Temario

Estas son las asignaturas que estudiarás en nuestros estudios de

Especialización Universitaria Proyectos de Analítica Predictiva de datos para la Industria 4.0:

 

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1- Aspectos generales de la Analítica de datos y sus aplicaciones para la Industria  4.0 (3 ECTS)

  • Presentación del título propio: objetivos y estructura de contenidos
  • Contexto global de la Industria 4.0
  • Conceptos generales y visión integradora de la analítica de datos y el Big Data
  • Contextos de aplicación de la analítica predictiva de datos en negocios industriales: mantenimiento predictivo, optimización de procesos, ecoeficiencia
  • Tecnologías complementarias en el despliegue de la analítica de datos en la industria
  • Casos de éxito presentados por empresas industriales

2- El rol del Director/a de proyectos de Analítica Predictiva de Datos en la Industria 4.0 (4 ECTS)

  • Traducir un problema de negocio de la industria manufacturera en un proyecto de analítica predictiva de datos
  • Alinear estrategia de empresa y estrategia del proyecto: complejidad vs valor y escalabilidad
  • Gestionar expectativas: medir, comunicar y presentar
  • Atribuciones como Director de Proyectos. técnicas y marcos metodológicos para la Dirección de proyectos de analítica predictiva de datos
  • Perfiles principales en los equipos de proyectos de analítica de datos
  • Claves específicas de los proyectos para la industria manufacturera: aspectos prácticos derivados de la práctica profesional

3- La Ingeniería de datos en proyectos de Analítica de Datos en la Industria 4.0 (5 ECTS)

  • Instrumentación, captura y buses de comunicación de datos en diferentes ámbitos de monitorización indus-trial.
  • Protocolos de comunicación y control para el Industrial Internet of Things (IIoT).
  • Sensórica avanzada (smart sensors) para la Industria 4.0
  • Infraestructura Big Data en el dominio de la Industria 4.0: entornos on-premise vs cloud
  • Arquitecturas Big Data y Ecosistema de herramientas
  • Modelos de programación distribuidos y bases de datos NoSQL

4- La ciencia de datos y los modelos de Analítica Predictiva en la Industria 4.0 (9 ECTS)

  • Representación del conocimiento. Preprocesado, filtrado y limpieza de datos. Ingeniería de características. Correlación y causalidad
  • Aprendizaje de modelos a partir de datos. Ontología general de técnicas de análisis de datos. Estrategias de validación y evaluación
  • Aprendizaje supervisado. Clasificación y regresión
  • Aprendizaje semi-supervisado
  • Aprendizaje no supervisado. Clustering. Detección de outliers
  • Otros métodos de aprendizaje
  • Mezcla de modelos, modelos híbridos y multiclasificación
  • Deep learning
  • Métodos probabilísticos y optimización heurística
  • Presentación de aplicaciones reales de analítica de datos en la Industria 4.0