Información del Posgrado de Inteligencia Artificial

El Posgrado en Inteligencia Artificial de la UNI es un programa especializado de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con metodología 100% virtual (SINCRÓNICO), modular y ejecutivo. Además, abierto a cualquier persona interesada en adquirir estas habilidades, independientemente de su ubicación geográfica y/o profesionalismo.

El propósito de esta especialidad es dotar a nuestros estudiantes de estas herramientas técnicas que son necesarias para convertirse en un Científico de Datos (Data Scientist), capaz de hacer análisis aplicando los diferentes conocimientos y herramientas de Analítica Avanzada, Predictiva, en la toma de Decisiones Gerenciales y Aprendizaje Avanzado en Big Data.

Este programa educativo es practico, está diseñado para que cualquier profesional, sea de la especialidad de Inteligencia Artificial o de otra profesión, pueda adquirir estos conocimientos técnicos y los pueda aplicar en cualquier ámbito. Se fundamenta en el principio de aprender haciendo, por lo que este plan de estudio se enfoca en la metodología de estudios de casos.

Objetivos

  • Proporcionar los fundamentos teóricos y prácticos para que sea capaz de proponer y desarrollar soluciones de Analítica Avanzada.
  • Solucionar problemas complejos utilizando Algoritmos, Técnicas y Herramientas de la Inteligencia Artificial con el fin de adquirir autonomía en dichos campos.
  • Desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato a este Posgrado, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos Intermedios o Avanzados de Power BI.
  • Conocimientos Estadísticos.
  • Conocimientos de Análisis de Datos.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

Información de los Cursos de Analítica Avanzada

Inicie su carrera profesional como Científico de Datos (Data Scientist) y mejore sus técnicas de minería de datos con este curso especializado. En este curso aprenderá a optimizar el modelado y preparación de sus datos para aplicar distintos algoritmos de análisis predictivo. Aplicará tanto modelos de regresión como de clasificación y series temporales, usando Power BI como herramienta de análisis y visualización y los lenguajes R y Python para análisis predictivo. No solo aprenderá a ejecutar Analítica Avanzada y Predictiva, sino que tendrá la habilidad de comunicar sus conclusiones a cualquier audiencia usando técnicas de "Data Storytelling".

"La era digital requiere analistas de datos en cada profesión, en cada proceso, en cada decisión y en cada acción"
Garther

Objetivos

  • Describir terminologías asociadas al lenguaje R, Python y Power BI para Analítica Avanzada.
  • Aplicar conocimientos sobre Análisis Predictivos e Inferencia Estadística.
  • Implementar Modelos de Regresión, Clasificación, Clúster y Series Temporales.
  • Utilizar modelos predictivos en escenarios reales.
  • Modelar y preparar datos para Analítica Avanzada y Predictiva.
  • Informar de forma efectiva los resultados a cualquier audiencia (técnica o no técnica).
  • Desarrollar proyectos de Analítica Avanzada de principio a fin.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimiento intermedio o avanzado de Power BI: modelado de datos en Power Query, conocimientos de DAX, edición de gráficas y filtros.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

Teniendo en cuenta las tendencias actuales de nuevas tecnologías, ninguna profesión puede ser ejecutada sin el uso e interpretación de los datos. En este módulo le ofrecemos la oportunidad de convertirse en un científico de datos (data scientist) y mejorar técnicas de analítica predictiva.

Aprenderá a validar la calidad de los datos, a través del análisis exploratorio para poder generar modelos de clasificación, regresión y clustering, aplicando algoritmos de machine learning con python, usando Google Colab y otras herramientas. Además, podrá interpretar y contrastar los resultados de los modelos en virtud de validaciones estadísticas y podrá interpretar la mejor solución de analítica predictiva para su proyecto o formulación del problema de negocio.

En este Curso Especializado de Estadística, Analítica Predictiva y Machine Learning con Python, dará valor agregado a su ejercicio profesional y a su organización, desarrollando capacidades de analíticas al más alto nivel, convirtiéndose en un profesional de superior en cuanto a rendimiento.

"La era digital requiere analistas de datos en cada profesión, en cada proceso, en cada decisión y en cada acción"
Garther

Objetivos

  • Determinar el Ciclo de Vida de un Proyecto de Análisis Predictivo.
  • Validar la calidad del Dataset y Preparación de los Datos.
  • Desarrollar el Análisis Predictivo con Python.
  • Aplicar conocimientos sobre Análisis Predictivo e Inferencia Estadística, así como los Modelos de Regresión, Clasificación, Clúster y en Escenarios Reales.
  • Desarrollar Proyectos Completos de Analítica Predictiva utilizando Modelos Reales.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Nociones de Estadística.
  • Familiaridad con Análisis de Datos (Excel, Power BI, Tableau, etc…).

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

Los procesos y gestión de proyectos ya no son realizados en base a planes estáticos y Project manager jerárquico provocado por la falta de flexibilidad, competitividad, desmotivación de los equipos y sobrecostes.

Aprenda a usar Minería de Procesos -Process Mining- como una técnica de extracción de conocimiento que se basa en el análisis de archivos de registros y de esta manera mejore sus procesos internos. Este método le permite analizar procesos de negocio y descubrir dónde hay potencial para mejorarlos.

Este curso está dirigido a todo aquel profesional interesado en escalar profesionalmente a posiciones de media o alta dirección; gerentes de cualquier tipo, controllers financieros de industria o servicios con el máximo interés de fijar y optimizar los costes respecto a los procesos físicos, ingenieros de mejora, ingenieros de procesos actuales de servicios (banca, seguros, E-commerce) o industriales.

