de decisiones.
Desarrollar modelos de machine learning. Desde modelos de regresión y clasificación hasta algoritmos avanzados.
Implementar redes neuronales. Con foco en redes convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN) para aplicaciones como visión por computador y procesamiento del lenguaje natural.
Visualizar y comunicar datos. Utilizando herramientas para crear informes visuales efectivos.
Diseñar soluciones escalables. En entornos de Big Data y Cloud Computing.
Este aprendizaje se complemente con ejercicios de autoevaluación que permiten a los alumnos consolidar lo aprendido. Además, estos ejercicios al final de cada unidad didáctica facilitan el aprendizaje y permiten prepararse de cara a la evaluación final.
Salidas profesionales del especialista en data y machine learning
Los profesionales que se dedican a este ámbito profesional suelen desarrollar sus funciones como data scientist, responsable de analizar datos y desarrollar modelos predictivos. Asimismo, también podemos encontrarlos ejerciendo como ingenieros de datos, especialistas en machine learning y consultores en Big Data. Finalmente, otra de las salidas profesionales de los especialistas en machine learning es como analistas de negocios basados en datos.
Todos estos roles están en alta demanda, cuentan con oportunidades en empresas globales y son cruciales para el desarrollo de cualquier startup tecnológica. ¡Accede al máster y prepárate para dar respuesta a la demanda laboral en nuevas tecnologías!
Objetivos de la formación
El máster busca dotar a los estudiantes de habilidades analíticas y técnicas que les permitan comprender y aplicar conceptos clave de ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning. Por ello, aprenden a diseñar y construir soluciones basadas en datos para problemas empresariales y se pone el foco en el uso de herramientas y lenguajes especializados.
Una de las metas del máster en data, machine learning e inteligencia artificial es optimizar procesos empresariales mediante el uso de datos y modelos predictivos. Finalmente, también se busca comunicar hallazgos de manera efectiva a través de visualizaciones y narrativas.
El máster ofrece una metodología de estudio flexible, en la modalidad online. Los alumnos reciben un email con las clave de acceso al Campus Virtual, dónde disponen de todo el material subido en línea y disponible desde cualquier dispositivo y en cualquier lugar.
Nuestra plataforma virtual de estudios alberga otros recursos y herramientas de utilidad como el curso de iniciación online, los webinars audiovisuales o el contacto del tutor/a personal, entre otros.
Nuestro equipo de profesionales de la educación se encarga de realizar un seguimiento de los avances del alumno y de solucionar cualquier duda que pueda surgirle. Asimismo, se encarga de ayudarle en la gestión de cualquier aspecto relacionado con su paso por la escuela.
Duración del máster en data, machine learning e inteligencia artificial
El máster tiene una duración estimada de 600 horas, las cuales pueden completarse en un periodo de hasta un año. En caso necesario, los estudiantes pueden solicitar prórrogas para ajustarse a sus circunstancias personales. Esta flexibilidad es lo que facilita a los alumnos el compatibilizar los estudios con otras responsabilidades, ya sean laborales, académicas o familiares. En Esneca, tú marcas tu propio ritmo.
¿Quién puede hacer un máster en data, machine learning e inteligencia artificial?
El programa está dirigido a un amplio espectro de perfiles. Así, quien puede hacer un máster en data, machine learning e inteligencia artificial incluye:
Profesionales en tecnología y análisis de datos.
Empresarios y emprendedores que buscan implementar soluciones basadas en datos en sus negocios.
Graduados con interés en la formación avanzada para acceder a mejores empleos.
Cualquier persona interesada que quiera formarse en uno de los campos más innovadores de la actualidad.
Certificación obtenida
Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el ” Máster 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 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
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