“Machine learning aplicado al IOT industrial” 60 horas

Data science aplicado al IOT: machine learning 60 horas Virtual

Inicio del curso en la parte virtual: lunes 4 de noviembre  2019

Fecha límite de matriculación: lunes 28 de octubre 2019 a las 12 AM

Descuentos

  • En caso de inscribirte en el curso el programa completo de postgrado que contenga este módulo, se te descontará de la matricula total del curso este módulo, si está aprobado.
  • En caso de inscribirte en varios cursos, es decir de hacer un plan de estudios personal con nosotros, en el mismo año natural, obtienes un -10 %
  • Empresa amiga: si tu empresa tiene firmado un acuerdo de empresa amiga con Start Up Trainning obtienes un descuento adicional

Facilidades de financiación:

  • Subvencionable por Fundae.(para las empresas)
  • Financiable para los particulares en 3-6-12 meses. pregunta por las condiciones.
  • Descuentos para desempleados. -10% 
  • Facilidades no acumulables

Convalidaciones: En caso de que te matricules en el curso de postgrado, y ya hayas cursado y aprobado este curso corto, se te convalidará este módulo que forma parte del programa de postgrado. Para ello deberás seguir el procedimiento de acceso al curso largo, y en caso de cumplir con todos los requisitos de perfil de alumno indicados en su ficha de su curso. Pregunta por tu caso personal.

¿Cuándo empiezo el curso? El curso estará disponible y podrás acceder a todos los contenidos el día indicado en la fecha de inicio del curso.

Tech Trainning Model

  • Aula invertida, pruébala y no podrás prescindir de ella. Resuelve los desafios de la vida real
  • Muy práctico, como la vida real.
  • Tutor personal que te dará mucho feedback, y re ayudara a resolver tus dudas y preguntas
  • Estudia desde tu móvil o Tablet. Puedes acceder a la plataforma  del campus on line desde tu teléfono móvil, con la app de la escuela
  • Participa en nuestros eventos, y amplia tus contactos profesionales.

Cómo me inscribo y como pagar:

  • Este es un pedido sujeto a pago. Puedes pagar mediante el botón de compra mediante tarjeta de crédito. Es nuestro medio de pago preferido.
  • Puedes pagar mediante ingreso / Transferencia al número de cuenta: IBAN ES89 3023/ 0174/ 66/ 6370301704 de Caja de Rural Granada, indicando SUT como beneficiario, nombre y apellidos del interesado y curso o cursos a los que corresponde la transferencia
  • En el caso en el cual, por aplicación de esta norma haya que excluir a alguno de los inscritos que hayan pagado, se les informará de dicha circunstancia y se les devolverá el importe del curso.
  • Si te has quedado sin plaza, quedas en lista de espera para la siguiente edición. Y por supuesto, tendrás prioridad para inscripción para la siguiente edición del curso.
  • Las inscripciones se deberán formular, a más tardar, 7 días antes de la fecha del curso, mediante la cumplimentación del formulario de inscripción adjunto hasta un total por curso de 20 plazas como mínimo.
  • El número máximo de alumnos de la edición de cada curso es de 20. La celebración del curso en su parte virtual está condicionada a la inscripción de, al menos, 20 alumnos.
  • En el caso de que algún inscrito no asista al curso y no cancele su inscripción, al menos 7 días antes de la fecha del curso, salvo casos de fuerza mayor, no se le devolverá la cuota de inscripción abonada.

IMPORTANTE: Una vez llegado al número mínimo de alumnos establecido para poder realizar el curso, se confirmará la plaza por correo electrónico.

Si has pagado por trasferencia, envíanos  el comprobante de pago a la siguiente dirección de mail: reservas@startuptrainning.com, indicando en la cabecera del mismo: “comprobante de pago del curso “título del curso”.

Una vez recibido el comprobante de pago recibirás un correo electrónico confirmándote que definitivamente te incluimos en el curso, cuando se haya alcanzado el número mínimo de alumnos establecido. Si tienes alguna duda en relación al procedimiento de inscripción, ponte en contacto con el Sra. Mónica Grossoni en el mail reservas@startuptrainning.com  o en el teléfono 621 066 476

Localización

Madrid

Certificación

Si

Subvencionado

Fundae

Detalles del curso

Objetivos
    1. Dotar de un profundo conocimiento sobre el proceso de extracción de información y transformación en conocimiento valioso para la toma d decisiones, mediante el uso de herramientas de aprendizaje automático a partir de los datos masivos en el entorno
    2. Para que seas capaz de buscar patrones de eventos a través de los datos en un sistema completo de IOT en la industria conectada.
    3. El curso te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y servicios
    4. Éste curso te permitirá proponer aplicar las últimas técnicas de modelización de datos.
    5. Serás capaz de crear una solución aplicada a entornos IOT industrial.
    6. Crear perfiles profesionales interdisciplinares capaces de aplicar las técnicas de datos e Internet of Things más punteras a sus diferentes sectores de trabajo.

    que te ayudarán a modelar y diseñar tus piezas en tres dimensiones para adentrarte en un mercado laboral en auge.

