Master en Deep Learning y Big Data
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-Descubrir la importancia del Big Data y sus principales aplicaciones.-Aprender a utilizar las principales herramientas de Big Data.-Comprender la importancia y actualidad de la inteligencia artificial y su aplicación para construir sistemas inteligentes gracias al machine learning y el deep learning.-Desarrollar un sistema de Deep Learning.-Aprender a crear un chatbot gracias al uso del procesamiento de lenguaje natural.-Entender la importancia y saber aplicar la ciberseguridad en todos estos ámbitos. A quién va dirigido El Máster en Deep Learning y Big Data, está principalmente orientado a profesionales informáticos que deseen dar un salto de calidad en sus carreras gracias al estudio y aplicación del Big Data en áreas como la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep Learning que cada vez tiene mayor importancia en todas las tecnologías actuales y futuras. Además, también está pensado para aquellos estudiantes que busquen una formación especializada que les ayude a adentrase en el mercado laboral a través de sus prácticas garantizadas. Temario completo de este curso Módulo 1. Big data introduction Unidad didáctica 1. Introducción al big data Unidad didáctica 2. Fuentes de datos Unidad didáctica 3. Open data Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence Unidad didáctica 7. Big data y marketing Unidad didáctica 8. Del big data al linked open data Unidad didáctica 9. Internet de las cosas Módulo 2. Arquitectura big data Unidad didáctica 1. Batch processing Unidad didáctica 2. Streaming processing Unidad didáctica 3. Sistemas nosql Unidad didáctica 4. Interactive query Unidad didáctica 5. Sistemas de computación híbridos Unidad didáctica 6. Cloud computing Unidad didáctica 7. Administración de sistemas big Unidad didáctica 8. Visualización de datos Módulo 3. Tecnologías aplicadas a business intelligence Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica Unidad didáctica 5. Herramienta powerbi Unidad didáctica 6. Herramienta tableau Unidad didáctica 7. Herramienta qlikview Módulo 4. Herramientas para explotación y análisis de big data Unidad didáctica 1. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable Unidad didáctica 2. Introducción a un sistema de bases de datos nosql. Mongodb Unidad didáctica 3. Procesamiento distribuido de datos con hadoop Unidad didáctica 4. Weka y data mining Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence Módulo 5. Inteligencia artificial (ia), machine learning (ml) y deep learning (dl) Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data Unidad didáctica 5. Sistemas expertos Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación Unidad didáctica 10. Clasificación Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning Unidad didáctica 12. Sistemas de elección Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales Unidad didáctica 15. Redes de una sola Unidad didáctica 16. Redes multi Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje Módulo 6. Procesamiento de lenguaje natural (pln) Unidad didáctica 1. Introducción al pln Unidad didáctica 2. Recursos para el pln Unidad didáctica 3. Computación de la sintaxis para el pln Unidad didáctica 4. Computación de la semántica para el pln Unidad didáctica 5. Recuperación y extracción de la información Módulo 7. Chatbots e inteligencia artificial Unidad didáctica 1.¿qué es la inteligencia artificial? Unidad didáctica 2. ¿qué es un chatbot? Unidad didáctica 3. Relación entre ia y chatbots Unidad didáctica 4. ámbitos de aplicación chatbots Módulo 8. Ciberseguridad aplicada a inteligencia artificial (ia), smartphones, internet de las cosas (iot) e industria 4.0 Unidad didáctica 1. Ciberseguridad en nuevas tecnologías Unidad didáctica 2. Ciberseguridad en smartphones Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial (ia) y ciberseguridad Unidad didáctica 4. Ciberseguridad e internet de las cosas (iot) Unidad didáctica 5. Seguridad informática en la industria 4.0 Módulo 9. Proyecto fin e máster más
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