Temario
Estas son las asignaturas que estudiarás en nuestros estudios de
Especialización Universitaria Proyectos de Analítica Predictiva de datos para la Industria 4.0:
(Descargar temario detallado de las asignaturas en pdf )
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 (4 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
5- Trabajo de investigación (10 ECTS)
El alumnado desarrollará un proyecto final sobre un escenario real de negocioindustrial. Partiendo de un caso anonimizado de una empresa de un sector concretode manufactura y el acceso a un volcado en bruto de datos sobre los que trabajar, elalumnado deberá recorrer diferentes fases de un proyecto de analitica de datos,interactuar con implicados y explorar diferentes tecnologias, para finalmente exponersus resultados y conclusiones desde un punto de vista tanto técnico como de negocio.
