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bscookie LinkedIn Used by the social networking service, LinkedIn, for tracking the use of embedded services. 2 años HTTP
lidc Used by the social networking service, LinkedIn, for tracking the use of embedded services. 1 dia HTTP
i/jot Twitter Inc. Sets a unique ID for the visitor, that allows third party advertisers to target the visitor with relevant advertisement. This pairing service is provided by third party advertisement hubs, which facilitates real-time bidding for advertisers. Session Pixel
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Este posgrado también forma parte del itinerario formativo del máster en Tecnologías Aplicadas a la Mecatrónica 4.0.

Presentación

Edición
2ª Edición
Créditos
15 ECTS (94 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Español
Precio
2.500€ 2.250€(10% de descuento si te matriculas antes del 30 de Junio)
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
Inicio clases: 10/10/2023
Fin clases: 20/02/2024
Fin programa : 13/03/2024
Horario
Martes: 18:00 a 21:30
Jueves: 18:00 a 21:30
Lugar de realización
ETSEIB - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona
Av. Diagonal, 647
Barcelona
Vídeo de presentación
¿Por qué este posgrado?
La industria es un sector en continua transformación que actualmente se encuentra en pleno cambio de paradigma. La era digital, con el tratamiento analítico de los datos y la progresiva automatización de los procesos productivos, ha hecho que el salto a la industria 4.0 o industria inteligente ya sea una realidad.

Este posgrado en Técnicas para la Digitalización en la Industria proporciona las herramientas necesarias para tratar y analizar datos en la industria con el objetivo de entender sus patrones y crear algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la mecatrónica.

A lo largo del programa se analizarán conjuntos de datos y se desarrollarán modelos de aprendizaje automático, también llamados machine learning, que permiten optimizar un sistema a través de la observación y el análisis de los datos que este genera. Se estudiarán las tecnologías que permiten almacenar y representar estos datos y se introducirán los principales conceptos de la inteligencia artificial en la industria para aplicar estas técnicas de machine learning en ejemplos prácticos reales del ámbito de la mecatrónica. En el posgrado también se utilizarán herramientas para optimizar su operación de acuerdo con una función objetiva.
Objetivos
  • Conocer soluciones y sistemas big data aplicables a la industria 4.0.
  • Desarrollar competencias digitales en el ámbito de la mecatrónica industrial.
¿A quién va dirigido?
  • Ingenieros o graduados que quieran aprender ciencias de la información aplicadas al mundo industrial.
  • Profesionales del sector industrial con visión técnica y de programación.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
12 ECTS 91h
Técnicas para la Digitalización en la Industria
  • Principios matemáticos y herramientas de optimización
    • Principios básicos de optimización.
    • Formulaciones matemáticas, deterministas y heurísticas.
  • Tecnologías de la información
    • Introducción a las TIC (Virtualización, Linux).
    • Introducción a la programación (lenguaje C).
    • Gestión de repositorios (GIT).
    • Bases de datos.
    • Diseño de páginas web (HTML y CSS).
    • Lenguajes de programación (PHP y Javascript).
  • Introducción a big data y machine learning
    • Introducción a Python.
    • Visualización de datos para data science.
    • Introducción a big data y machine learning: conceptos básicos, tipos de aprendizaje, data pipeline y campos de aplicación.
    • Estadística descriptiva para el análisis de datos. Comprensión, limpieza y preprocesado de datos.
    • Modelos de aprendizaje supervisado: regresión.
    • Modelos de aprendizaje supervisado: clasificación.
    • Modelos de aprendizaje no supervisado: clustering, reducción de dimensionalidad.
  • Aplicaciones industriales del machine learning
    • Digital twins.
    • Mantenimiento predictivo: instalación de sensores, monitoreo de datos y realización de un algoritmo de predicción de fallo.
    • Inteligencia artificial para el diseño de componentes.
3 ECTS 3h
Práctica del Posgrado en Técnicas para la Digitalización en la Industria
Con la práctica final, el estudiante pone en práctica y demuestra los conocimientos adquiridos a lo largo del posgrado, además de tener ocasión de realizar y presentar un proyecto que puede ser de utilidad para su empresa.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
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. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya, se aprueban anualmente por el Consejo de Gobierno de la Universidad. (Ver datos que constan en el certificado).
Oferta modular
Este posgrado forma parte del itinerario formativo del máster en Tecnologías Aplicadas a la Mecatrónica 4.0 .
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:
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Metodología de aprendizaje

