Aquí tienes el temario organizado únicamente por módulos y unidades didácticas, manteniendo la jerarquía solicitada y el orden íntegro de la información:

Módulo 1. Transformación digital

• Unidad didáctica 1. Introducción al la transformación digital

• Unidad didáctica 2. La sociedad 3.0

• Unidad didáctica 3. Nuevo ecosistema digital

• Unidad didáctica 4. Nuevos modelos de negocio en el entorno digital

• Unidad didáctica 5. Plan de transformación digital

• Unidad didáctica 6. Casos de éxito en la transformación digital

• Unidad didáctica 7. El nuevo cliente digital

• Unidad didáctica 8. Nuevos mercados, nuevas oportunidades

• Unidad didáctica 9. La innovación en los procesos organizativos

Módulo 2. Big data, business intelligence y data science

• Unidad didáctica 1. Introducción al big data

• Unidad didáctica 2. Fases de un proyecto de big data

• Unidad didáctica 3. Business intelligence y la sociedad de la información

• Unidad didáctica 4. Principales productos de business intelligence

• Unidad didáctica 5. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático

• Unidad didáctica 6. Datamart: concepto de base de datos departamental

• Unidad didáctica 7. Datawarehouse o almacen de datos corporativos

• Unidad didáctica 8. Storytelling

• Unidad didáctica 9. Introducción a la ciencia de datos

• Unidad didáctica 10. Weka y data mining

• Unidad didáctica 11. Python y el análisis de datos

• Unidad didáctica 12. R como herramienta para big data

• Unidad didáctica 13. Pre-procesamiento & procesamiento de datos

• Unidad didáctica 14. Análisis de los datos

Módulo 3. Análisis de datos con python

• Unidad didáctica 1. Introducción al análisis de datos

• Unidad didáctica 2. Librerías para el análisis de datos: numpy, pandas y matplotlib

• Unidad didáctica 3. Filtrado y extracción de datos

• Unidad didáctica 4. Pivot tables

• Unidad didáctica 5. Groupby y funciones de agregación

• Unidad didáctica 6. Fusión de dataframes

• Unidad didáctica 7. Visualización de datos con matplotlib y con seaborn

• Unidad didáctica 8. Introducción al machine learning

• Unidad didáctica 9. Regresión lineal y regresión logística

• Unidad didáctica 10. árbol de decisiones

• Unidad didáctica 11. Naive bayes

• Unidad didáctica 12. Support vector machines (svm)

• Unidad didáctica 13. Knn

• Unidad didáctica 14. Principal component analysis (pca)

• Unidad didáctica 15. Random forest

Módulo 4. Visualización de datos

• Unidad didáctica 1. Introducción a la visualización de datos

• Unidad didáctica 2. Tableau

• Unidad didáctica 3. D3 (data driven documents)

• Unidad didáctica 4. Looker studio (google data studio)

• Unidad didáctica 5. Qlikview

• Unidad didáctica 6. Power bi

• Unidad didáctica 7. Carto

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 capa

• Unidad didáctica 16. Redes multicapa

• Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje

Módulo 6. Pln, chatbots e inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. Introducción al pln

• Unidad didáctica 2. Pln en python

• 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

• Unidad didáctica 6. ¿qué es un chatbot?

• Unidad didáctica 7. Relación entre ia y chatbots

• Unidad didáctica 8. ámbitos de aplicación chatbots

Módulo 7. Visión artificial en industria 4.0 con python y opencv

• Unidad didáctica 1. La visión artificial: definición y aspectos principales

• Unidad didáctica 2. Componentes de un sistema de visión artificial

• Unidad didáctica 3. Procesado de imágenes mediante visión artificial

• Unidad didáctica 4. Aplicaciones de la visión en la industria 4.0

• Unidad didáctica 5. Introducción e instalación de opencv

• Unidad didáctica 6. Manejo de ficheros, cámaras e interfaces gráficas

• Unidad didáctica 7. Tratamiento de imágenes

• Unidad didáctica 8. Histogramas y template matching

• Unidad didáctica 9. Colores y espacios de color

• Unidad didáctica 10. Detección de caras y extracción de características

• Unidad didáctica 11. Aprendizaje automático

Módulo 8. Iot y sistemas ciberfísicos en la industria 4.0 y smart building

• Unidad didáctica 1. Internet de las cosas

• Unidad didáctica 2. Sistemas ciberfísicos

• Unidad didáctica 3. Conceptos y equipos utilizados en automatización industrial

• Unidad didáctica 4. Industria 4.0

• Unidad didáctica 5. Seguridad informática en la industria 4.0

• Unidad didáctica 6. Bim

• Unidad didáctica 7. Que es el smart building

• Unidad didáctica 8. áreas en las que se aplica el smart building

Módulo 9. Tecnologías aplicadas a internet de las cosas (iot)

• Unidad didáctica 1. Sistemas embebidos en iot

• Unidad didáctica 2. Sensores electrónicos para iot

• Unidad didáctica 3. Redes, tipologías y su aplicación en iot

• Unidad didáctica 4. Tecnología inalambrica en ioT

• Unidad didáctica 5. Sistemas de comunicación en iot

• Unidad didáctica 6. SeCtores y aplicaciones para iot

MódulO 10. Introducción a internet of behaviors (iob)

• Unidad didáctica 1. Concepto de internet of behaviors (iob). Relación con iot, ia, big data, machine learning y deep learning

• Unidad didáctica 2. Historia de iob: desde el primer sensor hasta la vigilancia masiva

• Unidad didáctica 3. ámbitos y mercados de aplicación del iob: salud, seguridad, publicidad, seguros, industrias,…

• Unidad didáctica 4. Tipos de sensores para iob: rfid, códigos qr, tarjetas,…

• Unidad didáctica 5. ética del iob: beneficios y daños socioculturales

• Unidad didáctica 6. Legislación acerca del iob. Rgpd / cnil

Módulo 11. Proyecto fin de máster