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Doble Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación y Análisis de Datos en Ingeniería

Admisión e Información

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Perfil diferencial


 

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El Doble Máster permite al alumno cursar el máster habilitante en Ingeniería de Telecomunicación (MIT) continuar durante dos módulos más en el Máster en Análisis de datos en Ingeniería (MADI), cursando en total 135 ECTS.

Esta formación en Ingeniería de Telecomunicación, junto con una destacada formación tecnológica en Análisis de Datos e Inteligencia Artificial, te permitirá desarrollar un perfil profesional muy completo, destacando en el mercado laboral para poder liderar la tecnología del futuro.

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¿POR QUÉ ESTE MÁSTER?

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Nuestros alumnos estarán altamente cualificados para responder a la creciente demanda de profesionales de Análisis de datos e Inteligencia Artificial en el entorno de las telecomuniciones, sin olvidar el compromiso con un código ético adaptado al uso de la tecnología y de sus datos.

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Contacto

Susana Montes-Tallón

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Campus San Sebastián
Paseo Manuel de Lardizabal, 13

20005 San Sebastián, España

+34 943 21 98 77

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Los pilares de nuestra formación

01

Colaboración con IESE y mundo empresarial

Nuestro objetivo es preparar a nuestros estudiantes para un potente inicio laboral. Por eso la implicación del mundo empresarial en el máster es una de nuestras prioridades. Nuestro claustro cuenta con profesionales de empresas punteras, así como con profesores del IESE Business School, que acercan la realidad del mundo empresarial a nuestros alumnos y también les permiten iniciar su network profesional. El programa incluye visitas a empresas de diversos sectores y posibilita la realización del Proyecto Fin de Máster en ellas. El doble máster cuenta con profesionales de prestigiosas empresas como Fraunhofer Institute, Amazon, IBM, Accenture, Microsoft, Vicomtech, NASA, Mediaset España, Madrid calle 30, MEIK, BBVA, CTT Systems, VASS, Ineustar, Iberdrola, enigmedia, CAF, ceit, etc...

02

Programa de Mentoring y Desarrollo de liderazgo

Nuestro programa de mentoring pone a disposición del alumno un mentor personal que le acompaña y ayuda en su desarrollo. Nuestros mentores son profesionales con amplia experiencia el desarrollo de personas.

03

Metodología diferencial y trabajo en equipo

No sólo es importante qué estudiar, sino cómo estudiar para desarrollar las capacidades personales y profesionales de los alumnos.
Parte del aprendizaje consiste en utilizar nuevas metodologías y herramientas que permitan al alumno desarrollar sus competencias personales, tales como el trabajo en equipo, la resolución de conflictos y la gestión de proyectos con metodologías ágiles o scrum.  

04

Trabajo en casos reales de implantación

El Big Data y la inteligencia artificial son capaces de aplicarse al mundo industrial en multitud de escenarios: en el diseño de productos y herramientas de diseño, en la automatización de procesos, en el Internet de las Cosas, etc.
Nuestras empresas colaboradoras, proponen al alumno casos reales en los que la aplicación de la Inteligencia Artificial ha de suponer una mejora sustancial en el producto o servicio que es caso de estudio.

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DESCUBRE LAS ASIGNATURAS QUE APRENDERÁS

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Plan de estudios del MIT

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Plan de estudios del MIA

 

Data Science | 5 ECTS

Conocer y aplicar las técnicas de pre-procesado y análisis de datos para la toma de decisiones en diferentes casos de uso.

Machine Learning | 5 ECTS

Conocer y aplicar los principales modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado en diferentes casos de uso.

Cloud Computing | 5 ECTS

Conocer las tecnologías y servicios disponibles en la nube para poder gestionar datos masivos (Big Data) e implementar soluciones de inteligencia artificial.

TOTAL ECTS: 15

 

 

Deep Learning aplicado a la Visión Artificial | 5 ECTS

Entender y desarrollar redes neuronales convolucionales para dar respuesta a problemas industriales como detección y localización de defectos en productos, clasificación, y segmentación. 

Smart Robotics | 5 ECTS

Análisis y estudio de métodos de percepción y navegación inteligente aplicados a la robótica en el contexto de la industria 4.0.

Procesamiento del Lenguaje Natural | 2 ECTS

Conocer y aplicar técnicas de recogida de datos en redes sociales como Twitter o Facebook para su posterior análisis.

Desafíos éticos de la Inteligencia Artificial | 3 ECTS

Comprender los beneficios y riesgos potenciales del uso de la Inteligencia Artificial en diferentes ámbitos, además de la legislación existente a cumplir.

TOTAL ECTS: 15

 

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Trabajo Fin de Máster

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Los Trabajos Fin de Máster pueden realizarse tanto en una empresa privada como en una Universidad Extranjera, en función de los intereses y objetivos de cada alumno. Desde la Escuela de Ingenieros ponemos a disposición del alumno numerosas opciones tanto de proyectos remunerados en empresas, como de estancias en universidades de renombre extranjeras. 

Los Trabajos Fin de Máster consisten en el desarrollo de un proyecto que integra los conocimientos y competencias adquiridos durante el programa. El trabajo incluye el desarrollo de un proyecto concreto, la redacción de una memoria que sintetice y establezca conclusiones, así como la defensa oral y pública del trabajo realizado.

En la web del Servicio de Salidas Profesionales encontrarás más información sobre la realización del Trabajo Fin de Máster.

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INFORMACIÓN ECONÓMICA

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El precio completo del máster se puede encontar en este enlace.

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Este importe incluye

 

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 Gastos académicos, de enseñanza y materiales docentes.

 Visitas a instituciones, empresas y estudios relacionadas con la docencia y la profesión.

 Gastos administrativos y de coordinación del programa.

 Seguro de hospitalización y accidentes en España durante los periodos docentes y de prácticas.