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



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space el estudiantado podrá 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
El estudiantado de este posgrado tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, 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
  • Gomis Bellmunt, Oriol
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    Doctor en Ingeniería Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor Catedrático del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la UPC. Miembro del Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC). Actividad en temas de control de convertidores y generadores eléctricos, energía eólica onshore y offshore, sistemas de transporte HVDC para grandes parques eólicos marinos y microrredes.
  • Heredero Peris, Daniel
    Heredero Peris, Daniel
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    Doctor en Ingeniería Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor asociado de la UPC y subdirector del máster en Tecnologías Aplicadas a la Mecatrónica 4.0. Ha impartido clases en los módulos de actuadores neumáticos, automatización y comunicaciones industriales. Jefe de proyectos en el Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC). Su actividad incluye la participación en proyectos industriales y competitivos, de ámbito estatal o europeo, alineados con el control avanzado de cargadores de vehículo eléctrico y microrredes.
Profesorado
  • de la Mata García, Domingo Jesús
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    Graduado en ingeniería informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente Ingeniero técnico en el Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC).
  • Díaz González, Francisco
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    Doctor en Ingeniería Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la UPC y miembro del Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC). Trece años de experiencia en torno a la aplicación de sistemas de almacenamiento de energía en sistemas de generación renovable y redes eléctricas.

  • Galceran Arellano, Samuel
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    Doctor en Ingeniería Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor agregado de la UPC y fundador del Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC).
  • Heredia Cervera, Francisco Javier
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    Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Barcelona (UB) y Doctor en Investigación Operativa por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor Titular en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Su área de interés són los modelos y algoritmos de optimización matemática aplicados a problemas en sistemas energéticos (energias renovables, mercado de electricidad), y cadena de suministro (Indústria 4.0). Ha participado en un total de 17 proyectos de investigación financiados, siete de ellos como investigador principal, en colaboración con diversas empresas del sector energético y de producción industrial.
  • Jené Vinuesa, Marc
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    Doble Master en Ingeniería de la Energía para la Katholieke Universiteit Leuven (KUL) y por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), dentro del programa Energy for Smart Cities (EIT InnoEnergy). Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales por la UPC. Actualmente es parte del equipo del Centro de Innovación Tecnológica en Convertidores Estáticos y Accionamientos (CITCEA-UPC) y trabaja en proyectos de Big Data aplicada a la industria de la energía. Ha sido seleccionado para participar en diferentes programas de emprendimiento como el Red Bull Basement y la Entrepreneurship Journey de InnoEnergy.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Salidas profesionales

  • Arquitecto de soluciones big data.
  • Analista de datos.
  • Desarrollador de sistemas big data.
  • Machine learning scientist.
  • Desarrollador de competencias digitales.

Testimonios y noticias

Testimonios

Hacía años que estaba en el mismo sector y decidí que quería entrar en la industria de los dispositivos y equipamientos médicos mientras expandía mis conocimientos como ingeniero mecánico. Este máster me ha permitido entrar a trabajar en el ámbito que quería y hacerlo aplicando los conocimientos aprendidos en el máster, en concreto en utillajes y automatismos en la línea de producción de catéteres, en la empresa donde trabajo. Sin duda, este programa es la herramienta adecuada para los ingenieros mecánicos y electrónicos que quieran expandir sus habilidades y convertirse en el perfil versátil y completo que requiere la revolución industrial 4.0 que estamos viviendo actualmente.

Àlex Sanz Ingeniero de procesos en iVascular

Testimonios<
Ya había cursado la carrera en la UPC y era consciente que esta universidad es el mayor referente a nivel técnico. Escogí este máster en Mecatrónica 4.0 porque el contenido del programa está muy enfocado a la práctica, justo lo que necesitaba para conectar realmente con las necesidades que la industria demanda. En el sector industrial, llevamos mucho tiempo hablando de automatización e industria 4.0, pero ahora ya se ha vuelto una realidad ineludible para todos sus profesionales. Hoy en día, tener perfil puramente mecánico ya se queda corto, como ingenieros debemos apostar por el futuro y el futuro está en este tipo de programas de especialización que combinan ingeniería y digitalización.

Núria Roca Senior engineer en QuEST Global

Testimonios<
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  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
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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.




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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

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info.dpo@fpc.upc.edu

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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.

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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.


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