ESPECIALISTA UNIVERSITARIO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Inteligencia Artificial, Ciencia de datos, Machine Learning. Descubre la tecnología capaz de afrontar los mayores desafíos y redefine tu carrera 

Modalidad: Online

Inicio: 28 octubre

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Duración: 6 meses

Módulos: 5 + Proyecto Final

Lecciones: 55

Idioma: Español

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Nivel: Iniciación

Período de matriculación: 1/7/2022 al 13/10/2022

Precio: 3.990 €

IA Y CIENCIA DE DATOS, LA IMPORTANCIA DE LA NUEVA CIENCIA DEL SIGLO XXI

Con la explosión de los datos y el aumento de la potencia computacional de los dispositivos, se ha formado la coyuntura ideal para la Inteligencia Artificial. Su importancia se apoya en su materia prima, los datos. Según fuentes, en un solo minuto se envían 12 millones de mensajes y se producen casi 6 millones de búsquedas en Google.

Para las empresas, esta información representa su activo más valioso, y su crecimiento es 23 veces superior al de la población, lo que significa que las personas cada vez generamos más datos.

Ahora es posible combinar datos internos de organizaciones con datos externos para obtener una contextualización más profunda. Por ello, establecer nuevas técnicas que permitan una correcta toma de decisiones a partir del análisis avanzado y construir sistemas de IA que faciliten la actividad empresarial servirán para disponer de un activo muy valioso para tu organización.

A pesar del notable crecimiento de la IA y la ciencia del dato, las organizaciones no terminan de cubrir todas sus vacantes debido a la escasez de profesionales capacitados.

Esta coyuntura supone que el crecimiento potencial de la IA y la ciencia del dato aún se encuentra en una fase temprana. Razones:

  • Cambiarán la forma en que vivimos, relacionamos y trabajamos, aunque sus efectos son notables en la actualidad.
  • Son vitales para la diferenciación.
  • Reduce la incertidumbre y mejora la toma de decisiones.
  • La capacidad de generar datos crece exponencialmente.
  • Los seres humanos tenemos necesidades ilimitadas. Cada vez buscamos mayores facilidades, garantizadas por la Inteligencia Artificial.
  • Su ámbito de aplicación es casi ilimitado.
  • Cuentan con apoyo gubernamental.

Ya seas un profesional que desea formarse para mejorar o complementar su conocimiento en Inteligencia Artificial y en ciencia de datos, nuestro programa formativo te permitirá diferenciarte de otros profesionales. Somos tu impulso hacia ese camino. Somos sumamoOs Academy.

  • Crecimiento exponencial de la materia prima, el dato.
  • Surgimiento constante de nuevos algoritmos y funcionalidades que crean nuevos perfiles de trabajo.
  • Necesidad imprescindible para las empresas, y por ello, una elevada demanda.
  • Escasa oferta dado el reducido crecimiento de graduados en este ámbito.
  • Condiciones laborales muy buenas.
  • Mejora de la toma de decisiones, reducción de la incertidumbre y mejor aprovechamiento de oportunidades.
  • Potenciación de la creatividad: el ahorro de tiempo en actividades repetitivas permite dedicar más tiempo al proceso creativo.
  • Reducción del error humano y aumento de la seguridad: los problemas y riesgos asociados al fallo humano se minimizan al tiempo que aumenta la precisión.
  • Aumento de la productividad e ingresos.
  • Aplicabilidad extendida.

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?

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check circle icon Profesionales de cualquier especialidad o del sector que usen datos en su trabajo y tengan interés en mejorar sus conocimientos

check circle icon Personas que desean comenzar la transición a este campo y formarse en Inteligencia Artificial

CASOS DE APLICACIÓN

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check circle icon Segmentación de clientes

check circle icon Previsión y gestión de inventarios

check circle icon Análisis de riesgo financiero, compras y ventas

check circle icon Análisis dinámico de precios y demanda

check circle icon Realidad aumentada y reconocimiento de rostros

check circle icon Y muchos más…

 

NUESTRA METODOLOGÍA LEARNING BY DOING

La Inteligencia Artificial es imprescindible, pero… ¿Qué es la Inteligencia Artificial y para qué sirve? ¿En qué consiste el Deep Learning y qué diferencia hay con Machine Learning? 

Independientemente de cuál sea tu profesión, si tienes o no formación técnica o si sabes o no la respuesta a estas preguntas, el Curso Especialista Universitario en Inteligencia Artificial es un programa especializado de Ciencia de Datos e IA pensado para cualquier profesional.

Obtendrás los conocimientos y habilidades necesarias que te permitirán convertirte en científico de datos. Serás capaz de desarrollar proyectos de Analítica Avanzada y modelos predictivos con total autonomía. Trabajarás en casos de IA, te formarás bajo las múltiples funcionalidades del aprendizaje automático y profundo. 

Sin necesidad de conocimientos de programación previos, te abrirás paso en esta disciplina. Demostraremos que los  algoritmos no serán los únicos que mejoran a través de la experiencia. Todo ello gracias a nuestra metodología «learning by doing», basada en resolución de casos de negocio reales a la vez que absorbes conocimiento.

Esto, unido a un sistema de evaluación continua, favorece un aprendizaje constante. El conocimiento adquirido te permitirá transformar tu trabajo y aportar gran valor en la toma de decisiones organizacional.  

REQUISITOS

    • Estar en posesión de un título universitario.
    • Conocimientos en análisis de datos con hojas de cálculo (Excel).
    • Ganas de aprender, lo más importante para mejorar el conocimiento y facilitar una correcta aplicación de los conocimientos.

TITULACIÓN OBTENIDA

Especialista Universitario en Inteligencia Artificial, expedida por UDIMA.

