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TUTOR
Daniel Rubio
Data Engineer en Austrian Airlines, experto en procesos Data Driven
Maestría en Inteligencia Artificial
Codesarrollado por Indra: empresa líder en tecnología y consultoría a nivel mundial. Triple titulación propia por UCAV + Indra + IMF.
✔️ IMF conquista con este máster el segundo puesto del RANKING LAS 125 MEJORES MAESTRÍAS ONLINE - EL MUNDO 2024 en la categoría de Inteligencia Artificial
Bolsa de empleo
Posibilidad de contratación en prácticas y acceso preferente a procesos de selección
Financiación
Hasta en 24 meses *
Modalidad
Online
Ventajas
Desarrollado por profesionales en activo de Indra y Minsait, aprende de los mejores e impulsa tu carrera profesional
Convocatoria abierta
Infórmate de nuestras becas antes del 24/01/2025
Maestría en Inteligencia Artificial
La Maestría en Inteligencia Artificial de la Escuela de Inteligencia Artificial y Big Data IMF x Indra tiene como objetivo responder a la demanda de profesionales que deseen especializarse en este ámbito. Se pretende que el alumno obtenga un punto de vista técnico y metodológico, acompañado de una incorporación práctica de las técnicas y métodos aplicados a la realidad social y empresarial.
Esta Maestría se imparte por IMF Smart Education en colaboración con la multinacional Indra, una de las empresas líderes en tecnología y consultoría a nivel mundial.
¿Qué hace única a la Maestría en Inteligencia Artificial de IMF Smart Education?
- Conseguirás una Triple Titulación de Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad Católica de Ávila + Maestría por IMF + Certificado por INDRA
- Acceso preferente a las ofertas de empleo y prácticas en INDRA.
- Los docentes son expertos en activo en Indra, Minsait y las mejores empresas del sector
- Metodología Learning-by-Doing: trabaja con las herramientas que utilizarás en tu día a día (AWS, Azure, Google Cloud…)
- Aprende sobre modelos de redes neuronales, deep learning, machine learning y modelos de tendencias o forecasting.
- Genera modelos predictivos con Python y crea cualquier tipo de chatbot con procesamiento del lenguaje natural o visión computacional.
- Accederás 100% gratis cuatro cursos (optativos):
- Introducción a R
- Introducción a Python
- Metodologías Ágiles: Fundamentos de Scrum
- Inglés
Más detalles
Máster en Inteligencia Artificial
Esta Maestría en Inteligencia Artificial está dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos.
Los perfiles pueden ser de tres tipos:
- Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software.
- Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias relacionadas con la analítica de datos.
- Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica.
Cabe señalar, por tanto, que este programa tiene un enfoque fundamentalmente técnico.
En línea: Inscríbete en cualquier momento y cursa tu programa en un año.
Duración: 60 ECTS / 1.500 horas
Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una titulación de:
- Maestría en Inteligencia Artificial por IMF Smart Education
- Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)
- Certificado por Indra
- Titulación o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
- Conocimientos de programación
- Conocimiento básico de Python y R
- Fundamentos de Python
- El lenguaje de programación Python
- Entorno de programación: Jupyter Notebook
- Sintaxis básica de Python
- Herramientas para control de flujo
- Estructuras de datos
- Funciones
- Librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas, etc.
- Procesamiento de archivos
- Numpy
- Pandas
- Procesamiento de datos y visualización con Python
- Matplotilib
- GGPLOT
- Seaborn
- BOKEH
- Fundamentos de R
- El lenguaje de programación R
- Entorno de programación: Rstudio
- Sintaxis básica de R
- Estructuras de datos
- Herramientas de control de flujo
- Funciones
- Paquetes de R
- Instalación y carga de paquetes
- Procesamiento de datos con Dplyr
- Procesamiento de datos con Tidyr
- Procesamiento de datos y visualización con R
- Gráficos básicos en R
- Gráficos en capas Ggplot2
- Gráficos dinámicos Plotly
- Introducción al mundo big data
- Hadoop y la aparición del fenómeno big data
- ¿Por qué ahora?
