«Machine learning aplicado al IOT industrial» 60 horas

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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

    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.

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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