  • Machine Learning Engineer.
  • Científico de datos.
  • Ingeniero en procesamiento del lenguaje natural.
  • Desarrollador de software para soluciones de IA.
  • Consultor.
  • Investigador de Inteligencia Artificial.
  • Marketing y ventas: identificar hábitos de consumo, diseñar nuevos productos personalizados, analizar tendencias de mercado y posicionamiento geográfico.
  • E-commerce: forecast de ventas para realizar previsiones de demanda, stock, así como optimización de precios y análisis de intención de compra.
  • Atención al cliente y post-venta: impulsar sistemas de venta upselling y crosselling, definir e implementar chatbots y soporte personalizado.  
  • Producción: control de previsión de la producción industrial y agropecuaria, sistemas de control de calidad de productos industriales y previsión de mantenimiento de equipos industriales.

TUS CONOCIMIENTOS NO TENDRÁN LÍMITE

 

Estructurar y desarrollar proyectos de ciencia de datos

Emplear algoritmos y modelos estadísticos de aprendizaje automático

Diseñar las soluciones más adecuadas para resolver un problema

Desarrollar código en Python para proyectos de Analítica Avanzada

Interpretar resultados de modelos predictivos

Aplicar aprendizaje automático y profundo

Gestionar y comprender la estructura y gobierno del dato

Analizar previsiones, regresión, clasificación, agrupación, asociación y detección de anomalías

TEMARIO

Ciencia de datos para analistas de negocio - 6 ECTS

Aprendizaje Automático con Python - 6 ECTS

Gobernanza de datos y Diseño de soluciones - 6 ECTS

Fundamentos de Ingeniería de Big Data - 6 ECTS

Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial - 6 ECTS

Proyecto Final de curso

Inteligencia Artificial en cifras

Para 2024, el 27% de empresas tendrán un sistema de IA madurado que les permitirá un crecimiento superior, así como una transformación digital vanguardista.

%

Fuente: Accenture

El 79% de los directivos afirman que la IA ha aumentado la productividad en su organización.

%

Fuente: Semrush

El motor de recomendaciones de Netflix, impulsado por IA, tiene un valor de al menos mil millones de dólares.

Fuente: Semrush

Docentes

Pablo Barrachina

Pablo Barrachina

Ingeniero técnico en Informática de Gestión, Universidad Politécnica de Alicante.
Certificación en Power BI DP-300.
DAMA CDMP – Certified Data Management Professionals.
Certificación AZ-900 en Azure fundamentals.
CAP por la UPV.
Head of Business Intelligence and Big data en sumamoOs.
Experiencia de +20 años en consultoría e implantación de proyectos.
Pablo Moreno

Pablo Moreno

Microsoft MVP

Diplomado en Ciencias Empresariales, Universidad de Málaga.
Postgrado en Inteligencia Artificial por la Universidad de Texas – McCombs School of Business.
Profesor posgrado Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Ingeniería de Nicaragua.
Autor del libro ‘Machine Learning en Power BI con R y Python’.
Miembro del equipo de desarrollo de PyCaret.
Analista y autor en Acceleration Economy.
Head of AI en sumamoOs.
Experiencia de +5 años como Científico de datos.

Pablo Campos

Pablo Campos

Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, Universidad Politécnica de Alicante.
Certificación en gestión de proyectos en PRINCE2 Practitioner.
Scrum Master certificado por ScrumAlliance.
Head of Salesforce en sumamoOs.
Experiencia de +20 años en consultoría e implantación de proyectos.

Luca Ariel Piattelli

Luca Ariel Piattelli

Microsoft Certified Trainer

Licenciado en Administración de Empresas, Universidad del Aconcagua.
Especialización Business Analytics.
Master Business Intelligence.
Certificación en Power BI DP-300.
Microsoft Certified Trainer.
Director de Diplomatura Business Analytics, Universidad del Aconcagua.
Profesor posgrado Inteligencia Artificial Universidad Nacional de Ingeniería de Nicaragua, módulo: Machine Learning aplicado en Power BI con Python y R.
Business Intelligence Team leader en sumamoOs.
Experiencia de +5 años en consultoría e implantación de proyectos.
Pau Sempere

Pau Sempere

Microsoft MVP

Máster en Ingeniería Informática, Universidad Politécnica de Alicante.
Ciencias Computacionales. American University in Bulgaria.
Exam 774: Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning.
MCSA: Machine Learning – Certified 2018.
Exam 773: Analyzing Big Data with Microsoft R.
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate.
Microsoft Certified Trainer 2020-2021.
CTO y Head of AI en EyePerformance.
Experiencia de +10 años en consultoría e implantación de proyectos.

Pedro Pérez Garcia

Pedro Pérez Garcia

Licenciado en Matemáticas, Estadística y matemática aplicada, Universidad de Valencia.
Licenciado en Estadística, Universidad Complutense de Madrid.
CAP, Universidad de Barcelona.
Director Profesor Programa superior en Data Science, Fundesem.
Profesor Máster en Big Data y Marketing Analytics, EEME Business School.
CDO en TinyBytes.
Experiencia de +20 años en consultoría e implantación de proyectos.

Enrique Catalá Bañuls

Enrique Catalá Bañuls

Microsoft MVP

Licenciado en Ingeniería Informática, Universidad Politécnica de Alicante. 
Cloud Expert Engineer en Schwarz Global Services Barcelona.
Microsoft Certified Trainer.
Creador y mentor de cursos internacionales ofrecidos por SolidQ.
Ponente en eventos internacionales como SQL Pass y SQL Saturday Spain, del que es cofundador.
Autor de varios libros y publicaciones en Microsoft official.
Experiencia de +17 años en Data Platform, implantando +150 proyectos en diversos países. 

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