- Definición de big data
- Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
- Relaciones entre big data, ciencia de datos y aprendizaje automático
- Inteligencia de negocio vs. big data
- Inteligencia de negocio y big data
- El almacén de datos
- El lago de datos
- Tecnologías big data
- Las tres uves como marco de análisis
- Volumen. Hadoop y Spark
- Velocidad. Spark Streaming
- Variedad. NoSQL
- Arquitectura de referencia
- Arquitecturas batch y streaming
- Arquitecturas lambda y kappa
- Impacto sobre la organización
- El papel de la tecnología big data en la transformación digital
- Modelos de madurez
- La estrategia big data
- La empresa data-driven
- Perfiles profesionales
- Gestión del cambio
- Valor del dato y aplicaciones por sectores
- El valor del dato
- Aplicaciones por sectores
- Introducción a la inteligencia artificial
- Introducción a la inteligencia artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Historia
- Ramas de inteligencia artificial
- Aplicaciones prácticas y tendencias
- Técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- Introducción a las técnicas y aplicaciones para la toma de decisiones
- Sistemas expertos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones
- ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? Ciclo de vida
- Explorar vs. explotar
- Ecuación de Bellman: programación dinámica
- Q-Function: state-action value function
- Algoritmos
- Ejemplo: optimización de tareas en un almacén de comercio electrónico con Q-Learning
- Bandido multibrazo
- Ejemplo: maximización de visitas en campañas de marketing online con el bandido multibrazo
- Técnicas y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural
- Preprocesamiento de textos
- Análisis de sentimientos
- Topic modeling
- Chatbots
- Sistemas de recomendación y aplicaciones
- Introducción a los sistemas de recomendación de aplicaciones
- ¿Por qué los sistemas de recomendación?
- Tipos de sistemas de recomendación
- Filtrado colaborativo
- Filtrado basado en contenido
- Filtrado demográfico
- Ejemplos de sistemas de recomendación comerciales
- Hadoop y su ecosistema
- Componentes Hadoop. HDFS y MapReduce
- Clúster Hadoop
- Herramientas del ecosistema Hadoop
- Cloudera
- Spark. Fundamentos y aplicaciones
- Características de Apache Spark
- Arquitectura
- Estructuras de datos
- Componentes de SPARK
- GraphX
- SparkR
- Databricks
- Bases de datos NoSQL
- Hbase
- MongoDB
- Cassandra
- Modelos de BBDD orientadas a grafos
- Plataforma Cloud
- Servicios cloud
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services (AWS)
- Google Cloud Platform
- Estándares de gestión de proyectos
- Fundamentos de la gestión de proyectos
- El estándar PMBOK
- Otros estándares
- Gestión ágil de proyectos
- Principios ágiles
- SCRUM
- Otros marcos ágiles
- Aspectos regulatorios y éticos
- El marco regulatorio actual en el ámbito de la UE
- El Reglamento General de Protección de Datos
- Aspectos éticos
- Gobierno del dato
- La importancia del gobierno del dato
- Componentes y herramientas de gobierno del dato
- Marcos de gestión de datos
- Pasos hacia el gobierno del dato
- E-commerce y marketing
- Personalización de la experiencia del usuario
- Seguimiento del comportamiento del consumidor
- Predecir la demanda y evitar roturas de stock
- Banca y finanzas
- Retos del sector bancario
- Era del big data: competir en un mundo data-driven
- Implantación de una estrategia big data en banca
- Buscando nuevas fuentes de crecimiento
- Apificación del sistema bancario
- Generación de un ecosistema
- Colaboración con competidores no tradicionales
- People analytics
- People analytics
- Casos de estudio
- Voz del empleado
- Telecomunicaciones
- El sector de las telecomunicaciones
- Aplicaciones de ciencia de datos en telecomunicaciones
- Ciencia y salud
- Medicina basada en la evidencia
- Otras dimensiones del uso de los datos
- Ejemplos
- Industria 4.0, internet de las cosas (IoT) y Smart cities
- Internet de las cosas
- Aplicaciones sectoriales
- BI
- Modelo de datos y ETL
- Herramientas de BI
- Dashboards
- Process mining
- La captura de datos de los procesos
- Celonis
- Cloud
- Conceptos básicos sobre la nube
- Servicios básicos
- Ejemplos de los servicios básicos
- Inteligencia artificial en cloud
- API cognitivas
- Herramientas de inteligencia artificial
- Herramientas de inteligencia artificial escalables
- Productividad de modelos
- La explotación de un modelo
- Explotación de la ingeniería de características
- Modelos en producción
- MLOps
- Requerimientos de MLOps
- MLOps en Azure
- MLOps en AWS
- MLOps en Google
- Optimización
- Descripción de la optimización matemática
- Programación lineal
- Programación entera
- Programación no lineal
- Heurísticas y metaheurísticas
