Máster de Inteligencia Artificial: Data Valuing Engineer
En colaboración con Microsoft®
para personas con conocimientos informáticos en programación que quieran especializarse en desarrollo de IA.
Duración
950 horas
Tipo Formación
Máster
Horario
Lunes a viernes
de 16:00 h a 21:30 h
Modalidad
Presencial u online
¿Por qué estudiar esta formación?
La Inteligencia Artificial es una de las áreas con mayor proyección y crecimiento en el mercado laboral.
Obtendrás tres certificaciones reconocidas internacionalmente que te dará una ventaja competitiva inmediata en procesos de selección:
- P-203 (Azure Data Engineer Associate)
- DP-100 (Azure Data Scientist Associate)
- AI-102 (Azure AI Engineer Associate)
Muy orientado a la empleabilidad, se irá a un perfil mixto entre Data Engineer y Data Scientist, al que llamaremos Data Valuing Engineer.
Desde el primer día trabajarás con datos reales, entornos profesionales y proyectos colaborativos.
La metodología 100% práctica está diseñada para que salgas preparado para incorporarte al mercado laboral o promocionar dentro de tu misma empresa.
¿Te interesa? Déjanos tus datos y recibe toda la información personalizada.
¿Qué aprenderás en el Máster de IA?
Aprenderás a diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA aplicados a problemas reales, combinando el poder del machine learning tradicional y generativo. Dominarás herramientas clave. Además, tenemos convenios de colaboración con empresas, gracias a los cuales podemos ofrecer prácticas remuneradas a los alumnos que superan el curso.
Plan de estudiosPrácticas
BIG DATA
- CREACIÓN DEL ENTORNO
- Fundamentos de Linux
- Configuración del entorno de desarrollo en Azure
- Configuración del entorno de desarrollo en Jupyter Notebook
- Configuración del entorno de desarrollo de Jupyter Notebook en Azure
- Uso básico de Jupyter Notebook para la ejecución de código Python
- FORMACIÓN ESPECÍFICA EN LOS LENGUAJES
- Scala
- Python
- C#
- SQL
- HADOOP / MAPREDUCE Y HDFS
- Fundamentos de la computación y del almacenamiento distribuido y paralelizado
- Apache
- Introducción a Hadoop: Map-Reduce (y sus evoluciones YARN) y HDFS (sistema de archivo distribuido)
- Map-Reduce y HDFS
- INGESTA
- Ingesta (carga de datos) y generación del DataLake
- ETL y ELT
- Introducción a Sqoop, Flume y Pig
- Utilización de Kafka como proveedor de datos
- Fuentes de datos: Texto, IoT, Imágenes, Películas, SSMM, sistemas de gestión
- Event Hub + ADF – Azure Data Factory (Microsoft) + Azure Synapse Analytics + captura info en RT
- BASES DE DATOS SQL
- Introducción a SQL
- Introducción a Hive y HiveQL
- Explotación directa
- Transat-SQ (Microsoft)
- PROCESAMIENTO (Calidad y limpieza del dato y su procesamiento)
- Python e introducción a librería Pandas
- Introducción a Spark con PySpark (Python)
- Introducción a SparkSQL con Pyspark
- Generación de tablas, integración de Hive con Spark
- Utilización de Dataframes
- ADF – Azure Data Factory (Microsoft)
- BASES DE DATOS NoSQL
- Introducción a NoSQL
- BBDD Vectoriales
- Utilización de Hbase, integración de Hbase con Spark, Couchbase, Cosmos DB, Mongo DB, grafos Neo4J
- Profundización en una de ellas
- ADF – Azure Data Factory (Microsoft)
- EXPLOTACIÓN FRONT
- Utilización de herramientas front para la explotación y visualización de datos (Power BI)
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Representación del conocimiento
- Aprendizaje automático
- IA Generativa vs IA Tradicional
- Estadística matemática a alto nivel, fundamental para el funcionamiento de la IA
- Clusterización (Generación de patrones) y agregación de datos (recopilación, limpieza y transformación, agregación-resumen representativo y visualización)
- Algoritmos bayesianos
- Introducción a la IA
- Familiaridad con los conceptos básicos de la inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Algoritmos genéticos
- Reconocimiento de formularios
- IA GENERATIVA
- Conocimientos básicos sobre IA Generativa
- Inteligencia Artificial generativa, la importancia del PROMPT
- «Utilidad real» de la Generativa: genera código, lee manuales; un buen tutorial: preguntas varias, análisis de sentimiento, tratamiento de Imágenes
- Peligros (alucinaciones, preentrenamiento, sesgos, etc) y limitaciones
- Conocimientos específicos IA Generativa
- Modelos fundacionales de lenguaje
- Técnicas de aprendizaje profundo: comprensión de técnicas de aprendizaje profundo como backpropagation, optimización, regularización, etc., que se utilizan para entrenar modelos de IA Generativa
- Programación: Habilidad en un lenguaje de programación analítica como Python (visión superficial de R), para poder interactuar con herramientas y frameworks de IA Generativa
- Implantación a través de API y/o código (aprender a crear o conectarse a una API)
- Extensión (plugins, funciones, etc.)
