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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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formación online
Acompañamiento
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Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Pedro B

SALAMANCA

Opinión sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

Me gustaría haber tenido aún más contenido en forma de ejercicios. Para mi punto de vista, vienen genial para poner el temario en práctica.

Gloria H

CUENCA

Opinión sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

Muy contenta con la realización del curso, es económico, completo, y los tutores resolvieron todas mis dudas en un período breve de tiempo. Repetiría con Euroinnova.

Sergio P

TERUEL

Opinión sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

Me han sorprendido la metodología aplicable en el proceso de enseñanza aprendizaje, los recursos bien diseñados, así como las evaluaciones acordes a los objetivos descritos en los materiales.

Helena O

JAÉN

Opinión sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

La verdad que, ha superado todas mis expectativas, el temario me ha encantado, y lo recomiendo a todo el mundo.

Daniel J

HUELVA

Opinión sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial

Me ha gustado mucho tanto el temario como la atención personalizada por parte de los tutores. La plataforma también está genial. Lo recomiendo mucho.
* Todas las opiniones sobre Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master executive inteligencia artificial

MASTER EXECUTIVE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ONLINE. Amplía tus expectativas laborales con nuestra formación en la que adquirirás los conocimientos esenciales relacionados con este sector. ¡No dejes pasar esta oportunidad de metodología online y prepárate para alcanzar tus metas profesionales de la forma más cómoda y efectiva!

Resumen salidas profesionales
de Master executive inteligencia artificial
El avance imparable de la tecnología, la inteligencia artificial y los robots alumbra nuevas preguntas y cuestionamientos acerca del uso ético de las innovaciones. Este Master en Ética e Inteligencia Artificial es un compendio formativo que cubre disciplinas interrelacionadas como el procesamiento natural del lenguaje, el machine learning, el análisis de datos, el Big Data o inteligencia de datos y el proceso de toma de decisiones empresarial. En definitiva, este programa educativo online ofrece una visión profunda y exhaustiva del panorama actual de las diferentes facetas de la inteligencia artificial y la aplicación ética de esta en el procesamiento de datos y las máquinas que funcionan con IA.
Objetivos
de Master executive inteligencia artificial
- Poder desarrollar un proyecto de Big Data haciendo uso de las herramientas de Business Intelligence. - Aplicar correctamente el lenguaje Python y React en analítica e inteligencia de datos. - Visualizar los datos y elaborar informes utilizando herramientas especializadas como Tableau, Google Data Studio o ggplot2. - Ser capaz de implementar algoritmos de aprendizaje automático y aplicar TensorFlow, Keras y Python en redes neuronales. - Conocer la actualidad ética, política y jurídica de la moral de las máquinas e integrarla en la toma de decisiones empresariales.
Salidas profesionales
de Master executive inteligencia artificial
Este Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial es perfecto para todos aquellos profesionales del ámbito jurídico, empresarial, informático o analítico que aspiren a especializarse en la floreciente inteligencia artificial. Sus posibles salidas laborales son ingeniero de inteligencia artificial, desarrollador de machine learning, data scientist y AI strategist.
Para qué te prepara
el Master executive inteligencia artificial
Con este Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial podrás comprender la situación actual de la inteligencia artificial y su aplicación en el ámbito empresarial y estratégico. A su vez, aprenderás a manejar herramientas de extracción, análisis y visualización de datos a un alto nivel. También conocerás ámbitos relacionados con la IA como la creación de chatbots o el data storytelling.
A quién va dirigido
el Master executive inteligencia artificial
Este Executive Master en Ética e Inteligencia Artificial puede abarcar el área de interés de varios perfiles profesionales. Los analistas de datos, ingenieros, CMO, business strategists e incluso juristas especializados en el ámbito digital pueden beneficiarse de esta formación integral en IA. Conviene tener conocimientos en lenguajes de programación como Python o React.
Metodología
de Master executive inteligencia artificial
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master executive inteligencia artificial

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el temario en PDF

  1. Definición de ética.
  2. Normas.
  3. Principios éticos.
  4. Los códigos éticos.
  1. La toma de decisiones.
  2. Tipos de decisiones.
  3. Criterios de decisión. Ambientes.
  4. Decisiones secuenciales. Árboles de decisión.
  1. Introducción.
  2. Los métodos cuantitativos.
  3. Esquemas resumen.
  1. Procesos de la implementación.
  2. Evaluación.
  3. Resultados.
  4. Consecuencias de la no implementación.