- Optimización bajo incertidumbre
- Optimización y machine learning
- Teoría de grafos
- Introducción a los grafos
- Análisis básico de grafos
- Análisis de importancia y centralidad
- Detección de comunidades y clustering
- Simulación de sistemas
- Series temporales
- Definición de series temporales
- Modelos ARMA y ARIMA
- Modelos SARMA y SARIMA
- Metodología Box-Jenkins
- Función de transferencia
- Análisis de outliers e intervenciones
- Series temporales en la era del Big Data
- Machine Learning aplicado al procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Limpieza de texto
- Expresiones regulares
- Vectorización (TF-IDF)
- Concepto de distancia: distancias de textos
- Algoritmos no supervisados
- Algoritmos supervisados
- Modelos avanzados de NLP. Enfoques con Deep Learning
- Vectrorización basada en deep learning: Word2Vect
- Modelos de clasificación (RRNN, GRU y convolucionales 1D)
- Attention mechanism
- Introducción a la visión artificial
- Introducción a la teoría bajo las redes neuronales convolucionales
- Numpy y Open CV: cómo trabajar con imágenes
- YOLO: detección automática de objetos en imágenes
- Aplicación del Deep learning a la visión artificial
- Arquitecturas de redes convolucionales
- Optimización de la inicialización de pesos y regularización de modelos
- Transfer learning: qué es y cómo funciona
- Qué son y cómo funcionan los Autoencoders
- Principales frameworks de deep learning: Keras-TensorFlow y Pytorch
- Introducción a Python
- Condicionales en Python
- Estructuras repetitivas en Python
- Colecciones. Listas
- Funciones de cadenas
- Colecciones. Diccionarios
- Funciones
- Manejo de ficheros
- Orientación a objetos
- Introducción a R
- Vectores
- Matrices
- Listas
- Data Frames
- Estructuras de control
- Funciones
- Qué es Scrum y cómo aplicarlo
- El marco Scrum
- Equipos autoorganizados
- El papel de clientes y stakeholder
- Gestión ágil de productos y proyectos
- Desarrollo e integración continua
- Cómo evolucionar hacia una organización ágil
Avales
✔️ IMF conquista con este máster el segundo puesto del RANKING LOS 125 MEJORES MASTERS ONLINE - EL MUNDO 2024 en la categoría de Inteligencia Artificial
✔️ IMF ocupa el segundo lugar entre los centros más valorados de Madrid para estudiar Ingeniería Informática en Emagister.
✔️ IMF mantiene un acuerdo de colaboración con la Federación Colombiana de la Industria de Software y TI (FEDESOFT).
Metodología
IMF tiene como filosofía ofrecer una educación accesible a todo el mundo. Esto hace necesario aportar la oportunidad de compatibilizar los estudios con tu vida, sea cual sea tu situación profesional, familiar o personal.
Este máster se imparte bajo metodología en línea: Todo el temario estará a tu disposición desde nuestro campus virtual las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Más de 150.000 alumnos avalan ya nuestra metodología. Empieza a cursar de forma online tu máster con una formación basada en los siguientes pilares básicos:
- Campus Virtual: Todos los contenidos formativos online accesibles con sólo una conexión a Internet. Accede cómodamente través de una plataforma de e-learning de última generación centrada en la experiencia del usuario y de uso intuitivo.
- Visualiza online, descarga en PDF o solicita los libros impresos con el material formativo. Estudia con manuales de rigor científico y enfocados al mundo real. Conoce la actualidad del sector, con un enfoque hacia mundo profesional mediante lecturas y casos prácticos.
- El campus virtual de IMF fomenta los debates y grupos de discusión a través de foros y chats. Fomenta el estudio y la constancia mediante test de autoevaluación, lecturas, estudio de casos y documentación.
- Apoyo Tutorial Personalizado: Expertos y profesionales del sector te acompañan a lo largo de tu formación. Realiza tutorías telefónicas, soluciona dudas a través de mensajes de texto en foros y chat o tutorías presenciales en nuestras sedes.
- Actualidad del sector: Eventos de entrada libre; presentaciones de libros; webinars; masterclass impartidas por los mayores influencers del sector. IMF promociona el intercambio de ideas y contactos entre sus alumnos.
Metodología “Learning By Doing”
Para garantizar la metodología “Learning By Doing” que caracteriza el ecosistema Smart Education, los alumnos trabajan con las herramientas que utilizarán cuando entren en el mercado profesional. En este programa se utilizan las clouds de los principales players del sector que dan servicio a más de 500 millones de personas: AWS, Azure, Google Cloud
Evaluación
Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio del programa. Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos; la superación de cada uno permitirá liberar materia.