Beneficios
  • Entender la importancia de mantener los niveles de seguridad en lso entornos inalámbricos del IOT.
  • Formar parte de la revolución más grande de la historia. Y asegurarte la estabilidad en el empleo.
  • Elaborar modelos robustos de predicción para los nuevos servicios industriales
  • Aprender a aplicar la inteligencia artificial en el  IOT industrial.
  • Construir modelos diversos de predicción e interpretación de datos y combinarlos para resolver cualquier problema que uno se plante
Salidas Profesionales
  • Analista de datos IOT. Encargado de interconectar diferentes dispositivos o elementos requiere el tratamiento de una gran cantidad de información para que dispongan del efecto inteligente que les permite interactuar. Los ingenieros de datos cumplen el perfil para realizar esta tarea, muy buscada en las empresas de IOT.
  • Analista de Datos de los Dispositivos. Recopila y analiza la información de dispositivos para emitir recomendaciones o tomar decisiones. Una de las 5 ocupaciones tecnológicas con mayor crecimiento. Interconectar diferentes dispositivos o elementos requiere el tratamiento de una gran cantidad de información para que dispongan del efecto inteligente que les permite interactuar.
Formadores

Marcelo-Miranda

Formador y mentor

Analítica de datos, e inteligencia de negocio
Director en Toda econometría.: Data Science, Econometría aplicada experto en Big Data y programación en R, proyectos análisis de datos, desarrollo de proyectos aplicando Machine Learning y Deep Learning

Javier Ortiz-Laguna-

Formador y mentor

Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y Formador

Metodología

Mixta un 80% es on line y un 20% aproximadamente es presencial. Nos adaptamos a tu agenda diaria, te facilitamos asistir clases a distancia. Sin embargo ciertos contenidos es preciso la presencia del grupo y el trabajo colaborativo en equipo, al menos para aprender ciertos contenidos críticos. Estas no sirven de tutoría para preguntar dudas individuales, sino para generar situaciones de equipo en donde el reto es realizar una actividad en grupo de forma colaborativa. Para ello dispones de clases presenciales, que serán grabadas y puestas on line. Es una opción sólo para los alumnos del curso que no hayan podido asistir.

Aula invertida: Te planteamos un reto, un desafío que debes lograr. El desafío está relacionado con tu negocio, tu puesto de trabajo aunque no será realmente tu trabajo. La idea no es resolver en clase tu trabajo, sino tratamos de acercarnos lo más posible. Aula invertida, significa que en cada sesión se plantea un desafío y mediante la practica tu podrás dar respuesta a dicho reto. Con la ayuda del profesor, y la biblioteca será capaz de resolver cada meta propuesta en el desafío. Esta metodología transforma tu mente y la pone en modo disruptivo. Te ayuda a pensar de un modo diferente. Te hace pensar de forma divergente, y solo así puedes generar las soluciones que aún están por inventar. Solo así tú puedes ser el creador de un nuevo dispositivo, sistema o formula empresarial de éxito.

Clases presenciales: En las clases de contenido práctico aprenderás a emplear herramientas de IOT en la resolución de problemas reales. Tendrás tiempo para trabajar en clase y reunirte con compañero en un trabajo colaborativo y autodirigido. Intentamos que esta plataforma virtual sea una réplica virtual del aula física en la que te apoyaremos permanentemente. Casi a diario los profesores responderán a las dudas y consultas de los alumnos a través de esta plataforma, en la que se fomentará la participación de los alumnos con foros de debate.

Tutor personal pregunta que él/ella te contesta. Te guía en tu proceso de aprendizaje y te ayuda a resolver tus inquietudes durante el curso.

Práctico, sobre situaciones reales. Todas las actividades de aprendizaje son prácticas y tratan de casos reales donde en la actualidad tú podrás aplicar lo aprendido en un contexto real. Por supuesto tú puedes traer tu situación de tu empresa y proponer un ejercicio práctico, aunque no tendrá valor como solución definitiva puede ayudarte a aprender los conceptos y a integrar las herramientas que estas aprendiendo.