- Grounding, metodología y práctica
- Varios usando Inteligencia artificial generativa
- Chats
- Descriptivo, predictivo, prescriptivo
- Generación de códigos de varios lenguajes / entornos, conforme las normas de una organización
- Speech
- Conceptos básicos (LLM, tokens, lematización, stemming, annálisis de sentimientos, temperatura, modelos, embeddings, RAG, grounding, semántica, vectorización, Embeddings, grounding, etc.)
- Imágenes y video y sus modelos fundacionales
- Servicios cognitivos como Customer vision, OCR
- SORA y mención de otros como Dall-e // Designer.microsoft
- Conocimientos básicos sobre IA Generativa
Esta estructura combina la utilización de Jupyter Notebook con los servicios de Azure para proporcionar a los alumnos una formación práctica y aplicada en Inteligencia Artificial, con un enfoque específico en la implementación de algoritmos predefinidos y soluciones de IA en la nube.
- IA TRADICIONAL
- Introducción a la Inteligencia Artificial y Azure Machine Learning
- Introducción a la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en Azure
- Conceptos básicos de IA y su importancia en Azure
- Panorama general de los servicios de IA en Azure
- Introducción a la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en Azure
- Aprendizaje Automático en Azure
- Servicios de Aprendizaje Automático en Azure
- Azure Machine Learning Studio
- Azure Machine Learning Services
- Uso de los servicios de Aprendizaje Automático en Azure Notebooks
- Implementación de algoritmos predefinidos en Azure
- Implementación de modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Evaluación y ajuste de modelos en Azure
- Entrenamiento del Algoritmo, metodología y práctica
- Integración de Azure y Jupyter Notebook
- Uso de SDKs de Azure en Jupyter Notebook
- Despliegue de modelos de Machine Learning en Azure desde Jupyter Notebook
- Servicios de Aprendizaje Automático en Azure
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en Azure
- Servicios de Procesamiento del Lenguaje Natural en Azure
- Azure AI Language
- Azure AI-Search
- Implementación de PLN en Jupyter Notebook con Azure
- Análisis de sentimientos con Text Analytics
- Creación de modelos de lenguaje
- Integración de PLN con Azure Notebooks
- Servicios de Procesamiento del Lenguaje Natural en Azure
- Visión por Computadora en Azure
- Visión por Computadora en Jupyter Notebook con Azure
- Detección de objetos con Azure Computer Vision
- Creación de modelos personalizados con Azure Custom Vision
- Implementación de Servicios de Visión por Computadora en Azure
- Azure Computer Vision
- Azure Custom Vision
- Visión por Computadora en Jupyter Notebook con Azure
- Otras aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial en Azure
- Desarrollo de sistemas de recomendación con Azure Machine Learning
- Creación de chatbots mediante COPILOT
- Implementación de soluciones de IA en Azure para casos de uso empresariales
- IA responsable – Consideraciones de ética y seguridad en IA en Azure
- Ética en la IA y consideraciones legales
