Plan de estudios del Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos

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750 horas (10 meses)

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Plan de estudios

Curso de Onboarding

Antes de comenzar el máster, tendrás acceso a un módulo introductorio de adaptación que te preparará para aprovechar al máximo tu formación. Este curso te ayudará a familiarizarte con nuestra plataforma y a adquirir competencias clave como gestión del tiempo, pensamiento crítico, actitud emprendedora y habilidades digitales.

Temario

  • Introducción a la Blockchain y tipos de consenso
  • Blockchains públicas, privadas e híbridas
  • Introducción a la Criptografía
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis de viabilidad inicial de implementación de tecnología Blockchain en una empresa tradicional
  • Introducción a la IA y Machine Learning
  • Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
  • Ecosistemas de Machine Learning en la nube
  • Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda
  • Ethereum: Gestión de cuentas, transacciones y bloques
  • Ethereum Virtual Machine, opcodes y combustible (Gas)
  • Entornos de desarrollo y clientes Ethereum
  • Proyecto: Diseño de una solución “solo” staking en la red Ethereum
  • Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
  • Clasificación con Naive Bayes
  • Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
  • Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
  • Instalación y uso de una Testnet Propia
  • Gestión de las claves y Ethereum networkss (Mainnet, Ropsten, Rinkeby)
  • Escalabilidad: Redes de segunda capa. Polygon y Optimism
  • Proyecto: Diseño de entornos y gestión de claves de un proyecto Blockchain
  • Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
  • Regresión y clasificación con árboles de decisión
  • Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
  • Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
  • Programación en Solidity
  • Programación de criptomonedas
  • Programación de NFTs
  • Proyecto: Creación de un Marketplace de NFTs
  • Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
  • Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
  • Técnicas de detección de anomalías
  • Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python
  • Arquitectura teórica y casos
  • Componentes y configuración de clientes
  • Mejoras de diseño y Polygon para escalabilidad
  • Proyecto: Diseño y desarrollo de una DApp basada en un caso de uso
  • Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
  • Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
  • Ajuste de modelos de Deep Learning
  • Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
  • Vulnerabilidades comunes en Solidity
  • Programación segura en Solidity
  • Proceso de una auditoría
  • Proyecto: Realización de la auditoría de un protocolo DeFi
  • Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
  • Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
  • Deep Learning en producción
  • Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
  • Introducción, aplicaciones y proyectos reales
  • Arquitectura Hyperledger Fabric
  • Instalación de Hyperledger Fabric, herramientas y archivos
  • Proyecto: Desarrollo de la primera arquitectura de Hyperledger Fabric
  • Personalización creada por datos
  • Filtrado Colaborativo
  • Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
  • Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python
  • Hyperledger Composer Playground
  • Desarrollo de Smart Contracts Privados: Chaincode
  • Desarrollo de DApps para entorno permisionado
  • Proyecto: Análisis de una DApp
  • Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
  • NLP – Modelos y Algoritmos
  • Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas

Herramientas del Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos

00.Herramientas para potenciar el aprendizaje

Durante el programa utilizarás herramientas digitales de vanguardia. Algunas de estas herramientas incluyen condiciones especiales exclusivas para nuestros alumnos como funcionalidades premium, pruebas gratuitas y descuentos, gracias a nuestras colaboraciones estratégicas.

Cursos Complementarios Gratuitos de Alto Impacto

Potencia al máximo tu Perfil Profesional

Desde IEBS, te ofrecemos acceso exclusivo a una amplia gama de cursos profesionales complementarios y gratuitos que te van a ayudar a potenciar tu perfil profesional. Diseñados meticulosamente, estos cursos están enfocados en potenciar tus habilidades blandas, impulsar tu empleabilidad y fortalecer tu presencia digital en el competitivo entorno laboral actual. Además, te proporcionarán herramientas directivas avanzadas y conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial para optimizar tu productividad.

Nuestra filosofía de desarrollo profesional va más allá de la mera teoría. Nos centramos en proporcionarte habilidades prácticas y conocimientos concretos que te permitirán destacar en cualquier contexto empresarial. Con una combinación excepcional de contenido académico de primera calidad y recursos adicionales, nuestro compromiso es prepararte para sobresalir en tu carrera profesional y liderar con éxito en el dinámico mundo empresarial actual.

Programa en Soft Skill

40 horas | Curso valorado en 450€. Gratis para los alumnos de IEBS

Según el Global Trend de LinkedIn, el 92% de los reclutadores consideran las habilidades blandas igual o más importantes que las habilidades duras.

Curso en Personal Branding

20 horas | Curso valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS

"Una marca personal fuerte te hará inolvidable". - Neil Patel, gurú de marketing digital

Líder Digital: Domina las Habilidades del Futuro

20 horas | Curso valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS

Tener líderes con habilidades directivas sólidas puede ser la clave para el éxito empresarial.

Productividad con IA & ChatGPT desde cero

40 horas | Curso valorado en 199€. Gratis para los alumnos de IEBS

Según un estudio reciente: "La IA generativa mejora el rendimiento laboral hasta 40%".

Entonces ahora, ¿cómo continúo?

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