Posgrado en Industrial Machine Learning [IML]

Posgrado en Industrial Machine Learning [IML]

CIM UPC

Postgrado presencial

Barcelona


3.150 
IVA exento

Duración : 3 Meses

Para sostener la competitividad, las empresas, y en particular las manufactureras, se encuentran inmersas en un proceso de cambio profundo influido principalmente por dos shaping forces del mercado: la Transformación Digital y la Economía Circular. La Transformación Digital es un viaje que lleva a las compañías a repensar su modelo de negocio a partir del factor habilitador de la tecnología digital, conjugado con nuevas formas de gestión y superando algunos de los axiomas clásicos.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Barcelona
Marzo 2020

Objetivos

El participante del curso dispondrá de una visión integral y eminentemente práctica de todas las etapas del ciclo de vida de los datos, iniciándose con su almacenamiento y hasta transformarla en un activo para la toma de decisiones, aplicándola en algoritmos de inteligencia artificial (Machine Learning) y combinándola con sistemas de visualización que agilicen la interpretación de los humanos. En términos concretos, el participante será capaz de conocer y aplicar los cimientos de: La gestión y almacenamiento de los datos en sistemas comerciales cloud SQL i NoSQL (small & big data, bases de dades cloud / edge) La praxis para limpiar y purgar los datos (conceptos básicos de estadística con un enfoque práctico) Técnicas de Machine Learning para la identificación de patrones, que permitan predecir estados futuros (mantenimiento basado en la condición, estimación de la capacidad, mejora de la productividad) o extraer características fundamentales sobre productos y procesos Experiencia un entorno visual cloud (sin programación, Microsoft Machine Learning Studio) para implementar y gestionar todo el flujo, entrenando modelos Random Monte, XGBoost i Deep Learning Visualización de la información, elaborando dashboards online integrados con los sistemas de información corporativos

A quién va dirigido

Técnicos de automatización de producción en la conexión vertical del proceso que generan datos de proceso y necesitan valorizarlos; responsables de operaciones que tiene que conocer qué necesitan y de qué datos disponen; ingenieros data analysis; expertos en bases de datos en entornos industriales.

Requisitos

Para acceder al curso se precisa presentar la solicitud de admisión y mantener una entrevista personal con el director del Máster o el responsable del Programa.

Temario completo de este curso

1. Almacenamiento de los datos
  • Tipos de datos estructurados vs no estructurados
  • Dimensiones de los datos: Small Data vs Big Data
  • Temperatura de los datos. Misión crítica vs Archivo
  • Cloud vs Fog vs Edge
  • Bases de datos: Relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL). MySQL y MongoDB
  • Ecosistemas Hadoop y Spark
  • Plataformas comerciales en la nube: Azure, AWS, Google Cloud Platform, IBM
2. Descubrimiento de la información
  • Transformación de los datos en información
  • Limpieza y supresión de los datos superfluos (Data Cleaning)
  • Técnicas elementales estadísticas
  • Identificación de patrones (Feature Engineering)
  • Azure Machine Learning Studio
  • Frameworks habituals: Python + Scikit-learn
3. Machine Learning
  • Inferencia y predicción
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado
  • Sistemas predictivos para datos estructurados
  • Entrenamiento de algoritmos habituales: SVM, Random Forest, Logistic Regression, XGBoost
4. Deep Learning
  • Redes neuronales para datos no estructurados
  • Técnicas avanzadas para Visión Artificial: Clasificadores, Detectores y Segmentadores
  • Redes neuronales convolucionales
  • Entrenamiento redes neuronales: Inception, Yolo
5. Visualització
  • Presentación de resultados para la toma de decisiones
  • Buenas prácticas para la representación visual de la información
  • Tableau: Dashboards interactivos online
  • PowerBI: Herramienta Business Intelligence de Microsoft
6. Proyecto transversal
Ejecución de un proyecto a lo largo de todo el curso en el cual se conjugarán competencias y conocimientos desarrollados en cada uno de los módulos.
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