A TECH oferece-lhe a oportunidade de frequentar uma formação teórica e prática que, em apenas 12 meses, lhe permitirá definir-se como especialista em Transformação Digital e Indústria 4.0"

O surgimento da Internet of Things, o desenvolvimento da Inteligência Artificiale das tecnologias cognitivas e a evolução da robótica deram origem à Quarta Revolução Industrial. Esta obrigou as empresas a investir em sistemas informáticos adaptados à sua atividade para aumentar a produtividade, reduzir os custos e aumentar os lucros, bem como para poderem competir num mercado cada vez mais agressivo, vasto e especializado. Esta transformação digital pôs em evidência o papel dos profissionais de engenharia, que são muito procurados no atual ambiente empresarial.

É por isso que a TECH considerou necessário criar este Mestrado próprio b-learning em Transformação Digital e Indústria 4.0. Trata-se de uma capacitação de um ano que inclui 1500 horas da melhor formação teórica, bem como 3 semanas de formação prática numa empresa de prestígio no setor das TI. Graças a isto, o aluno terá a oportunidade de se especializar neste setor de uma forma garantida, adquirindo as competências exigidas pela atual procura de mão de obra.

Para isso, contará com uma Aula Virtual 100% acessível a partir de qualquer dispositivo com ligação à internet onde encontrará os conteúdos educativos concebidos por especialistas em Engenharia Informática e centenas de horas de conteúdos adicionais de alta qualidade em diferentes formatos. Uma vez ultrapassado este período, passará a fazer parte de uma equipa de especialistas, participando ativamente nos projetos que estão a ser desenvolvidos na entidade durante a formação. É, portanto, a melhor via que encontrará para aperfeiçoar as suas competências e adaptar o seu perfil, marcando um antes e um depois na sua carreira.

Poderá aprofundar a IoT, desde os principais dispositivos wearable existentes até ao desenvolvimento do Digital Twin integrado numa rede"

Este Mestrado próprio b-learning em Transformação Digital e Indústria 4.0 conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• Desenvolvimento de mais de 100 casos apresentados por profissionais de TI especialistas em transformação digital na Indústria 4.0
• O seu conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações precisas sobre as disciplinas informáticas essenciais para a prática profissional
• Conhecimento profundo dos diferentes sistemas de automatização
• Desenvolver planos de ação baseados em serviços e soluções setoriais aplicáveis à agricultura, pecuária, energia, construção, exploração mineira, transportes, logística, etc.
• Tudo isto será complementado por lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet
• Além disso, terá a possibilidade de efetuar um estágio numa das melhores empresas de informática

Uma capacitação que combina teoria e prática para lhe oferecer uma formação que responda às suas necessidades e às exigências do mercado de trabalho atual"

Nesta proposta de mestrado, de natureza profissional e modalidade blended learning, o curso destina-se a atualizar os profissionais de Informática que desempenham as suas funções no setor da engenharia especializada na transformação digital na indústria 4.0 e que requerem um elevado nível de qualificação. Os conteúdos são baseados nas mais recentes evidências do setor e orientados de forma didática para integrar os conhecimentos teóricos na prática informática, sendo que os elementos teórico-práticos facilitarão a atualização dos conhecimentos e permitirão a tomada de decisões na gestão de projetos.

Graças aos seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma aprendizagem imersiva programada para praticar em situações reais. A estrutura deste curso centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o aluno deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante o mesmo. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos criados por especialistas reconhecidos.

A Indústria 4.0 está apenas a arrancar, mas está a progredir a um ritmo muito rápido. Se está interessado, matricule-se agora mesmo neste Mestrado próprio b-learning e não se deixe ficar para trás"

Poderá converter por si próprio as instalações do processo de produção de qualquer entidade numa autêntica e moderna Smart Factory"

Parte del éxito de TECH reside en el empleo pionero de la metodología pedagógica del Relearning, que consiste, principalmente, en la reiteración de los conceptos más importantes a lo largo del temario, favoreciendo una adquisición del conocimiento natural y progresiva. Además, esta estrategia también incluye la resolución de casos reales, por lo que el egresado tendrá que aplicar lo aprendido durante el periodo de capacitación teórica, fijando la información y asegurando una participación más preparada y argumentada en la estancia práctica.

