Présentation

TECH met à votre disposition la possibilité de suivre une formation théorique et pratique avec laquelle, en seulement 12 mois, vous pouvez vous définir comme un spécialiste expert de la Transformation Numérique et Industrie 4.0"

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L’émergence de l’Internet des Objets le développement de l’Intelligence Artificielle et des technologies cognitives et l’évolution de la robotique ont conduit à la  Quatrième Révolution Industrielle. Cela a forcé les entreprises à investir dans des systèmes informatiques adaptés à leur activité, afin d’augmenter la productivité, de réduire les coûts et d’augmenter les profits, en plus d’être en mesure de rivaliser dans un  marché de plus en plus agressif, vaste et spécialisé. Cette transformation numérique a mis en évidence le rôle des professionnels de l’ingénierie, qui, Cette transformation numérique a mis en évidence le rôle des professionnels de l’ingénierie, qui, aujourd’hui, sont très demandés dans l’environnement de travail des entreprises.

C’est pourquoi TECH a jugé nécessaire la conception de ce Mastère hybride en Transformation Numérique et Industrie 4.0. Il s’agit d’un diplôme développé sur une année qui comprend 1 500 heures de la meilleure formation théorique, ainsi que 3 semaines de séjour pratique dans une entreprise prestigieuse du secteur informatique. Grâce à cela, le diplômé aura la possibilité de se spécialiser dans ce secteur de manière garantie, en acquérant les compétences requises par la demande de main-d’œuvre actuelle.

Pour cela, il disposera d’une salle de classe virtuelle 100% accessible depuis n’importe quel appareil disposant d’une connexion Internet, dans laquelle vous trouverez le programme, conçu par des experts en génie informatique, et des centaines d’heures de contenu supplémentaire de haute qualité et dans différents formats. Une fois cette période écoulée, vous ferez partie d’une équipe de spécialistes, participant activement aux projets en cours de développement dans l’entité pendant la formation. Elle est donc la meilleure académique qu’elle trouvera pour parfaire ses compétences et adapter son profil, marquant un avant et un après dans sa carrière.

Vous pourrez vous plonger dans IoT, des principaux appareils portables existants au développement de Digital Twin intégré dans un réseau”

Ce Mastère hybride en Transformation Numérique et Industrie 4.0 contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

  • Développement de plus de 100 cas présentés par des professionnels de l’informatique experts en Transformation Numérique dans l’Industrie 4.0
  • Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique fournit des informations concrètes sur les disciplines Informatique indispensables à la pratique professionnelle
  • Connaissance approfondie des différents systèmes d’automatisation
  • Élaborer des plans d’action basés sur des services sectoriels et des solutions applicables à l’agriculture, à l’élevage, à l’énergie, à la construction, aux mines, au transport, à la logistique, etc
  • Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
  • Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
  • De plus, pourra pouvez faire un stage dans l’une des meilleures entreprises informatiques

Un programme qui combine théorie et pratique pour vous offrir une formation qui répond à vos besoins et aux exigences du marché du travail d’aujourd’hui”

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnelle et de modalité hydride, le programme vise à mettre à jour les professionnels de l’informatique qui développent leurs fonctions dans le secteur de l’ingénierie spécialisé dans la transformation numérique dans l’industrie 4.0 et qui nécessitent un haut niveau de qualification. Le contenu est basé sur les dernières données du secteur, et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique Informatique, et les éléments théoriques-pratiques faciliteront la mise à jour des connaissances et permettront la prise de décision dans la gestion et la direction de projets.

Grâce à leur contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, ils permettront au spécialiste de bénéficier d'un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire d'un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner à des situations réelles. La conception de ce programme est axée sur l'apprentissage par les problèmes, grâce auquel vous devrez essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

L’Industrie 4.0 ne fait que décoller, mais elle progresse à un rythme très élevé. Si cela vous intéresse, inscrivez-vous maintenant à ce Mastère hybride et ne restez pas derrière”

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Vous serez en mesure de convertir par vous-même les installations du processus de production de n’importe quelle entité en une usine intelligente authentique et moderne”

Temario

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.

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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

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TECH te garantiza que, una vez superado este Mastère hybride, habrás logrado dominar las técnicas y herramientas de la Inteligencia Artificial moderna”

Mastère Hybride en Transformation Numérique et Industrie 4.0

La transformation numérique a entraîné un changement important dans la façon dont les affaires sont menées. Aujourd'hui, les entreprises ont besoin de professionnels formés à l'intégration de la technologie dans leurs processus de production pour rester compétitives sur le marché. TECH Global University a développé le Mastère Hybride en Transformation Numérique et Industrie 4.0 afin de former des professionnels dans ce domaine important. Les classes d'apprentissage mixte permettent aux étudiants d'accéder au contenu de n'importe où, en s'adaptant à leurs horaires et à leurs besoins. En outre, ce mode d'étude offre la possibilité d'interagir avec d'autres étudiants et professeurs en temps réel, grâce à des exercices pratiques dans des environnements de pointe, favorisant l'apprentissage collaboratif.

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Savez-vous pourquoi TECH est considérée comme l'une des meilleures universités au monde ? Parce que nous avons un catalogue de plus de dix mille programmes académiques, une présence dans de multiples pays, des méthodologies innovantes, une technologie académique unique et une équipe enseignante hautement qualifiée. Ce programme de troisième cycle abordera des sujets tels que l'intelligence artificielle, l'internet des objets, la cybersécurité, l'automatisation et la robotique, entre autres. Les étudiants acquerront des compétences et des connaissances pratiques pour appliquer la technologie afin d'améliorer les processus et d'optimiser les Ressources dans l'industrie. En outre, l'importance de l'éthique et de la responsabilité dans la prise de décision dans l'environnement numérique sera soulignée. Industrie 4.0 représente une opportunité pour les professionnels qui cherchent une mise à jour de leur carrière et une plus grande projection sur le marché du travail. Avec le Mastère Hybride en Transformation Numérique et Industrie 4.0 de TECH Global University, les étudiants auront accès à une formation de qualité adaptée aux besoins actuels du marché du travail, ce qui leur permettra de se démarquer dans le domaine professionnel et d'atteindre leurs objectifs.