Inicio octubre 2023

Curso Experto en Nuevas Tecnologías Digitales: Big Data, IA & IoT

DURACIÓN

150 horas (6 meses)

HORARIO

Jueves y viernes (tardes)
Sábados (mañana)

FORMATO

Virtual en directo / Presencial

EQUIPO DOCENTE

Profesores de máximo nivel

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      Objetivos

      • Formar jóvenes/no jóvenes profesionales en Big Data, IA y Transformación Digital para que puedan trabajar en empresas de la Región y contribuir a su desarrollo en su proceso de transformación digital.
      • Desarrollar un grupo de profesionales que permanezcan en la región sin tener que emigrar a polos tecnológicos de Madrid y Barcelona.
      • Proporcionar a empresas de Castilla y León de personas con conocimientos técnicos en las tecnologías de Big Data, Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial, de manera que sea una semilla para que estas empresas del sector industrial (automoción), agroalimentario y vitivinícola fortalezcan sus procesos de transformación digital

      Plan de estudios

      • Introducción a Big Data e Inteligencia Artificial, transformación digital y nuevas tecnologías
      • Los Datos y el Negocio
      • Analítica Avanzada de Datos
      • Gobierno del Dato
      • Tecnología: Infraestructuras Big Data

      Itinerarios optativos

      Itinerario 1:

      Big Data e IA en el Sector Industrial (Automoción)

      Itinerario 2:

      Big Data e IA en el Sector Agroalimentario (Vitivinícola)

      Itinerario 1:

      Big Data e IA en el Sector Retail

      Contenidos comunes y particularizados para cada uno de los 3 sectores:

      • Retos del sector
      • Aplicación de las nuevas tecnologías digitales en el sector
      • Analítica avanzada e IA en el sector: Casos de uso de analítica avanzada e IA
      • Masterclass
      • Caso práctico: Desarrollo de un caso de uso de aplicación en el sector.

      Directora

      María Muñoz

      Ingeniera superior en Informática y Comunicaciones con Postgrado en Dirección de proyectos y certificaciones PMP® y ESF®. Directora de Desarrollo de Negocio en Telefónica Tech AI of Things, con más de 20 años de experiencia en proyectos de software y más de 10 años en proyectos de BI, Big Data e IA. Co-autora del “Libro Blanco para la Digitalización de las Pymes”. Impartición de Masterclasses en Universidades.

      Profesores

      Miguel Llopis

      Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales y MBA. Más de 20 años de experiencia directiva internacional y de desarrollo de negocio en empresas de ingeniería y tecnología y 10 años de experiencia en proyectos de BI, Big Data y Analítica Avanzada de Datos. Profesor de ICEX/CECO en el “MBA in International Management” y experiencia docente en la Universidad Carlos III.

      Alberto Ogbechie

      Ingeniero Industrial y Máster en Inteligencia Artificial. Consultor durante 10 años en el área de Data & Analytics realizando asesorías de estrategia Big Data, Centros de Excelencia Analíticos y definición de arquitecturas Big Data Gobierno del Dato. Director en Pfizer en el Departamento de Global Supply Chain incorporando IA, BI y autoconsumo de datos.

      Daniel Sierra

      Lead Data Scientist Senior con amplia experiencia en el diseño, desarrollo y puesta en producción de casos de uso de Inteligencia Artificial para distintos sectores económicos e industriales. Profesor en el campo de la Inteligencia Artificial (IE, KSchool) en el Master de Big Data. Cofundador de Fitizens, start-up tecnológica de IA centrada en el mundo del fitness.


      Raúl López

      Senior Business Development Manager en Telefonica Tech AI of Things, en el área de desarrollo de negocio de proyectos de analítica avanzada, AI e IoT, especializado en infraestructuras y plataformas Big Data e IoT. Profesional con 20 años de experiencia gestionando proyectos de tecnologías de la información, con experiencia como director de Proyectos IT.


      Mario Ezquerro

      System Administrator & DevOps Architect con más de 25 años de experiencia. Establecimiento de procesos operativos en diferentes entornos cloud y on-premise. Mejora de los entornos de pruebas y simulación automatizados y gestión de servidores en una infraestructura crítica distribuida y de alta disponibilidad, procesos de monitorización y desarrollo de DevOps en sistemas Windows y Linux.


      José Manuel Tome

      Ingeniero Industrial, MBA y PMP. Responsable de la implantación de iniciativas de Transformación Digital en las Unidades de Negocio y Áreas Corporativas de CEPSA. Responsable de Desarrollo e implementación de nuevas tecnologías para la mejora de la eficiencia en plantas industriales e instalaciones de energía renovable. Miembro del Grupo de Industria 4.0 @ ISA en España.


      David Colacios

      Head of Sales en Telefonica Tech AI of Things, Executive MBA. Más de 20 años de experiencia como director Comercial en el desarrollo de negocio y la transformación digital de empresas del sector retail. Implantación de tecnologías digitales en la empresa para la transición hacia organizaciones orientadas al dato para su acceso, explotación, análisis y toma de decisiones.


      Rafael Cabrera

      Ingeniero de Telecomunicaciones, MBA y Master en Data Science Gerente de Consultoría de Datos en Telefónica TECH en proyectos de analítica avanzada, Internet of Things (IoT). Experto en Gobierno del Dato, Gestión del Cambio y Formación, habiendo liderado proyectos de transformación en grandes empresas multinacionales y organismos públicos.