En el Aula Virtual encontrarás cientos de horas de material adicional de gran calidad para profundizar en aspectos como el blockchain o la computación cuántica de manera dinámica y entretenida”

Módulo 1. Internet de las cosas (IoT)

1.1. Sistemas ciberfísicos (CPS) en la visión Industria 4.0

1.1.1. Internet of Things (IoT)
1.1.2. Componentes que intervienen en IoT
1.1.3. Casos y aplicaciones de IoT

1.2. Internet de las cosas y sistemas ciberfísicos

1.2.1. Capacidades de computación y comunicación a objetos físicos
1.2.2. Sensores, datos y elementos en los sistemas ciberfísicos

1.3. Ecosistema de dispositivos

1.3.1. Tipologías, ejemplos y usos
1.3.2. Aplicaciones de los diferentes dispositivos

1.4. Plataformas IoT y su arquitectura

1.4.1. Tipologías y plataformas en el mercado de IoT
1.4.2. Funcionamiento de una plataforma IoT

1.5. Digital Twins

1.5.1. El Gemelo Digital o Digital Twin
1.5.2. Usos y aplicaciones del Gemelo Digital

1.6. Indoor & outdoor Geolocation (Real Time Geospatial)

1.6.1. Plataformas para la geolocalización indoor y outdoor
1.6.2. Implicaciones y retos de la geolocalización en un proyecto IoT

1.7. Sistemas de Seguridad inteligentes

1.7.1. Tipologías y plataformas de implementación de sistemas de seguridad
1.7.2. Componentes y arquitecturas en sistemas de seguridad inteligentes

1.8. Seguridad en las plataformas IoT e IIoT

1.8.1. Componentes de seguridad en un sistema IoT
1.8.2. Estrategias de implementación de la seguridad en IoT

1.9. Wearables at work

1.9.1. Tipos de Wearables en entornos industriales
1.9.2. Lecciones aprendidas y retos al implementar wearables en trabajadores

1.10. Implementación de una API para interactuar con una plataforma

1.10.1. Tipologías de API que intervienen en una plataforma IoT
1.10.2. Mercado de API
1.10.3. Estrategias y sistemas para implementar integraciones con API

Módulo 2. Sistemas de automatización de la industria 4.0

2.1. Automatización industrial

2.1.1. La automatización
2.1.2. Arquitectura y componentes
2.1.3. Safety

2.2. Robótica industrial

2.2.1. Fundamentos de Robótica industrial
2.2.2. Modelos e impacto en los procesos industriales

2.3. Sistemas PLC y control industrial

2.3.1. Evolución y estado de los PLC
2.3.2. Evolución lenguajes de programación
2.3.3. Automatización integrada por computador CIM

2.4. Sensores y actuadores

2.4.1. Clasificación de transductores
2.4.2. Tipos sensores
2.4.3. Estandarización de señales

2.5. Monitorear y administrar

2.5.1. Tipos actuadores
2.5.2. Sistemas de control realimentados

2.6. Conectividad industrial

2.6.1. Buses de campo estandarizados
2.6.2. Conectividad

2.7. Mantenimiento proactivo/predictivo

2.7.1. Mantenimiento predictivo
2.7.2. Identificación y análisis de fallos
2.7.3. Acciones proactivas basadas en el mantenimiento predictivo

2.8. Monitoreo continuo y mantenimiento prescriptivo

2.8.1. Concepto mantenimiento prescriptivo en entornos industriales
2.8.2. Selección y explotación de datos para autodiagnósticos

2.9. Lean Manufacturing

2.9.1. Lean Manufacturing
2.9.2. Beneficios implantación Lean en procesos industriales

2.10. Procesos Industrializados en la industria 4.0. Caso de Uso

2.10.1. Definición de proyecto
2.10.2. Selección tecnológica
2.10.3. Conectividad
2.10.4. Explotación de datos

Módulo 3. Blockchain y computación cuántica 

3.1. Aspectos de la Descentralización

3.1.1. Tamaño del mercado, crecimiento, empresas y ecosistema
3.1.2. Fundamentos del Blockchain

3.2. Antecedentes: Bitcoin, Ethereum, etc.

3.2.1. Popularidad de los sistemas descentralizados
3.2.2. Evolución de los sistemas descentralizados

3.3. Funcionamiento y ejemplos Blockchain

3.3.1. Tipos de Blockchain y protocolos
3.3.2. Wallets, Mining y más

3.4. Características de las redes Blockchain

3.4.1. Funciones y propiedades de las redes BlockChain
3.4.2. Aplicaciones: criptomonedas, confiabilidad, cadena de custodia, etc.

