TECH pone a tu alcance la posibilidad de cursar una capacitación teórica y práctica con la que, en tan solo 12 meses, podrás definirte como un experto especialista en Transformación Digital e Industria 4.0”

La aparición del Internet of Things, el desarrollo de la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas, y la evolución de la robótica han propiciado la Cuarta Revolución Industrial. Ello ha obligado a las empresas a invertir en sistemas informáticos adaptados a su actividad, con el fin de aumentar la productividad, disminuir los costes y potenciar los beneficios, además de poder competir en un mercado cada vez más agresivo, amplio y especializado. Esta transformación digital ha puesto en valor el papel de los profesionales de la ingeniería, quienes, hoy en día, se encuentran muy demandados en el entorno laboral empresarial.

Es por ello que TECH ha considerado necesario el diseño de este Máster Semipresencial en Transformación Digital e Industria 4.0. Se trata de una titulación desarrollada a lo largo de un año que incluye 1.500 horas de la mejor capacitación teórica, así como 3 semanas de estancia práctica en una empresa de prestigio del sector de la Informática. Gracias a esto, el egresado tendrá la oportunidad de especializarse en este sector de manera garantizada, adquiriendo las habilidades exigidas por la demanda laboral actual.

Para ello, contará con un Aula Virtual 100% accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet, en la cual encontrará el temario, diseñado por expertos en Ingeniería Informática, y cientos de horas de contenido adicional de gran calidad y en diferentes formatos. Una vez superado este periodo, accederá a formar parte de un equipo de especialistas, participando activamente en los proyectos que se estén desarrollando en la entidad durante la capacitación. Es, por tanto, la mejor académica que encontrará para perfeccionar sus competencias y adecuar su perfil, marcando un antes y un después en su trayectoria laboral.

Un programa que aúna la teoría y la práctica para ofrecerte una capacitación a la altura de tus necesidades y de las exigencias del mercado laboral actual”

Este Máster Semipresencial en Transformación Digital e Industria 4.0 contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del programa son:

• Desarrollo de más de 100 casos presentados por profesionales de la Informática expertos en transformación digital en la Industria 4.0
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas informáticas indispensables para el ejercicio profesional
• Conocimiento exhaustivo de los diferentes sistemas de automatización
• Desarrollar planes de actuación en base a los servicios y soluciones sectoriales aplicables a la agricultura, la ganadería, la energía, la construcción, la minería, el transporte, la logística, etc.
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas en uno de las mejores empresas de Informática

La Industria 4.0 está apenas despegando, pero avanza a un ritmo muy alto. Si estás interesado en ella, matricúlate ahora en este Máster Semipresencial y no te quedes atrás”

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la informática que desarrollan sus funciones en el sector de la ingeniería especializada en la transformación digital en la industria 4.0, y que requieren un alto nivel de cualificación. Los contenidos están basados en las últimas evidencias del sector, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica informática, y los elementos teórico-prácticos facilitarán la actualización del conocimiento y permitirán la toma de decisiones en la gestión y dirección de proyectos.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al especialista disfrutar de un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Serás capaz de convertir por ti mismo las instalaciones del proceso productivo de cualquier entidad en una auténtica y moderna Smart Factory”

Podrás ahondar en el IoT, desde los principales dispositivos wearables existentes, hasta el desarrollo de Digital Twin integrados en una red”

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 Máster Semipresencial, habrás logrado dominar las técnicas y herramientas de la Inteligencia Artificial moderna”