Por un costo adicional, se incluye dos Certificaciones Profesionales Internacionales Avaladas por AENOR según ISO 18404: Lean Scrum Master y Lean Agile Team Worker.

Objetivos

  • Conocimiento de Técnicas y Gestión Básica Lean Management.
  • Métricas Lean Management, Make To Market, Lead Time, Tiempo de Ciclo, Takt Time.
  • Modelos de Tablas combinadas mediante casos reales.
  • Paneles de Gestión SDCA y PDCA.
  • Modelos de Resolución de Problemas 8D´s.
  • Conocimiento de Scrum Técnico.
  • Marco Organizativo de Scrum Técnico.
  • Introducción a Minería de procesos y análisis de Cadenas de Valor (VSM).
  • Entender la relación de la minería de procesos con la cuenta de resultados.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Familiaridad con Entornos de Trabajo Microsoft 365 Colaborativos (Excel, Power BI, Visio, Teams, etcétera).
  • Experiencia en Análisis de Datos.
  • Fundamentos de Analítica Avanzada de Datos.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

La humanidad genera datos a un ritmo exponencial y los sistemas tradicionales de bases de datos no son suficientes para almacenar esta cantidad. Hemos entrado en la era del llamado "Big Data", con sistemas de almacenamiento distribuido y tablas de miles de millones o billones de registros, altamente cambiantes del mundo digital moderno.

En este curso aprenderá las técnicas de almacenamiento distribuido con la ultima tecnología, podrá realizar análisis de extracción-transformación-carga e interpretación de grandes cantidades de datos.

Los sistemas de Big Data son enormes, en análisis de redes sociales, gestión de telemetría, análisis de documentos visuales, videos o texto no estructurado y sistemas de aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real.

En este curso aprenderá cómo funcionan los modelos de almacenamiento de datos NoSQL y como realizar un proceso completo de diseño de un data-lake, dejando atrás los modelos tabulares.

Objetivos

  • Que es Big Data, como funciona y para qué sirve.
  • Gestión de la calidad de datos.
  • Múltiples Sistemas de Almacenamiento de Datos No Estructurados.
  • Extracción-Transformación-Carga / Extracción-Carga-Transformación.
  • Bases de Datos Documentales / NoSQL.
  • Proceso de Limpieza de Datos.
  • Infraestructura de Big Data.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato para este curso, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos avanzados de SQL, R y Python.
  • Sólidos conocimientos de Modelado Estadístico y Aprendizaje Automático.
  • Sólidos conocimientos en Analítica Avanzada.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

El Módulo de Inteligencia Artificial con Tensorflow y PyTorch de la UNI es un programa especializado de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con metodología 100% virtual (SINCRÓNICO), modular y ejecutivo. Además, abierto a cualquier persona interesada en adquirir estas habilidades, independientemente de su ubicación geográfica y/o profesionalismo.

El propósito de esta especialidad es dotar a nuestros estudiantes de estas herramientas técnicas que son necesarias para convertirse en un Científico de Datos (Data Scientist), capaz de hacer análisis aplicando los diferentes conocimientos y herramientas de Analítica Avanzada, Predictiva, en la toma de Decisiones Gerenciales y Aprendizaje Avanzado en Big Data.

Este programa educativo es practico, está diseñado para que cualquier profesional, sea de la especialidad de Inteligencia Artificial o de otra profesión, pueda adquirir estos conocimientos técnicos y los pueda aplicar en cualquier ámbito. Se fundamenta en el principio de aprender haciendo, por lo que este plan de estudio se enfoca en la metodología de estudios de casos.

Objetivos

  • Proporcionar los fundamentos teóricos y prácticos para que sea capaz de proponer y desarrollar soluciones de Analítica Avanzada.
  • Solucionar problemas complejos utilizando Algoritmos, Técnicas y Herramientas de la Inteligencia Artificial con el fin de adquirir autonomía en dichos campos.
  • Desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin.

Requisitos de Admisión

Para ser candidato a este Posgrado, los estudiantes deben de cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimientos Intermedios o Avanzados de Power BI.
  • Conocimientos Estadísticos.
  • Conocimientos de Análisis de Datos.

Campos de Aplicación

Al finalizar este curso especializado, el estudiante será capaz de:

  • Finanzas / Contabilidad.
  • Auditoría Interna / Control de Cumplimiento.
  • Banca y Mercados Financieros.
  • Gestión de Ventas, Compras e Inventario.
  • Marketing Convencional y Digital.
  • Análisis de Redes Sociales.
  • Recursos Humanos.
  • Cadena de Suministros.
  • Distribución Retail y Mayorista.
  • Modelación e Interpretación de Big Data para la toma de Decisiones Empresariales, entre otros.

La Universidad Nacional de Ingeniería UNI, Nicaragua. Es miembro de la Confederación Superior Universitaria Centroamericana y del Caribe – CSUCA. Organización regional de la sociedad centroamericana y del Caribe que integran a 20 universidades.

www.csuca.org UNI también es miembro de la Asociación de Universidades Iberoamericana de Postgrado – AUIP. Organismo internacional no gubernamental reconocido por la UNESCO, dedicada al fomento de los estudios de postgrado y doctorado en Iberoamérica, que integra a 236 prestigiosas universidades. www.auip.org.

La Universidad Nacional de Ingeniería UNI, está acreditada como Dirección Regional para Centroamérica y Nicaragua de Asociación de Universidades Iberoamericana de Postgrado – AUIP, a través de la Dirección de Estudios de Posgrado y Educación Continua














Certificados del Posgrado de Inteligencia Artificial

Certificado de Aprobado

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