3.5. Tipos de Blockchain

3.5.1. Blockchains públicos y privados
3.5.2. Hard and soft forks

3.6. Smart Contracts

3.6.1. Los contratos inteligentes y su potencial
3.6.2. Aplicaciones de los contratos inteligentes

3.7. Modelos de uso en la industria

3.7.1. Aplicaciones Blockchain por industria
3.7.2. Casos de éxito del Blockchain por industria

3.8. Seguridad y criptografía

3.8.1. Objetivos de la criptografía
3.8.2. Firmas digitales y funciones hash

3.9. Criptomonedas y usos

3.9.1. Tipos de criptomonedas: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin, etc.
3.9.2. Impacto actual y futuro de las criptomonedas
3.9.3. Riesgos y regulaciones

3.10. Computación cuántica

3.10.1. Definición y claves
3.10.2. Usos de la computación cuántica

Módulo 4. Big data e inteligencia artificial

4.1. Principios fundamentales de Big Data

4.1.1. El Big Data
4.1.2. Herramientas para trabajar con Big Data

4.2. Minería y almacenamiento de datos

4.2.1. La Minería de datos. Limpieza y normalización
4.2.2. Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc.
4.2.3. Tipos de almacenamiento de datos

4.3.  Aplicaciones de ingesta de datos

4.3.1. Principios de la ingesta de datos
4.3.2. Tecnologías de ingesta de datos al servicio de las necesidades de negocio

4.4. Visualización de datos

4.4.1. La importancia de realizar una visualización de datos
4.4.2. Herramientas para llevarla a cabo. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

4.5. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

4.5.1. Entendemos el Machine Learning
4.5.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado
4.5.3. Tipos de Algoritmos

4.6. Redes Neuronales (Deep Learning)

4.6.1. Red neuronal: Partes y funcionamiento
4.6.2.  Tipo de redes: CNN, RNN
4.6.3. Aplicaciones de las redes neuronales; reconocimiento de imágenes e interpretación del lenguaje natural
4.6.4. Redes generativas de texto: LSTM

4.7. Reconocimiento del Lenguaje Natural

4.7.1. PLN (Procesamiento del lenguaje natural)
4.7.2. Técnicas avanzadas de PLN: Word2vec, Doc2vec

4.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

4.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
4.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
4.8.3. Integraciones: web, slack, Whatsapp, Facebook, etc.
4.8.4. Herramientas de desarrollo de asistenes: dialog Flow, Watson Assistant

4.9. Emociones, creatividad y personalidad en la AI

4.9.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
4.9.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido

4.10. Futuro de la inteligencia artificial
4.11. Reflexiones

Módulo 5. Realidad virtual, aumentada y mixta

5.1. Mercado y tendencias

5.1.1. Situación actual del mercado
5.1.2. Informes y crecimiento por diferentes industrias

5.2. Diferencias entre realidad virtual, aumentada y mixta

5.2.1. Diferencias entre realidades inmersivas
5.2.2. Tipología de realidad inmersiva

5.3. Realidad virtual. Casos y usos

5.3.1. Origen y fundamentos de la Realidad Virtual
5.3.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

5.4. Realidad Aumentada. Casos y usos

5.4.1. Origen y fundamentos de la Realidad Aumentada
5.4.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

5.5. Realidad Mixta y Holográfica

5.5.1. Origen, historia y fundamentos de la Realidad Mixta y Holográfica
5.5.2. Casos aplicados a diferentes sectores e industrias

