Uso de cookies

Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios. Puedes obtener más información y configurar tus preferencias.
Información sobre la política de cookies

Rechazar Cookies
Aceptar Cookies
Campus
MY_TECH_SPACE

Entrar
Campus en mantenimiento
Usuario y/o clave incorrectos
No tienes ningún entorno activo
Tu acceso ha sido restringido. Consulta con el departamento de administración
Por problemas técnicos el campus virtual es inaccesible. Estamos trabajando para solucionarlo. Disculpa las molestias.
Inicio   >  Másters y posgrados  >  Formación  >  Posgrado en Industria Machine Learning
Sesión informativa

21-09-2021

Solicita información
Solicita información Solicita información o la admisión
Solicita la admisión
Solicita la admisión
relation
Este posgrado también forma parte del itinerario formativo del máster en Transformación Digital en la Industria.

Presentación

Edición
3ª Edición
Créditos
15 ECTS (110 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Español
Precio
3.450€
Opciones de pago de la matrícula

Opciones de pago de la matrícula:
- En un único pago antes del plazo establecido en la carta de admisión al programa.
- Pago fraccionado en dos plazos:

  • El 60% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 40% restante deberá abonarse, como máximo, al cabo de 60 días a partir de la fecha de inicio del programa.
Observaciones campaña 0,7%

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 23/02/2022
Fecha de fin: 20/06/2022
Horario
Lunes: 18:15 a 21:45
Miércoles: 18:15 a 21:45
Lugar de realización
Fundació CIM
Parc Tecnològic de Barcelona
C/ Llorens i Artigas, 12
Barcelona
¿Por qué este posgrado?
Con el fin de sostener la competitividad, las empresas, y en particular las manufactureras, se encuentran inmersas en un proceso de cambio profundo influido principalmente por dos shaping fuerzas del mercado: la Transformación Digital y la Economía Circular. La Transformación Digital es un viaje que lleva a las compañías a repensar su modelo de negocio a partir del factor habilitador de la tecnología digital, conjugado con nuevas formas de gestión y superando algunos de los axiomas clásicos.

Un componente clave de este cambio es la evolución de la organización que pivota hacia la toma de decisiones basándose en los datos (fecha driven). Este punto de partida tiene un impacto trascendente en las empresas, las que en la última década han hecho un esfuerzo en gestionar su actividad en procesos (Six Sigma, Lean). La Transformación Digital incide directamente sobre los procesos, digitalizando los mismos y automatizando una parte significativa de la actividad de las personas. De este modo se convierte el proceso en software y, por tanto, lo que queda son los datos. De hecho, este es uno de los factores diferenciales que sustancia el concepto de Industria 4.0. El impacto en el negocio de mirarse el mundo a través del prisma de los datos en lugar de los procesos es realmente determinante.

En este contexto, el propósito de este posgrado es dotar al participante de las competencias y herramientas esenciales para poder convertir los datos en uno de los activos principales de las empresas industriales. Así, profesionales destacados de las disciplinas de este sector incipiente, aportarán un enfoque pragmático e introducirán las mejores prácticas actuales para que el participante tenga una visión completa.

Impulsado por:
Objetivos
El participante del posgrado dispondrá de una visión integral y eminentemente práctica de todas las etapas del ciclo de vida de los datos, iniciándose con su almacenamiento y hasta transformarla en un activo para la toma de decisiones, aplicando en algoritmos de inteligencia artificial (Machine Learning) y combinándola con sistemas de visualización que agilicen la interpretación de los humanos.

En términos concretos, el participante será capaz de conocer y aplicar los fundamentos de:

