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Master en Blockchain e Ingeniería de Datos

Master en Blockchain e Ingeniería de Datos

IEBS

Máster online


6.700

Duración : 10 Meses

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Objetivos

Conocer en detalle la tecnología Blockchain de Ethereum y su aplicación a entornos empresariales y de negocio. Desarrollar arquitecturas y sistemas para la minería de activos digitales. Programar Smart Contracts en Ethereum a través de Solidity y distintas configuraciones de ambientes de desarrollo. Conocer en detalle las aplicaciones descentralizadas como Wallets. Desarrollar redes privadas para entornos permisionados con la tecnología de Hyperledger, y aplicaciones de uso a través de DApps. Elaborar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial Conocer los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales.

A quién va dirigido

Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro del Blockchain y del Machine Learning. Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Ethereum y algoritmos de aprendizaje automático. Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la tecnología descentralizada para su desarrollo profesional, así como en la redes neuronales.

Requisitos

Para cursar uno de nuestros programas deberás poseer una titulación universitaria o experiencia equivalente demostrable.

Temario completo de este curso

En el momento de formalizar tú matrícula accederás al módulo previo de preparación donde entrenaremos tu capacidad de "aprender a aprender" en nuestra plataforma, junto con las habilidades clave para el profesional digital, fundamentales durante el transcurso del programa.

  • Habilidades Digitales
  • Productividad: Organización y Gestión del Tiempo
  • Pensamiento Crítico y Creatividad (Ética)
  • Actitud Emprendedora

Módulo 1. Tecnología Blockchain

  • Introducción a la Blockchain y tipos de consenso
  • Blockchains públicas, privadas e híbridas
  • Introducción a la Criptografía
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis de viabilidad inicial de implementación de tecnología Blockchain en una empresa tradicional

Módulo 2. Fundamentos de IA y Machine Learning

  • Introducción a la IA y Machine Learning
  • Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
  • Ecosistemas de Machine Learning en la nube
  • Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda

Módulo 3. Ethereum: Clientes y transacciones

  • Ethereum: Gestión de cuentas, transacciones y bloques
  • Ethereum Virtual Machine, opcodes y combustible (Gas)
  • Entornos de desarrollo y clientes Ethereum
  • Proyecto: Diseño de una solución “solo” staking en la red Ethereum

Módulo 4. Aprendizaje supervisado I

  • Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
  • Clasificación con Naive Bayes
  • Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
  • Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto

Módulo 5. Ethereum: Claves y networkss

  • Instalación y uso de una Testnet Propia
  • Gestión de las claves y Ethereum networkss (Mainnet, Ropsten, Rinkeby)
  • Escalabilidad: Redes de segunda capa. Polygon y Optimism
  • Proyecto: Diseño de entornos y gestión de claves de un proyecto Blockchain

Módulo 6. Aprendizaje supervisado II

  • Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
  • Regresión y clasificación con árboles de decisión
  • Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado

Módulo 7. Ethereum: Desarrollo de Smart Contract

  • Programación en Solidity
  • Programación de criptomonedas
  • Programación de NFTs
  • Proyecto: Creación de un Marketplace de NFTs

Módulo 8. Aprendizaje NO Supervisado

  • Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
  • Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
  • Técnicas de detección de anomalías
  • Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python

Módulo 9. Ethereum: Aplicaciones descentralizadas (DApps)

  • Arquitectura teórica y casos
  • Componentes y configuración de clientes
  • Mejoras de diseño y Polygon para escalabilidad
  • Proyecto: Diseño y desarrollo de una DApp basada en un caso de uso

Módulo 10. Redes neuronales y Deep Learning

  • Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
  • Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
  • Ajuste de modelos de Deep Learning
  • Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning

Módulo 11. Ethereum: Seguridad y Buenas prácticas (DApps)

  • Vulnerabilidades comunes en Solidity
  • Programación segura en Solidity
  • Proceso de una auditoría
  • Proyecto: Elaboración de un informe legal y fiscal sobre cryptos

Módulo 12. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

  • Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
  • Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
  • Deep Learning en producción
  • Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning

Módulo 13. Hyperledger: Arquitectura e instalación Fabric

  • Introducción, aplicaciones y proyectos reales
  • Arquitectura Hyperledger Fabric
  • Instalación de Hyperledger Fabric, herramientas y archivos
  • Proyecto: Análisis y desarrollo de tesis de inversión en cripto activos

Módulo 14. Sistemas de recomendación

  • Personalización creada por datos
  • Filtrado Colaborativo
  • Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
  • Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python

Módulo 15. Hyperledger: Desarrollo de Smart Contracts y Dapps

  • Hyperledger Composer Playground
  • Desarrollo de Smart Contracts Privados: Chaincode
  • Desarrollo de DApps para entorno permisionado
  • Proyecto: Análisis de una DApp

Módulo 16. Procesamiento del Lenguaje Natural

  • Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
  • NLP – Modelos y Algoritmos
  • Proyecto: Investigación detallada de un caso de estudio de NLP

Módulo 17. Global Project

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