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ONLINE
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450 H
Entidad
Presentación
Descripción
Hoy en día, es clave administrar con éxito y profesionalidad la dirección y planificación estratégica de las TIC en cualquier institución.Gracias a este Master en Inteligencia artifical e Ingeniería del Conocimiento serás capaz de gestionar toda la información que ofrece el Big Data y aplicar diferentes tecnologías y herramientas de business inteliigence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial. Además, mediante diferentes técnicas de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning estarás preparado para abordar los principales retos de futuro.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Objetivos
- Ser capaz de llevar a cabo una gestión del conocimiento y la información profesional y de calidad.
- Utilizar herramientas Big Data y Business Intelligence profesionales.
- Analizar fuentes de información mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R.
- Gestionar las principales tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning.
- Poder procesar el lenguaje natural y crear chatbots con inteligencia artificial.
- Aplicar las principales técnicas de ciberseguridad en cualquier proceso empresarial.
Para qué te prepara
Gracias a este Master en Inteligencia artifical e Ingeniería del Conocimiento serás capaz de gestionar toda la información que ofrece el Big Data y aplicar diferentes tecnologías y herramientas de business inteliigence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial. Además, mediante diferentes técnicas de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning estarás preparado para abordar los principales retos de futuro.
A quién va dirigido
El Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento está pensado para profesionales que trabajen con datos empresariales ya que podrás utilizar las principales tecnologías actuales y de esa forma realizar una gestión del conocimiento más actualizada y avanzada. También está pensado para estudiantes que quieran especializarse en la ciencia de datos.
temario
- Contextualización
- Capital intelectual
- Barreras a la gestión del conocimiento
- Transferencia de conocimiento
- Innovación en la organización
- Gestión eficiente del conocimiento
- Etapas en la clasificación del conocimiento
- Big Data
- Business Intelligence
- Contextualización
- Sujetos de la propiedad intelectual
- Derechos sobre la propiedad intelectual
- Medios de protección de la propiedad intelectual
- Nociones generales de la propiedad industrial
- Titularidad y autoría de las innovaciones
- Tipos de protección según su naturaleza
- Fundamentos jurídicos de la propiedad industrial
- Necesidad de protección del conocimiento en el seno de la empresa
- Ideas protegibles
- El deber de secreto de los empleados
- El deber de secreto con terceros en el ámbito de la empresa
- Cloud computing: base de datos sensibles
- Protección de datos en la empresa
- Contextualización
- Tipología de modelos
- Principales modelos de gestión del conocimiento
- ¿Qué hace falta para poder aplicar la gestión del conocimiento?
- Pasos a seguir para una adecuada implementación
- Sistemas de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI)
- Seguridad aplicada a las TI y a la documentación
- Planificación y gestión de la Recuperación de Desastres
- Contextualización
- Herramientas de búsqueda y clasificación de información
- Aplicación del Business Intelligence
- Herramientas para transformación de información en conocimiento
- Herramientas de simulación
- Contextualización
- Evolución teórica de las TICs
- Evolución técnica
- Contextualización
- Fases del proceso de un CRM
- Beneficios y ventajas
- Implementación
- ¿Está preparada tu empresa?
- Errores más frecuentes
- CRM para solucionar problemas de la empresa
- ¿Por qué es importante?
- Consejos para realizar escucha activa
- Ventajas de la escucha activa
- Herramientas de monitorización
- Acceso al conocimiento organizacional
- Intranet y portal de conocimiento corporativo
- Directorio de expertos y páginas amarillas
- Repositorios digitales
- Wiki
- Mapas de conocimiento
- Conceptualización de la transferencia tecnológica
- Mecanismo de transferencia tecnológica
- PARTICULARIDADES DE LA LICENCIA
- Especificaciones del contrato Know-How
- Nuevas tendencias en transferencia tecnológica: Spin-Off y Joint Ventures
- Ejemplos reales de transferencia tecnológica
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y uso de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
- Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
- Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
- ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
- Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
- Sistema de archivos HDFS
- MapReduce con Hadoop
- Apache Hive
- Apache Hue
- Apache Spark
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
- Una aproximación a Pentaho
- Soluciones que ofrece Pentaho
- MongoDB & Pentaho
- Hadoop & Pentaho
- Weka & Pentaho
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Aproximación al concepto de DataMart
- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
- Data Warehou
- Herramientas de Explotación
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
- ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
- Tableau Server: Arquitectura y Componentes
- Instalación Tableau
- Espacio de trabajo y navegación
- Conexiones de datos en Tableau
- Tipos de filtros en Tableau
- Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
- Tablas y gráficos en Tableau
- Fundamentos D3
- Instalación D3
- Funcionamiento D3
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- Tipos de datos en D3
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- Google Data Studio
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- Transformación y modelo de datos
- Análisis de datos
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
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- CartoDB
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
- Tipos de inteligencia artificial
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
- Introducción
- Algoritmos
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Clasificadores
- Algoritmos
- Componentes
- Aprendizaje
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
- Áreas de aplicación de Chatbots
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- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
- Concepto de seguridad TIC
- Tipos de seguridad TIC
- Aplicaciones seguras en Cloud
- Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
- Redes WiFi seguras
- Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
- Buenas prácticas de seguridad móvil
- Protección de ataques en entornos de red móv
- Inteligencia Artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
- Vulnerabilidades de IoT
- Necesidades de seguridad específicas de IoT
- Industria 4.0
- Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Opiniones de los alumnos
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POR QUÉ ESTUDIAR EN INESEM
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
materiales didácticos
Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
consultoría de recursos humanos
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secretaría virtual
Todas las gestiones las podrás hacer vía online, no será necesario hacerlo presencial.
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno
atendiéndole vía
chat, correo electrónico, teléfono o Skype.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
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empresa no tiene que preocuparse del proceso de bonificación,
¡nosotros nos encargamos!.
materiales didácticos
Enviamos los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas al
alumno
de
manera gratuita (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las
necesidades de empresas de diferentes sectores y a los diferentes perfiles
profesionales
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materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más en los temas que les interese gracias al material
adicional que el profesor le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters para trabajadores de distintos sectores
profesionales y y bonificables hasta el 100%.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la
formación.
consultoría de recursos humanos
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trabajo
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Todas las gestiones las podrás hacer vía online, no será necesario hacerlo
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