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Posgrado en IA

Posgrado en IA

INSTITUTO EUROPEO DE ALTA DIRECCION

Postgrado online


950

Duración : 6 Meses

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Objetivos

Adquirir conocimientos en IA: Proporcionar a los estudiantes una formación sólida en la teoría y la práctica de la IA, para que puedan aplicar estas habilidades a su trabajo diario y enfrentar los desafíos futuros en este campo. Desarrollar habilidades de liderazgo y gestión: Además de adquirir habilidades técnicas en IA, el Posgrado también tiene como objetivo desarrollar habilidades de liderazgo y gestión, que son fundamentales para dirigir equipos de trabajo y liderar proyectos relacionados con la IA. Identificar y desarrollar oportunidades de negocio: Ayudar a los estudiantes a identificar y desarrollar oportunidades de negocio relacionadas con la IA. Al comprender las aplicaciones potenciales de la IA en diferentes sectores, los estudiantes podrán aprovechar las oportunidades de mercado emergentes y generar valor para sus empresas.

A quién va dirigido

Este programa está dirigido a todas esas personas que deseen crecer profesionalmente aprendiendo a utilizar los múltiples beneficios que ofrece la Inteligencia Artificial.

Requisitos

Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso.

Temario completo de este curso

TEMA 1. BUSINESS INTELLIGENCE

  • Business intelligence
  • BI solutions
  • KPI
  • Fuentes de datos
  • Calidad del dato

TEMA 2. DATA FOR DECISION-MAKING

  • Open Data
  • El gobierno del dato
  • Protección de datos
  • Diseño de almacenes de datos
  • Marketing data

TEMA 3. DATA VISUALIZATION

  • Interpretación de datos
  • Python
  • Carto
  • Power BI
  • Google Data Studio

TEMA 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  • Introducción al análisis de datos con Python
  • Introducción al machine learning
  • Machine learning supervisado
  • Machine learning no supervisado
  • Reinforcement learning
  • Fundamentos de deep learning

TEMA 5. DIGITALIZACIÓN EMPRESARIAL

  • La digitalización empresarial
  • Inteligencia artificial (AI)
  • El internet de las cosas (IoT)
  • Blockchain
  • Big data y business intelligence (BI)
  • Cloud computing
  • Automatización y robótica industrial
  • Ciberseguridad
  • Innovación y sostenibilidad: claves de la cadena de valor
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