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

  1. Introducción a Gplot
  2. El paquete ggplot2
  1. Cambiar títulos de eje
  2. Aumentar el espacio entre ejes y títulos de ejes
  3. Cambiar la estética de los títulos de Axis
  4. Cambiar la estética del texto del eje
  5. Texto del eje de rotación
  6. Eliminar texto de eje y marcas
  7. Eliminar títulos de eje
  8. Límite del rango del eje
  9. Forzar el trazado para que comience en el origen
  10. Ejes con la misma escala
  11. Usar una función para modificar etiquetas
  1. Añade un título
  2. Ajustar la posición de los títulos
  3. Use una fuente no tradicional en su título
  4. Cambiar espaciado en texto de varias líneas
  1. Trabajando con leyendas
  2. Apaga la leyenda
  3. Eliminar títulos de leyenda
  4. Cambiar la posición de la leyenda
  5. Cambiar la dirección de la leyenda
  6. Cambiar el estilo del título de la leyenda
  7. Cambiar título de leyenda
  8. Cambiar el orden de las claves de leyenda
  9. Cambiar etiquetas de leyenda
  10. Cambiar cuadros de fondo en la leyenda
  11. Cambiar el tamaño de los símbolos de leyenda
  12. Dejar una capa fuera de la leyenda
  13. Adición manual de elementos de leyenda
  14. Usar otros estilos de leyenda
  1. Cambiar el color de fondo del panel
  2. Cambiar líneas de cuadrícula
  3. Cambiar el espaciado de las líneas de cuadrícula
  4. Cambiar el color de fondo de la trama
  1. Trabajar con márgenes
  1. Trabajar con gráficos de paneles múltiples
  2. Crear múltiplos pequeños basados en una variable
  3. Permitir que los ejes deambulen libremente
  4. Uso facet_wrapcon dos variables
  5. Modificar el estilo de los textos de la tira
  6. Crear un panel de diferentes parcelas
  1. Trabajar con colores
  2. Especificar colores individuales
  3. Asignar colores a las variables
  4. Variables Cualitativas
  5. Seleccionar manualmente colores cualitativos
  6. Utilice paletas de colores cualitativas integradas
  7. Use paletas de colores cualitativos de paquetes de extensión
  8. Variables Cuantitativas
  9. La paleta de colores Viridis
  10. Usar paletas de colores cuantitativas de paquetes de extensión
  11. Modificar paletas de colores después
  1. Cambiar el estilo de trazado general
  2. Cambiar la fuente de todos los elementos de texto
  3. Cambiar el tamaño de todos los elementos de texto
  4. Cambiar el tamaño de todos los elementos de línea y rectángulo
  5. Crea tu propio tema
  6. Actualizar el tema actual
  1. Agregar líneas horizontales o verticales a un gráfico
  2. Agregar una línea dentro de un gráfico
  3. Agregar líneas curvas y flechas a un gráfico
  1. Agregue etiquetas
  2. Agregar anotaciones de texto
  3. Use Markdown y HTML Rendering para anotaciones
  1. Voltear una parcela
  2. arreglar un eje
  3. Invertir un eje
  4. Transformar un eje
  5. Circularizar una parcela
  1. Alternativas a un diagrama de caja
  2. Crear una representación de alfombra en un gráfico
  3. Crear una matriz de correlación
  4. Crear un gráfico de contorno
  5. Crear un mapa de calor
  6. Crear un diagrama de cresta
  1. Trabajar con cintas (AUC, CI, etc.)
  1. Predeterminado: agregar un suavizado LOESS o GAM
  1. Trabajar con gráficos interactivos

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de inteligencia artificial
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

  1. Ética normativa y ética aplicada
  2. Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
  3. Ética realista y ética ficción
  4. Inteligencia artificial como objeto y sujeto
  5. Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
  6. Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
  7. Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
  8. Bioética e inteligencia artificial
  9. Democracia e inteligencia artificial
  1. Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
  2. Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
  3. Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
  4. Elaboración de un plan de gobernanza
  1. Principios de la inteligencia artificial responsable
  2. Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
  3. Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
  4. Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
  5. Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
  6. Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
  7. Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
  8. Transparencia en modelos de Machine Learning
  9. Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
  1. Metodología de la ética en la inteligencia artificial
  2. Agentes artificiales morales
  3. Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
  4. Objeciones acerca de agencias morales artificiales
  5. Responsabilidad y Derechos de los robots
  1. Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
  2. Empleo e inteligencia artificial
  3. Relaciones humanas e inteligencia artificial
  4. Funciones de los Estados e inteligencia artificial
  5. Educación e inteligencia artificial
  6. Salud e inteligencia artificial
  7. Movilidad e inteligencia artificial
  8. Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
  9. Globalización e inteligencia artificial
  1. Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
  2. Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
  3. Cambio climático global
  4. Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA.
  5. Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA.
  6. Ética ambiental e inteligencia artificial
  1. Armas autónomas
  2. Intervenciones militares teledirigidas
  3. Ética de la guerra
  1. El metaverso
  2. Gemelos digitales humanos
  3. Creación de universos paralelos en 3D
  1. Sistemas autónomos en el ámbito laboral
  2. Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
  3. Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
  4. Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
  5. Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
  1. Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
  2. Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
  3. Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Titulación de Master executive inteligencia artificial