5.6. Fotografía y Video 360

5.6.1. Tipología de cámaras
5.6.2. Usos de las imágenes en 360
5.6.3. Creando un espacio virtual en 360 grados

5.7. Creación de mundos virtuales

5.7.1. Plataformas de creación de entornos virtuales
5.7.2. Estrategias para la creación de entornos virtuales

5.8. Experiencia de Usuario (UX)

5.8.1. Componentes en la experiencia de usuario
5.8.2. Herramientas para la creación de experiencias de usuario

5.9. Dispositivos y gafas para las tecnologías inmersivas

5.9.1. Tipología de dispositivos en el mercado
5.9.2. Gafas y wearables: Funcionamiento, modelos y usos
5.9.3. Aplicaciones de las gafas inteligentes y evolución

5.10. Futuro de las tecnologías inmersivas

5.10.1. Tendencias y evolución
5.10.2. Retos y oportunidades

Módulo 6. La industria 4.0

6.1. Definición de Industria 4.0

6.1.1. Características

6.2. Beneficios de la Industria 4.0

6.2.1. Factores clave
6.2.2. Principales ventajas

6.3. Revoluciones industriales y visión de futuro

6.3.1. Las revoluciones industriales
6.3.2. Factores clave en cada revolución
6.3.3. Principios tecnológicos base de posibles nuevas revoluciones

6.4. La transformación digital de la industria

6.4.1. Características de la digitalización de la industria
6.4.2. Tecnologías disruptivas
6.4.3. Aplicaciones en la industria

6.5. Cuarta revolución industrial. Principios clave de la Industria 4.0

6.5.1. Definiciones
6.5.2. Principios clave y aplicaciones

6.6. Industria 4.0 e Internet Industrial

6.6.1. Origen del IIoT
6.6.2. Funcionamiento
6.6.3. Pasos a seguir para su implantación
6.6.4. Beneficios

6.7. Principios de “Fábrica Inteligente”

6.7.1. La fábrica inteligente
6.7.2. Elementos que definen una fábrica inteligente
6.7.3. Pasos para desplegar una fábrica inteligente

6.8. El estado de la Industria 4.0

6.8.1. El estado de la industria 4.0 en diferentes sectores
6.8.2. Barreras para la implantación de la industria 4.0

6.9. Desafíos y riesgos

6.9.1. Análisis DAFO
6.9.2. Retos y desafíos

6.10. Papel de las capacidades tecnológicas y el factor humano

6.10.1. Tecnologías disruptivas de la Industria 4.0
6.10.2. La importancia del factor humano. Factor clave

Módulo 7. Liderando la industria 4.0

7.1. Capacidades de liderazgo

7.1.1. Factores de liderazgo del factor humano
7.2.2. Liderazgo y tecnología

7.2. Industria 4.0 y el futuro de la producción

7.2.1. Definiciones
7.2.2. Sistemas de Producción
7.2.3. Futuro de los sistemas de producción digitales

7.3. Efectos de la Industria 4.0

7.3.1. Efectos y desafíos

7.4. Tecnologías esenciales de la Industria 4.0

7.4.1. Definición de tecnologías
7.4.2. Características de las tecnologías
7.4.3. Aplicaciones e impactos

7.5. Digitalización de la fabricación

7.2.1. Definiciones
7.5.2. Beneficios de la digitalización de la fabricación
7.5.3. Gemelo Digital

7.6. Capacidades digitales en una organización

7.6.1. Desarrollar capacidades digitales
7.6.2. Entendimiento del ecosistema digital
7.6.3. Visión digital del negocio

7.7. Arquitectura detrás de una Smart Factory

7.7.1. Áreas y funcionalidades
7.7.2. Conectividad y seguridad
7.7.3. Casos de uso

7.8. Los marcadores tecnológicos en la era postcovid

7.8.1. Retos tecnológicos en la era postcovid
7.8.2. Nuevos casos de uso

7.9. La era de la virtualización absoluta

7.9.1. Virtualización
7.9.2. La nueva era de la virtualización
7.9.3. Ventajas

7.10. Situación actual en la transformación digital. Gartner Hype

7.10.1. Gartner Hype
7.10.2. Análisis de las tecnologías y su estado
7.10.3. Explotación de datos

Módulo 8. Robótica, drones y augmented workers

8.1. La robótica

8.1.1. Robótica, sociedad y cine
8.1.2. Componentes y partes de robots

8.2. Robótica y automatización avanzada: simuladores, cobots

8.2.1. Transferencia de aprendizaje
8.2.2. Cobots y casos de uso

8.3. RPA (Robotic Process Automatization)

8.3.1. Entendiendo el RPA y su funcionamiento
8.3.2. Plataformas de RPA, proyectos y roles

8.4. Robot as a Service (RaaS)

8.4.1. Retos y oportunidades para implementar servicios Raas y robótica en las empresas
8.4.2. Funcionamiento de un sistema Raas

