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Titulación
Modalidad
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Online
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6 meses - 12 ECTS
Baremable Oposiciones
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sin intereses
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Opiniones de nuestros alumnos

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Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Daniel Requena

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Daniel Requena, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso en linea Homologado?

El hecho de querer ampliar mis conocimientos para poder desempeñar mi trabajo de forma más profesional.

Daniel Requena, ¿qué has aprendido en el Curso en linea Homologado?

La facilidad para acceder al contenido en el entorno virtual.

Daniel Requena, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea Homologado?

Ampliar mis conocimientos previos de anatomía, y nuevos conocimientos de biomecánica.

Daniel Requena, ¿qué has echado en falta del Curso en linea Homologado?

En este curso concreto no he sentido la necesidad de comunicarme con el equipo, pero si lo hubiese necesitado, sería como siempre positiva.

Lucia

GUADALAJARA

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Me ha gustado mucho el curso. Muy asequible económicamente y al ser online tienes muchas facilidades en el horario

Marcos

TELEDO

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Me ha gustado mucho que profundizasen en las herramientas que se pueden usar y en el método de usar las mismas. Lo recomiendo mucho.

Jaime

SEGIOVIA

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Todos son muy profesionales y cuando llamaba por cualquier duda me han atendido de manera muy agradable. Recomiendo mucho el curso.

Juan

SORIA

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Se trata de un curso muy completo en el que se habla sobre la utilidad de la inteligencia artificial dentro de los negocios.

Teresa

ZARAGOZA

Opinión sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Es uno de los cursos que más me han gustado. Los profesores explican todo de manera que se entiende perfectamente y el tutor que me asignaron me ayudó en todo lo necesario.
* Todas las opiniones sobre Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso inteligencia artificial en los negocios

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Resumen salidas profesionales
de Curso inteligencia artificial en los negocios
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un campo de vital importancia para las empresas. El auge del big data y la necesidad de extraer conocimientos valiosos de grandes volúmenes de información han impulsado el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en IA. El business intelligence (BI) y la visualización de datos desempeñan un papel crucial en la toma de decisiones empresariales, al permitir el análisis y la presentación de información de manera clara y efectiva. Este Curso de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios te formará para utilizar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos y visualización, lo que permitirá transformar información en conocimientos para mejorar la eficiencia y competitividad de las organizaciones.
Objetivos
de Curso inteligencia artificial en los negocios
- Comprender los conceptos del big data, business intelligence e inteligencia artificial aplicada a los negocios. - Aprender las fases de un proyecto de big data y adquirir habilidades para su implementación exitosa. - Conocer las herramientas y técnicas de visualización de datos más utilizadas en el campo del business intelligence. - Dominar el procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en el desarrollo de chatbots. - Adquirir habilidades en el análisis y minería de datos para obtener información relevante y valiosa. - Aplicar herramientas y lenguajes de programación como Python, R y Weka en el análisis de datos. - Explorar las oportunidades y salidas laborales en el campo de la inteligencia artificial y business intelligence.
Salidas profesionales
de Curso inteligencia artificial en los negocios
Con este Curso de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios, podrás optar a diversas salidas laborales en el campo de la inteligencia artificial, el business intelligence y el análisis de datos. Podrás trabajar como científico de datos, analista de datos, consultor de business intelligence o desarrollador de chatbots estando preparado para trabajar en diferentes sectores.
Para qué te prepara
el Curso inteligencia artificial en los negocios
Este Curso de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios te prepara para comprender y aplicar conceptos clave en inteligencia artificial, big data, business intelligence y visualización de datos en el contexto empresarial. Adquirirás habilidades prácticas en el diseño e implementación de proyectos de big data, el análisis y minería de datos, la creación de visualizaciones efectivas y el uso y creación de chatbots personalizados.
A quién va dirigido
el Curso inteligencia artificial en los negocios
Este Curso de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en adquirir conocimientos y habilidades en el campo de la inteligencia artificial, business intelligence y visualización de datos y aquellos que deseen explorar el uso de chatbots y el procesamiento del lenguaje natural en aplicaciones empresariales.
Metodología
de Curso inteligencia artificial en los negocios
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso inteligencia artificial en los negocios

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  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafíos para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

Titulación de Curso inteligencia artificial en los negocios

Titulación Universitaria de Curso Superior de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios con 300 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Curso De Inteligencia Artificial NegociosCurso De Inteligencia Artificial Negocios
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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¿Conoces los usos de la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es lo referido a la tecnología, la computación y la ciencia que integra máquinas que puedan tomar decisiones, resolver problemas y autorizar procesos, lo que a fin de cuentas es traducido como un ahorro de tiempo y de dinero, lo que hace que los humanos sean impulsados a hacer tareas de carácter más productivas e intelectuales en lugar de otras cosas como pueden ser labores operativas. 

Podemos encontrar que la inteligencia artificial está presente en una gran cantidad de aspectos de nuestra vida y es por ello por lo que podemos verla aplicada en distintos ámbitos. Algunos ejemplos de esto pueden ser: 

· Inteligencia artificial en medicina: dentro de este sector podemos encontrar varios chatbots que son capaces de analizar los síntomas que se les indican y, con base en esto, poder emitir un diagnóstico preliminar.

· Inteligencia artificial en el ámbito educativo: esta es capaz de realizar una serie de propuestas personalizadas de cursos con la finalidad de mejorar el rendimiento académico de los alumnos. 

· Inteligencia artificial en el transporte: nos permite reducir de manera considerable los accidentes en la carretera, hacer una planificación de las rutas de transporte según la demanda, entre otras ventajas. 

· Inteligencia artificial en la banca: nos da la posibilidad de detectar posibles fraudes, así como predecir el comportamiento de los mercados, entre otras cosas.

· Inteligencia artificial en marketing y publicidad: tenemos la opción de realizar predicciones de ventas de determinados productos y servicios. 

Inteligencia artificial en los negocios 

La inteligencia artificial en las empresas presenta un gran número de posibilidades. Las oportunidades que debemos destacar son las siguientes: 

· Mejora de toma de decisiones: ya que se pueden analizar grandes cantidades de datos y con base en esto proporcionar información valiosa en tiempo real.

· Optimización de procesos: la inteligencia artificial se encarga de automatizar una serie de procesos complejos y repetitivos, y, de esta forma, las empresas pueden reducir costos y mejorar la eficiencia. 

· Personalización de experiencias: da la posibilidad a las empresas de personalizar las experiencias de los clientes, lo que hace que pueda mejorar de manera considerable su satisfacción. 

· Identificación de patrones: tiene la capacidad de poder identificar patrones en grandes conjuntos de datos, los cuales serían difíciles de detectar por el ser humano. 

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