      Sendoa Sola

      Ingeniero de Telecomunicaciones, MBA, titulado en gestión internacional por la Georgetown University y PDD del IESE. Lleva desarrollando su carrera profesional desde hace más de 10 años en ámbitos como la telemática, la seguridad del dato, el Big Data y el IoT habiendo liderado el departamento de desarrollo de negocio y de desarrollo de soluciones IoT de una empresa industrial internacional. Es, a su vez, colaborador en el Comité Europeo de Normalización (CEN-CENELEC) en materias como la privacidad del dato, la regulación en la venta de datos y la seguridad de infraestructuras críticas y miembro de la FiWare Foundation, que promueve la transparencia en el gobierno y la estandarización de la tecnología en materia de Gestión Urbana y Territorial.

      Contenidos del curso

      I. Introducción a Big Data e Inteligencia Artificial, transformación digital y nuevas tecnologías

      • La Cuarta Revolución Industrial: La Revolución Digital.
      • El impacto en las personas, la sociedad y los negocios.
      • Las nuevas tecnologías: Pool de tecnologías, integración en los
        negocios y nuevos negocios.
      • Impacto en los distintos sectores económicos, empresariales y la
        Administración Pública.
      • La sociedad de los datos y el valor de los datos.
      • Introducción al Big Data y la Inteligencia Artificial: Conceptos
        básicos, diferencias ente IA y Big Data.
      • Gobierno del Dato, analítica avanzada, tecnología (Data Lakes y
        Data Fabrics), la explotación del dato.
      • Los Datos dentro de una organización: Oficina del Dato: Objetivos,
        funciones, responsabilidades, perfiles profesionales

      II. Los Datos y el Negocio

      • Aplicación de la analítica en la cadena de valor de una organización. (Casos de uso analíticos)
      • Tipología de modelos analíticos: analítica predictiva, descriptiva, prescriptiva.
      • Distintos modelos analíticos dan respuestas a distintas necesidades del negocio.
      • Master Class: Aplicación de la analítica en dos casos de uso.

      III. Analítica Avanzada de Datos

      Programación en Python
      • Introducción al ecosistema Python para análisis de datos
      • Conceptos básicos: Comentarios, variables, tipos de dato
      • Strings y estructuras de datos
      • Control de flujo: Condicionales
      • Control de flujo: Bucles
      • Diccionarios
      • List (dict) Comprehension
      • Funciones
      • I/O y Ficheros
      • Excepciones
      Análisis de datos en Python

      Pandas: Manejo de datos estructurados en Python

      • Introducción a Pandas
      • Agregación y agrupación
      • Operaciones Join
      • Data Quality
      • Operaciones vectoriales
      • Series temporales con Pandas
      • ETLs con Pandas

      Librerías de visualización en Python

      • Matplotlib, Seaborn y otros
      • Plotly: Gráficos interactivos en Python

      Scikit-learn: Machine Learning en Python

      • Fundamentos de ML
      • Preparación de datos. Ingeniería de variables
      • Aprendizaje supervisado: Regresión
      • Aprendizaje supervisado: Clasificación
      • Aprendizaje no supervisado

      IV. Gobierno de datos

      • Introducción Gobierno del Dato
      • Framework DAMA
      • Herramientas de GD
      • Implementación de GD
      • Data Lake gobernado: Casos de uso como elemento tractor.
      • Masterclass casos de uso
      • Ejercicio práctico de Gobierno del Dato

      V. Tecnología: Infraestructuras Big Data

      • Plataformas Big Data: Data Lake/ Data Fabric.
      • Plataformas on-premise/ cloud/ híbridas: Ventajas y desventajas
      • Características y componentes de un DL.
      • Despliegue de plataformas.
      • Fabricantes: Hiperescalares/ plataformas existentes (benchmarking
        de plataformas)
      DOCKER

      Introducción a Docker

      • El proyecto Docker
      • Contenedores
      • Componentes
      • Instalación

      Aspectos básicos

      • Dockerfile
      • Imágenes de contenedores
      • Registros de contenedores
      • Ejecución de contenedores

      Almacenamiento

      • Volúmenes
      • «Bind mounts»
      • Drivers de almacenamiento

      Networking

      • Redes
      • Puertos y conexión
      • Drivers de networking

      Docker Compose

      • Instalación
      • Servicios
      • Despliegue y operaciones
      FIWARE

      ¿Qué es FIWARE?

      • Introducción: creación, evolución y futuro
      • Características
      • Sectores aplicables y casos de éxito
      • Ejemplo de plataforma
      • El ecosistema FIWARE

      Arquitectura FIWARE

      • FIWARE Catalogue
      • Generic Enablers
      • Arquitectura completa
      • Dokerización

      Gestión de información de contexto

      • FIWARE Orion Context Broker
      • Despliegue y configuración

      Recogida de datos de sensores

      • FIWARE IoT Agents
      • Despliegue y configuración

      Almacenamiento de los datos

      • Quantum Leap
      • Draco
      • Despliegue y configuración

      Visualización de los datos

      • Grafana
      • Despliegue y configuración