8.5. Drones y vehículos autónomos

8.5.1. Componentes y funcionamiento de los drones
8.5.2. Usos, tipologías y aplicaciones de los drones
8.5.3. Evolución de drones y vehículos autónomos

8.6. El impacto del 5G

8.6.1. Evolución de las comunicaciones e implicaciones
8.6.2. Usos de la tecnología 5G

8.7. Augmented workers

8.7.1. Integración Hombre-Máquina en entornos industriales
8.7.2. Retos en la colaboración entre trabajadores y robots

8.8. Transparencia, ética y trazabilidad

8.8.1. Retos éticos en robótica e inteligencia artificial
8.8.2. Métodos de seguimiento, transparencia y trazabilidad

8.9. Prototipado, componentes y evolución

8.9.1. Plataformas de prototipado
8.9.2. Fases para realizar un prototipo

8.10. Futuro de la robótica

8.10.1. Tendencias en robotización
8.10.2. Nuevas tipologías de robots

Módulo 9. Industria 4.0 – Servicios y soluciones sectoriales (I)

9.1. Industria 4.0 y estrategias empresariales

9.1.1. Factores de la digitalización empresarial
9.1.2. Hoja de ruta para la digitalización empresarial

9.2. Digitalización de los procesos y la cadena de valor

9.2.1. La cadena de valor
9.2.2. Pasos clave en la digitalización de procesos

9.3. Soluciones Sectoriales Sector Primario

9.3.1. El sector económico primario
9.3.2. Características de cada subsector

9.4. Digitalización sector primario: Smart Farms

9.4.1. Principales características
9.4.2. Factores clave de digitalización

9.5. Digitalización sector primario: Agricultura digital e inteligente

9.5.1. Principales características
9.5.2. Factores clave de digitalización

9.6. Soluciones Sectoriales Sector Secundario

9.6.1. El sector económico secundario
9.6.2. Características de cada subsector

9.7. Digitalización sector secundario: Smart Factory

9.7.1. Principales características
9.7.2. Factores clave de digitalización

9.8. Digitalización sector secundario: Energía

9.8.1. Principales características
9.8.2. Factores clave de digitalización

9.9. Digitalización sector secundario: Construcción

9.9.1. Principales características
9.9.2. Factores clave de digitalización

9.10. Digitalización sector secundario: Minería

9.10.1. Principales características
9.10.2. Factores clave de digitalización

Módulo 10. Industria 4.0 – Servicios y soluciones sectoriales (II)

10.1. Soluciones Sectoriales Sector Terciario

10.1.1. Sector económico terciario
10.1.2. Características de cada subsector

10.2. Digitalización sector terciario: Transporte

10.2.1. Principales características
10.2.2. Factores clave de digitalización

10.3. Digitalización sector terciario: eHealth

10.3.1. Principales características
10.3.2. Factores clave de digitalización

10.4. Digitalización sector terciario: Smart Hospitals

10.4.1. Principales características
10.4.2. Factores clave de digitalización

10.5. Digitalización sector terciario: Smart Cities

10.5.1. Principales características
10.5.2. Factores clave de digitalización

10.6. Digitalización sector terciario: Logística

10.6.1. Principales características
10.6.2. Factores clave de digitalización

10.7. Digitalización sector terciario: Turismo

10.7.1. Principales características
10.7.2. Factores clave de digitalización

10.8. Digitalización sector terciario: Fintech

10.8.1. Principales características
10.8.2. Factores clave de digitalización

10.9. Digitalización sector terciario: Movilidad

10.9.1. Principales características
10.9.2. Factores clave de digitalización

10.10. Tendencias tecnológicas de futuro

10.10.1. Nuevas innovaciones tecnológicas
10.10.2. Tendencias de aplicación

TECH te garantiza que, una vez superado este Mestrado próprio b-learning, habrás logrado dominar las técnicas y herramientas de la Inteligencia Artificial moderna”