  • La gestión y almacenamiento del dato en sistemas comerciales cloud SQL y NoSQL (small & big data, bases de datos cloud / edge).
  • La praxis para limpiar y purgar los datos (conceptos básicos de estadística con un enfoque práctico).
  • Técnicas de Machine Learning para la identificación de patrones, que permitan predecir estados futuros (mantenimiento basado en la condición, estimación de la capacidad, mejora de la productividad) o extraer características fundamentales sobre productos y procesos
  • Experiencia un entorno visual Cloud (sin programación, Microsoft Machine Learning Studio) para implementar y gestionar todo el flujo, entrenando modelos Random Forest, XGBoost y Deep Learning.
  • Visualización de la información, elaborando dashboards online integrados con los sistemas de información corporativos.
¿A quién va dirigido?
Técnicos de automatización de producción en la conexión vertical del proceso que generan datos de proceso y necesitan valorizarlos las; responsables de operaciones que debe conocer qué necesitan y de qué datos disponen; ingenieros data analysis; expertos en bases de datos en entornos industriales.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
3 ECTS 21h
Arquitectura de Datos y BBDD
  • Almacenamiento de datos (Data Storage) y Ges􀆟ó de los datos (Data Management).
  • Modelos de Datos y Bases de Datos.
  • Tipos de datos estructurados vs no estructurados.
  • Dimensiones de los datos: Small Fecha vs Big Data.
  • Temperatura de los datos. Misión crítica vs Archivo.
  • Cloud vs Fog vs Edge.
  • Bases de Datos: Relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL). MySQL y MongoDB.
  • Ecosistemas Hadoop y Spark.
  • Plataformas comerciales en la nube: Azure, AWS, Google Cloud Platform, IBM.
3 ECTS 24h
Exploración de Datos
  • Modelos de Machine Learning.
  • Fundamentos de Data Science.
  • Preprocesado. Técnicas de regresión multivariado.
  • Feature Extraction.
4 ECTS 30h
Machine Learning en la Indústria
  • El Valor de la AI en la Industria.
  • Desarrollo de Proyectos de ML en la Industria (A Day in a Life).
  • Entrenamiento algoritmos habituales: SVM, Random Forest, Logis􀆟c Regression, XGBoost.
  • ML end-to-end y puesta en producción.
  • Puesta en producción y MLOps.
2 ECTS 15h
Redes Neuronales y ML no Estructurado
  • Visión Artificial Industrial y Deep Learning.
  • Conceptos de Deep Learning.
  • Intro a Nodo-RED.
  • Utilizar Teachable Machine 2.0 de Google (basado en javascript) para hacer una pequeña aplicación web integrable.
2 ECTS 15h
Visualización de Datos para la Toma de Decisiones
  • Introducción. Las necesidades de los negocios.
  • Visualización de datos en los ámbitos operacionales. Casos Reales.
  • Real Time Data vs Incremental.
  • Estructura de un proyecto de Data Analytics. Requisitos funcionales y técnicos, y desarrollo de la solución (PowerBi).
1 ECTS 5h
Caso de Estudio
Titulación
Diploma de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud del art. 34.1 de la L.O. 4/2007, de 12 de abril, por la cual se modifica la L.O. 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial. De no ser así, el estudiante obtendrá un certificado de superación expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. (Ver datos que constan en el certificado).
Oferta modular
Este posgrado forma parte del itinerario formativo del máster en Transformación Digital en la Industria .
Este máster se estructura en los módulos que se indican a continuación. Si no deseas cursar todo el máster puedes matricularte de uno o diversos módulos.
Máster:
relation Posgrados:

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiante y la consecución de las competencias necesarias.

Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los estudiantes podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
Los estudiantes de este posgrado tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre estudiantes, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Sabaté i Domènech, Francesc

    Ingeniero industrial eléctrico por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Máster en Producción Automatizada y Robótica (PAIR) por el CIM-UPC. Actualmente es director del Máster en Producción Automatización y Robótica [PAIR] y del Master en Transformación Digital en la Industria [MTDI] en la UPC School desarrollado al CIM-UPC. Director general de TEDELOC, empresa especializada en proyectos y consultoría de automatización, integración de los mundos OT / IT y gestión de información. Hace más de veinte años que desarrolla y dirige proyectos de automatización vertical de información de sistemas productivos.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Solicita información o la admisión

Contacto:
(34) 93 512 33 37
¡Solicitud recibida!
Una vez registremos tu petición, recibirás confirmación por correo electrónico y nos pondremos en contacto contigo.

Gracias por tu interés en nuestros programas formativos.
Error
Por un error en la conexión a la base de datos tu solicitud no se ha podido cursar. Te agradeceríamos que repitas el proceso más tarde o bien que te pongas en contacto con nosotros llamando al (34) 93 112 08 08 o enviándonos un correo electrónico a: webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Has superado el tamaño máximo del fichero
  • Si tienes alguna duda sobre el posgrado.
  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




  política de protección de datos

* Campos obligatorios

Información básica o primera capa sobre protección de datos

Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

Datos de contacto del delegado de protección de datos

info.dpo@fpc.upc.edu

Información adicional

Política de Privacidad de nuestra página Web. + INFORMACIÓN

Plazo de conservación

Política de Privacidad de nuestra página Web. + INFORMACIÓN

Cesión de imagen

Aceptación a la cesión, por un periodo de 10 años, las imágenes que la FPC pueda captar en las instalaciones donde se desarrolle su actividad, a fin de difundir y promocionar las actividades de la FPC y por el medio que esta tenga por conveniente.

Servicios de pago

En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.

Enviar