Así mismo, la obtención de la titulación final estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un Trabajo Fin de Maestría.
Todos los alumnos que superen satisfactoriamente este programa conseguirán una triple titulación de:
- Maestría en Inteligencia Artificial por IMF Smart Education
- Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)
- Certificado profesional por Indra
Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos propios de esta formación están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades.
DOCENTE
Juan Manuel Moreno Lamparero
Programador de aplicaciones web en el sector público
PROFESOR
Álvaro Martín
Científico de Datos y especialista en Inteligencia Artificial, profesor en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela en IA & Big Data IMF x Indra
PROFESORA
Eva Pecci
Eva Pecci - Abogada Colegiada 70913 y profesora en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela en IA & Big Data IMF x Indra
DOCENTE
Jorge Sainero
Jorge Sainero - Científico, ingeniero de datos y docente en el Máster de Inteligencia Artificial de la Escuela de IA & Big Data IMF x Indra
Sector en auge
En los últimos años se han producido grandes avances en el desarrollo e implantación de la inteligencia artificial en proyectos empresariales debido a las mejoras que ofrece en las técnicas y procesos tradicionales.
Se estima que el 97'2% de las organizaciones están invirtiendo actualmente en Big Data e Inteligencia Artificial. Además, según datos de Minsait, la inversión en Inteligencia Artificial está aumentando exponencialmente en todo el mundo.
Según un reciente informe de Gartner, la inteligencia artificial creará 2 millones de empleos hasta 2025. Esta consultora incluye el AI engineering entre las 10 tendencias tecnológicas de alcance estratégico más importantes.
Según la prestigiosa consultora McKinsey, en 2025 el potencial de las distintas aplicaciones de la Inteligencia Artificial supondrá el 11% de la economía mundial, en áreas como Internet Móvil, Internet de las Cosas, automatización de trabajos basados en conocimiento, conducción autónoma, smart robotics, agentes virtuales, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial, así como aplicaciones verticales para la salud, finanzas, seguros, logística, telecomunicaciones, energía...
Al finalizar la Maestría en inteligencia artificial podrás trabajar como:
- Software Engineer
- Programador Inteligencia Artificial
- Chief Technology Officer (CTO)
- Chief Information Officer (CIO)
- Digital Transformation Consultant
- Big Data Analyst
- Data Engineer
- Consultor Digital
- Data Scientist
- Digital Expert
Facilidades de pago
Maestría en Inteligencia Artificial:
- Al contado (Descuento 5%)
- Pago fraccionado hasta en 24 meses *
* Sólo para residentes en España. Consulta condiciones para el resto.
Plan de becas Internacional
Preguntas frecuentes sobre la Maestría en Inteligencia Artificial
Si, es necesario tener conocimientos de programación para poder desarrollar el programa. Además, es recomendable tener conocimientos básicos en Python y R.
Sí, al finalizar la Maestría podrás obtener un certificado profesional de Indra.
Si, es muy probable, estás haciendo una maestría en una especialidad que está en pleno auge con un 100% de empleabilidad y escasez de profesionales bien cualificados.
Además, podrás realizar prácticas profesionales gracias a los acuerdos de cooperación con más de dos mil empresas.
La Escuela de Inteligencia Artificial y Big Data de IMF x Indra ofrece programas formativos en las áreas de más alta empleabilidad del mercado. No importa de qué rama del conocimiento vengas ni la experiencia con la qué cuentes, si quieres orientar tu futuro hacia el Big Data y/o la Inteligencia Artificial este es el lugar idóneo.
Cursos relacionados
Oferta académica
Acceso preferente a las ofertas de empleo y prácticas en INDRA
Maestría en Big Data En Línea
Título emitido por la UCAV + IMF + INDRA / Convocatoria abierta / Bolsa de empleo y prácticas / Plazas limitadas
Convocatoria abierta
Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos
Maestría en Big Data en España (Málaga) presencial. Con profesores expertos. ✓ Titulación UCAV + ESESA + INDRA. La Maestría con más oportunidades
Codesarrollado con Indra
Maestría en Data Science y Business Analytics
Título emitido por la UCAV + IMF + INDRA / Convocatoria abierta / Bolsa de empleo y prácticas / Plazas limitadas
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Nuestro personal experto te acompañará para ofrecerte la atención personalizada que necesitas