Apóyate en mentores que te ayudan a integrar la herramienta o metodología, a impulsar el cambio organizativo que tu empresa necesita. Solo si lo crees necesario tiene acceso a el cambio organizativo que tu empresa necesita. Solo si lo crees necesario tiene acceso a solicitar un mentor,a que identificara tus desafíos u oportunidades, así como creareis juntos un plan de trabajo y te ayudara a crear tu solución adaptada a tu situación. Es una opción que te facilita SUT no incluida en el precio del curso. Solicita una cita y una propuesta con presupuesto.

Clases en streamming, para tratar temas con fluidez y agilidad.

Biblioteca de recursos formativos: con ejercicios, videotutoriales, ebooks, y todo tipo de referencias técnicas y profesionales.

Perfil del alumno

Es requisito ser titulado de grado en alguna ingeniería o licenciatura. En este caso es una disciplina emergente que se nutre de perfiles procedentes de la matemática, física,ciencias del a computación, ingenierías varias, o del conocimiento de negocio profundo con fuertes conocimientos de cada área técnica (de comunicaciones, informática o computación, análisis matemático..). Con experiencia profesional probada de al menos los 3 últimos años.

Sistema de evaluación

El sistema de evaluación estará basado en los resultados de cada desafío que propone el formador en cada módulo. Cada desafío se mide por unos criterios que formula el profesor, y deja claro cuál es el criterio que define el aprobado, el notable y el sobresaliente.

Las calificaciones de 1 a 10. Como en la escuela siendo el 5 aprobado, y 10 sobresaliente. Se necesita un aprobado para aprobar cada módulo. Y aprobar todos los módulos para aprobar el curso y obtener el certificado de aptitud.

En cada curso los contenidos son distintos:

  • En los más técnicos hace falta aprender una gran cantidad de información y una forma de medir si se ha adquirido adecuadamente es mediante pruebas de retención y comprensión. tipo test, de diverso formato (V/F, tres alternativas o dos alternativas. Adicionalmente el alumno deberá pasar los desafíos tanto individuales, como de equipo que estipule el formador. Aprobar cada módulo requiere aprobar cada tipo de prueba. Las de conocimiento dispone de dos intentos con tiempo limitado. Aunque es más que suficiente, el tiempo no es ilimitado.

  • En los cursos de adquisición de habilidades personales, actitudes y destrezas personales (managment, entre otros) los test, no son relevantes. Y si lo son las pruebas profesionales individuales y en equipos. Que son determinadas por el formador o instructor.

Para concluir, realizarás un proyecto final que enfoque y resuelva un problema de negocio simulando sus condiciones operativas, con el apoyo de un tutor.

Matricúlate

Rellena el formulario de inscripción aquí abajo. Contiene una carta de motivación o de objetivos profesionales para con este curso

Abona la matricula por el carrito de aquí o por trasferencia bancaria si tienes derecho a descuentos o ayudas al estudio. El precio varía según tu caso (ver política de becas y ayudas al estudio).

Envíanos tus credenciales por mail: reservas@startuptrainnning.com

  1. Certificado de estudios logrados (homologados en España, si es el caso).
  2. CV, / enlace a linked in. Para conocerte un poco mejor y adaptar un poco el curso)
  3. Breve carta de objetivos con este curso (también está incluida en el formulario de aquí abajo).

Confirmación de pago y próximos pasos. Tras realizar el pago te confirmaremos online que el proceso se ha realizado correctamente y nos pondremos en contacto contigo en un periodo máximo de 24 horas

Perfil del alumno

Es requisito ser titulado de grado en alguna ingeniería o licenciatura. En este caso es una disciplina emergente que se nutre de perfiles procedentes de la matemática, física,ciencias del a computación, ingenierías varias, o del conocimiento de negocio profundo con fuertes conocimientos de cada área técnica (de comunicaciones, informática o computación, análisis matemático..). Con experiencia profesional probada de al menos los 3 últimos años.

Sistema de evaluación

El sistema de evaluación consta de test y ejercicios practiso en la parte virtual. Ejerciciso y actividades que están basadas en los resultados de cada desafío que propone el formador en cada curso. Cada desafío se mide por unos criterios que formula el profesor, y deja claro cuál es el criterio que define el aprobado, el notable y el sobresaliente.

Cuando apruebas la parte virtual, te daacceso al taller práctico, en donde se integrará lo aprendido en una solución práctica.

El taller será valorado en función de la integración de tu ejecución práctrica durante el mismo y la calidad de tus aportaciones

Las calificaciones de 1 a 10. Como en la escuela siendo el 5 aprobado, y 10 sobresaliente. Se necesita un aprobado para aprobar cada módulo. Y aprobar todos los módulos para aprobar el curso y obtener el certificado de aptitud.