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad." Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Executive Master Inteligencia ArtificialExecutive Master Inteligencia Artificial
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Especialízate en inteligencia artificial

La inteligencia artificial no es más que un conjunto de algoritmos que trata de otorgar a las máquinas capacidades similares a las de los seres humanos. Por ejemplo, la capacidad de razonamiento, aprendizaje, creatividad… Esta inteligencia artificial puede clasificarse en distintos tipos:

  • Sistemas que piensan como personas. Estas son las que automatizan tareas como la toma de decisiones o el aprendizaje.
  • Sistemas que actúan como personas. Se encargan de ejecutar labores de forma parecida a como las realizan los humanos.
  • Sistemas que piensan racionalmente. Estos tratan de copiar la lógica racional de las personas.
  • Sistemas que actúan racionalmente. Tratan de emular el comportamiento de las personas.

Esta inteligencia artificial es aplicable a numerosos sectores como pueden ser las finanzas (detectar fraudes, predecir patrones del mercado, aconsejar a clientes…), la educación (matricular alumnos, cancelar matrículas, crear ofertas personalizadas…), en el comercio (estimar ventas, seleccionar los productos óptimos, recomendar a clientes…), en la sanidad (

¿Te gustaría formarte en el Big Data?

Con Big Data nos referimos a un conjunto de datos de gran tamaño y los cuales se hacen imposible procesar a través de métodos tradicionales. Este concepto se articula alrededor de las tres V:
  1. Volumen: Los datos recopilados proceden de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, medios sociales y más, que, tiempo atrás, sería imposible almacenar.
  2. Velocidad: Estos datos llegan a las empresas a una velocidad.
  3. Variedad: Los datos se presentan en una gran variedad de formatos, desde numéricos hasta documentos de texto, vídeos, audios…

Por otro lado, también se consideran:

  • Variabilidad: el flujo de estos datos son impredecibles, cambian a menudo y varían mucho.
  • Veracidad: esto hace referencia a la calidad de los datos.

Todo esto suena muy bien, ¿verdad? Con esta formación podrás profundizar mucho más en esta materia, además, la metodología Online que te ofrece Euroinnova International Online Education es perfecta para poder cursar tu formación de la manera más cómoda, fácil y efectiva posible.

Master Executive Inteligencia Artificial Online

¿Quieres saber más sobre los usos de la inteligencia artificial? Si es así, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: https://www.euroinnova.edu.es/blog/usos-de-la-inteligencia-artificial

Ventajas de matricularte en el Master Executive Inteligencia Artificial Online de Euroinnova

Una de las principales ventajas que te ofrece Euroinnova es su metodología online o e-learning, ya que es una manera de ampliar tu formación y mejorar profesionalmente muy efectiva. El sector online se encuentra actualmente en auge, y, en consecuencia, el de la educación online también, y no es para menos si nos presenta beneficios como:

  1. Las posibilidades de formación. La metodología online pone a tu disposición un abanico mucho más amplio de estudios para que amplíes tus conocimientos sobre cualquier materia.
  2. Costes. Supone un coste menor que la metodología presencial.
  3. Flexibilidad. Te ofrece la posibilidad de estudiar desde cualquier lugar del mundo, pudiendo adaptar tú mismo tus horarios de manera que encuentres el modo más cómodo de estudiar.
  4. Compatibilidad. Te permite compaginar también tus estudios con tus tareas, compromisos y trabajo.
  5. Ritmo. Al poder adaptar tus horarios, te facilita también el aprendizaje debido a que puedes ir avanzando en la materia a tu ritmo, sin presiones.
  6. Tutoría. Las formaciones pondrán siempre a tu disposición un tutor que te guiará y ayudará en el aprendizaje siempre que lo necesites. 

¿Te interesa este sector? Haz clic aquí y encuentra la formación que mejor se adapte a tus necesidades.

Si lo prefieres, también te dejamos nuestra nueva web de pódcast donde podrás seguir informándote sobre numerosas áreas educativas: https://play.euroinnova.edu.es

¿A qué estás esperando? ¡Pídenos información y reserva ya tu matrícula!

¡Te esperamos!

Preguntas al director académico sobre el Master executive inteligencia artificial

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