El Postgrau Online en Data Science i Intel·ligència Artificial (30 ECTS) està format per dos títols d’Expert Universitari, dissenyats per oferir-te una formació completa i pràctica en les àrees més demandades del mercat actual:
1. Expert Universitari en Ciència de Dades (15 ECTS)
Et prepararàs per dominar l’anàlisi de dades i la seva aplicació en la presa de decisions empresarials estratègiques a través dels següents mòduls:
Assignatura 1: Fonaments de la ciència de les dades. 5 ECTS
L’assignatura proporciona una introducció equilibrada entre la teoria i la pràctica en ciència de dades. S’estudien els fonaments d’estadística per a la ciència de dades i la utilització del llenguatge R, finalitzant amb l’aplicació dels coneixements adquirits mitjançant un cas pràctic. Aquest enfocament permet adquirir els fonaments bàsics estadístics i de les eines per a la seva utilització en estudis en l’àmbit de la ciència de dades.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. Introducció a la ciència de dades
|
|
2. Fonaments d’estadística per a la ciència de dades
|
|
3. Introducció al llenguatge R
|
|
4. Cas pràctic
|
Assignatura 2: Dades i negoci. 5 ECTS
En l’actual entorn de riquesa de dades, és imprescindible entendre com aquestes generen el coneixement que permet desenvolupar un negoci. La gestió moderna d’empreses té en compte les possibilitats que un correcte procés d’explotació i gestió de dades ofereix per a la presa de decisions.
Millors respostes a preguntes habituals o noves preguntes a reptes empresarials són possibles avui gràcies a la ciència de les dades aplicada a la gestió.
L’analítica i la ciència de dades estan canviant els paradigmes fonamentals del món dels negocis, creant un tipus de negoci completament nou.
Aquesta assignatura capacita a professionals a través d’estudis de casos per tancar la bretxa entre el món de la ciència de dades i el dels líders i directors d’empreses. S’ha dissenyat per a professionals amb o sense experiència directa en l’àmbit de la gestió d’empreses.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. Introducció a la ciència de dades
|
|
2. Anàlisi de dades
|
|
3. Cas de negoci
|
Assignatura 3: Business intelligence. 5 ECTS
En el context empresarial actual i a partir de les dades que es disposen, és imprescindible entendre com aquestes generen el coneixement que permet desenvolupar un negoci. La gestió moderna d’empreses té en compte les possibilitats que un correcte procés d’explotació i gestió de dades ofereix per a la presa de decisions.
Millors respostes a preguntes habituals o noves preguntes a reptes empresarials són possibles avui gràcies a la ciència de les dades aplicada a la gestió.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. El propòsit i la utilitat del Business Intelligence
|
|
2. Les dades
|
|
3. L’anàlisi
|
2. Expert Universitari en Intel·ligència Artificial (15 ECTS)
Exploraràs les tècniques i aplicacions més avançades de la intel·ligència artificial per desenvolupar solucions innovadores:
Assignatura 1: Fonaments d’intel·ligència artificial. 5 ECTS
L’assignatura proporciona una base sòlida que permet dotar a l’alumnat de les habilitats bàsiques per al desenvolupament de sistemes basats en intel·ligència artificial. S’introdueix i s’estudia el llenguatge de programació Python, explorant els paradigmes principals que estructuren aquest camp, com els sistemes basats en regles, l’aprenentatge automàtic i l’aprenentatge profund. També s’aborden els desafiaments ètics actuals associats a l’ús de la Intel·ligència Artificial.
L’aprenentatge culmina amb un cas pràctic en què s’integren els coneixements adquirits durant l’assignatura.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. Introducció a la intel·ligència artificial
|
|
2. Introducció a Python
|
|
3. Cas pràctic
|
Assignatura 2: Sistemes basats en el coneixement. 5 ECTS
S’introdueixen els conceptes base de la intel·ligència artificial, començant pels algorismes de cerca per comprendre quin tipus de problemes són capaços de resoldre i quines característiques tenen. Aquests algorismes ens permeten comprendre i dissenyar l’estructura de qualsevol Sistema Basat en el Coneixement.
A més, aquesta base permet presentar a continuació els conceptes d’Aprenentatge Automàtic, juntament amb els mètodes d’aprenentatge supervisat (k-NN, Arbres de decisió, etc.) i els mètodes d’aprenentatge no supervisat (Clustering).
Finalment, l’assignatura culmina amb la web semàntica i les dades enllaçades (grafs). La web semàntica permet enriquir els conjunts de dades a través de les representacions formals del coneixement: les ontologies.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. Intel·ligència artificial i sistemes basats en el coneixement
|
|
2. Aprenentatge automàtic
|
|
3. Aprenentatge no supervisat i web semàntica
|
Assignatura 3: Intel·ligència artificial per a la ciència de dades. 5 ECTS
En la ciència de les dades és imprescindible aplicar la intel·ligència artificial a un Sistema Basat en el Coneixement. Aquests mètodes permeten explicitar el coneixement de la base de coneixement. S’estudiaran mètodes i eines d’intel·ligència artificial aplicades i aplicables a l’anàlisi de dades i generació de models.
Des d’aquest punt de vista, es completen els conceptes de Machine Learning i s’aborden les tècniques d’aprenentatge automàtic profund i els mètodes avançats d’intel·ligència artificial.
| Temari de l'assignatura |
|---|
|
1. Machine Learning Algorithms
|
|
2. Deep Learning
|
|
3. Computació evolutiva
|