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Tipo
Cursos
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Modalidad
Online / A distancia
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Duración / Créditos
900 h. / 36 Créditos ECTS
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Fechas
10 nov 2025
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Sedes
Logroño
Información general
DESCRIPCIÓN:
La revolución de los datos ha transformado el panorama empresarial global, convirtiendo la información en el activo más valioso del siglo XXI. Este programa profesional de UNIR forma científicos de datos capaces de extraer insights accionables de volúmenes masivos de información mediante técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning.
¿Cómo pueden las organizaciones aprovechar el poder predictivo de la IA para tomar decisiones estratégicas más precisas? Los participantes dominan desde algoritmos fundamentales hasta arquitecturas de redes neuronales complejas, desarrollando competencias para implementar soluciones de IA en contextos empresariales reales.
El programa integra programación avanzada en Python, procesamiento de big data, visualización de información y desarrollo de modelos predictivos que optimizan operaciones y anticipan tendencias de mercado. Los estudiantes trabajan con datasets reales y casos de uso empresariales auténticos.
La formación prepara profesionales capaces de liderar transformaciones digitales basadas en datos, diseñando sistemas inteligentes que automatizan procesos complejos y generan ventajas competitivas sostenibles. Los graduados se posicionan en la intersección entre tecnología y estrategia empresarial.
¿Cómo pueden las organizaciones aprovechar el poder predictivo de la IA para tomar decisiones estratégicas más precisas? Los participantes dominan desde algoritmos fundamentales hasta arquitecturas de redes neuronales complejas, desarrollando competencias para implementar soluciones de IA en contextos empresariales reales.
El programa integra programación avanzada en Python, procesamiento de big data, visualización de información y desarrollo de modelos predictivos que optimizan operaciones y anticipan tendencias de mercado. Los estudiantes trabajan con datasets reales y casos de uso empresariales auténticos.
La formación prepara profesionales capaces de liderar transformaciones digitales basadas en datos, diseñando sistemas inteligentes que automatizan procesos complejos y generan ventajas competitivas sostenibles. Los graduados se posicionan en la intersección entre tecnología y estrategia empresarial.
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Desarrollar modelos de Machine Learning para resolver problemas empresariales complejos
- Implementar arquitecturas de Deep Learning en aplicaciones de producción
- Procesar y analizar big data utilizando herramientas especializadas avanzadas
- Crear visualizaciones de datos que faciliten toma de decisiones estratégicas
- Diseñar pipelines de datos automatizados y escalables
- Comunicar insights técnicos a audiencias no especializadas
- Implementar arquitecturas de Deep Learning en aplicaciones de producción
- Procesar y analizar big data utilizando herramientas especializadas avanzadas
- Crear visualizaciones de datos que faciliten toma de decisiones estratégicas
- Diseñar pipelines de datos automatizados y escalables
- Comunicar insights técnicos a audiencias no especializadas
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros informáticos
- Matemáticos y estadísticos
- Analistas de datos
- Consultores tecnológicos
- Físicos y científicos
- Profesionales STEM
- Matemáticos y estadísticos
- Analistas de datos
- Consultores tecnológicos
- Físicos y científicos
- Profesionales STEM
TITULACIÓN
Título Propio
TEMARIO
MODULO 1: Capacidades de la Inteligencia Artificial
1. Caracterización de sistemas de Inteligencia Artificial.
2. Utilización de modelos de Inteligencia Artificial.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural.
4. Análisis de sistemas robotizados.
5. Sistemas Expertos.
6. Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial.
MODULO 2: Aprendizaje Automático Aplicado
1. Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil.
2. Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning).
3. Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo.
4. Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado.
5. Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos.
6. Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático.
MODULO 3: Lenguajes y desarrollo de soluciones IA
1. Caracterización de lenguajes de programación.
2. Desarrollo de aplicaciones de IA.
3. Evaluación de la Convergencia tecnológica.
4. Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio.
MÓDULO 4: Analítica Escalable
1. Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información.
2. Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales.
3. Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
4. Aplicación de herramientas para la visualización de datos.
MÓDULO 5: Procesamiento Real en Entornos Distribuidos
1. Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de datos para la resolución de problemas.
2. Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big Data.
3. Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento de sistemas de ficheros.
4. Monitorización, optimización y solución de problemas.
5. Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI.
1. Caracterización de sistemas de Inteligencia Artificial.
2. Utilización de modelos de Inteligencia Artificial.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural.
4. Análisis de sistemas robotizados.
5. Sistemas Expertos.
6. Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial.
MODULO 2: Aprendizaje Automático Aplicado
1. Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil.
2. Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning).
3. Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo.
4. Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado.
5. Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos.
6. Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático.
MODULO 3: Lenguajes y desarrollo de soluciones IA
1. Caracterización de lenguajes de programación.
2. Desarrollo de aplicaciones de IA.
3. Evaluación de la Convergencia tecnológica.
4. Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio.
MÓDULO 4: Analítica Escalable
1. Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información.
2. Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales.
3. Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
4. Aplicación de herramientas para la visualización de datos.
MÓDULO 5: Procesamiento Real en Entornos Distribuidos
1. Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de datos para la resolución de problemas.
2. Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big Data.
3. Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento de sistemas de ficheros.
4. Monitorización, optimización y solución de problemas.
5. Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI.
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Analista de datos
- Data Scientist
- Arquitecto de datos
- Consultor en IA
- ML Engineer
- Especialista en Analytics
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UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
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Logroño
Av. de la Paz, 137, 26006 Logroño, La Rioja
Opiniones
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