- Seguridad y privacidad de datos en soluciones de IA en Azure
- Introducción a la Inteligencia Artificial y Azure Machine Learning
Empresas con posibilidades de prácticas remuneradas
- ABAI GROUP
- AELIS
- ALAVA INGENIEROS
- ALTEN
- AMURA IT
- AONIDES
- ANADAT TECHNOLOGY
- ARATECH LIFESTYLE TECHNOLOGY
- ARBENTIA CONSULTING
- ARYSE
- AUREN
- AVANADE
- AVANZE
- AVVALE ESPAÑA
- BABEL
- BDO ABOGADOS
- BIP CONSULTING
- CAPGEMINI ESPAÑA
- CLOUD BUILDERS
- CONERSYS
- DIVERGER
- DxC TECHNOLOGY
- EIKONDATA
- ENCAMINA
- ENTELGY
- ESRI ESPAÑA
- EVOLUTIO
- EXCELTIC
- EXPERIENCE IT
- FAMYTEC
- FRACTALIA
- GFT IT CONSULTING
- GMV AEROSPACE AND DEFENSE
- GMV INNOVATING SOLUTIONS
- GMV SOLUCIONES GLOBALES INTERNET
- GNARUM TECNOLOGÍA y ENERGÍA
- GRUPO 10
- HDT
- HELOPS
- HOPLA! SOFTWARE
- HOTEL MARRIOT
- IAAS 365
- ILITIA TECHNOLOGIES
- INDRA
- INETUM
- INFOAVAN
- INNOCV
- INNOTEC
- INNOVA-TSN
- INTELEQUIA
- I-NERCYA
- KPMG
- KYNDRYL
- LOGICALIS SPAIN
- MAGIC BEANS
- MAKESOFT TECHNOLOGIES
- MAINTENANCE DEVELOPMENT
- MDW
- MYCLOUDDOOR
- MY PUBLIC IN BOX
- NETCHECK
- OPTIMISSA
- PLAIN CONCEPTS
- QUALITY COMPUSOFT
- QUENTAL
- RICOH ESPAÑA
- ROTOR
- SAAS LEVEL UP
- SACYR
- SATEC
- SCALIAN
- SCAN OPTIC / FERMICONSULTING
- SEMICROL
- SERIKAT
- SOFTWAREONE
- SOGETI part of Capgemini
- SOLARIG
- SOLUTEL
- SWISS RE
- TD-SYNNEX
- TOKIOTA
- TWT-TS
- UNIR
- VASS
- V-VALLEY
- ZERTIA
*Estructura académica sujeta a modificaciones.
+0%
de los responsables de RRHH consideran la certificación como parte de sus criterios de contratación.
+0%
se incorporan al mercado laboral y/o continúan sus estudios
+0
actividades complementarias gratuitas para ampliar el CV
¿Quieres que un asesor te cuente más?
Más sobre Máster de Inteligencia Artificial: Data Valuing Engineer
Beneficios de la certificación
Certificación = Empleabilidad para los Estudiantes.
El número de empleos en la industria de la computación en la nube está creciendo tan rápidamente que no hay profesionales cualificados para cubrir los puestos de trabajo disponibles. Obtener la certificación es parte de la solución.
Contratación: El 86% de los gerentes de contratación indican: las certificaciones TI son una prioridad alta o media durante el proceso de evaluación de candidatos.
El número de empleos en la industria de la computación en la nube está creciendo tan rápidamente que no hay profesionales cualificados para cubrir los puestos de trabajo disponibles. Obtener la certificación es parte de la solución.
Contratación: El 86% de los gerentes de contratación indican: las certificaciones TI son una prioridad alta o media durante el proceso de evaluación de candidatos.
¿Por qué Tajamar?
Uno de los grandes valores de estudiar en Tajamar es la estrecha relación con empresas, lo que facilita el acceso a prácticas de calidad y aumenta las oportunidades de inserción laboral al finalizar los estudios.
Nuestra metodología innovadora, que combina la formación técnica con el desarrollo de habilidades personales y profesionales es clave, como el liderazgo, la comunicación y el trabajo en equipo.