En cada curso los contenidos son distintos:

  • En los más técnicos hace falta aprender una gran cantidad de información y una forma de medir si se ha adquirido adecuadamente es mediante pruebas de retención y comprensión. tipo test, de diverso formato (V/F, tres alternativas o dos alternativas. Adicionalmente el alumno deberá pasar los desafíos tanto individuales, como de equipo que estipule el formador. Aprobar cada módulo requiere aprobar cada tipo de prueba. Las de conocimiento dispone de dos intentos con tiempo limitado. Aunque es más que suficiente, el tiempo no es ilimitado.

  • En los cursos de adquisición de habilidades personales, actitudes y destrezas personales (managment, entre otros) los test, no son relevantes. Y si lo son las pruebas profesionales individuales y en equipos. Que son determinadas por el formador o instructor.

Para concluir, realizarás un proyecto final que enfoque y resuelva un problema de negocio simulando sus condiciones operativas, con el apoyo de un tutor.

Formulario de reserva



Programa de estudio
  • Los Nuevos Modelos de Business Analytics. Introducción a Data Science
  • Modelos descriptivos y modelos predictivos.
  • Algoritmos utilizados en analítica de datos y modelado predictivo. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.
  • Data Analysis en Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib
  • Aprendizaje automático: Machine Learning en Big Data: Apache Mahout y Spark MLib
  • Análisis estadístico con R
  • Casos prácticos y ejemplos varios de integración de un modelo de análisis de datos a un caso concreto en industria 4.0

 

  1. Inteligencia del negocio. Los datos necesarios para la toma de decisiones.
  • Cuadro de mando para la toma de decisiones empresariales
  • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño de múltiples cuadros de mando integral

 

Evaluación

El sistema de evaluación consta de test y ejercicios practiso en la parte virtual. Ejerciciso y actividades que están basadas en los resultados de cada desafío que propone el formador en cada curso. Cada desafío se mide por unos criterios que formula el profesor, y deja claro cuál es el criterio que define el aprobado, el notable y el sobresaliente.

Cuando apruebas la parte virtual, te daacceso al taller práctico, en donde se integrará lo aprendido en una solución práctica.

El taller será valorado en función de la integración de tu ejecución práctrica durante el mismo y la calidad de tus aportaciones

Las calificaciones de 1 a 10. Como en la escuela siendo el 5 aprobado, y 10 sobresaliente. Se necesita un aprobado para aprobar cada módulo. Y aprobar todos los módulos para aprobar el curso y obtener el certificado de aptitud.

    • En este curso técnico hace falta aprender una gran cantidad de información y una forma de medir si se ha adquirido adecuadamente es mediante pruebas de retención y comprensión. tipo test, de diverso formato (V/F, tres alternativas o dos alternativas. Las de conocimiento dispone de dos intentos con tiempo limitado. Aunque es más que suficiente, el tiempo no es ilimitado
    • Adicionalmente el alumno deberá pasar los desafíos tanto individuales, como de equipo que estipule el formador. Aprobar cada módulo requiere aprobar cada tipo de prueba.. Los desafíos y actividades prácticas tiene un peso ponderado del 50% de la nota final.

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INTERPRETA LOS DATOS E IDENTIFICA PATRONES DE COMPORTAMIENTOS PARA LA SOLUCIÓN IOT

PREGUNTA POR NUESTROS MENTORES
GRACIAS AL LOS DATOS, LAS EMPRESAS PUEDEN CREAR NUEVOS SERVICIOS CON TECNOLOGÍA QUE APRENDE SOLA

PERMITE CREAR NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO

ANALIZA LOS DATOS Y AHORRA, ENCUENTRA

Matricúlate ahora

1 Rellena el formulario de matriculación de aquí abajo,
2 Envía tus certificaciones académicos, y cartas de referencia de tu experiencia profesional, (si has trabajado ya)
3. Abona la matricula. Revisa antes si necesitas ayudas al estudio, solicitas subvención a Fundae, u otras coas que modifiquen el precio) contacta con nosotros y te lo aclaramos
4. Espera confirmación y te enviamos tus credenciales de estar matriculado/a



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1 valoración en “Machine learning aplicado al IOT industrial” 60 horas

  1. Pedro Romero

    Lo que más me ha gustado de estudiar este curso es el formador y la metodologia, que es muy fácil de seguir y te ayuda mucho con las tutorías. Le gradezco mucho su los ejemplos y las explicaciones on line. Ahora esty trabajando como data science. Gracias!

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