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Máster en Data Engineering y Blockchain

Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos

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  • Inicio:

    30 Mayo 2024

  • Horario:

    24/7

  • Duración:

    750 horas (10 meses)

  • Metodología:

    Online

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Acreditación Serious eLearning

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Emagister Cum Laude

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¿Por qué estudiar el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos?

Presentación del Máster

La tecnología Blockchain y la Inteligencia Artificial lideran todos los rankings cuando nos referimos a tecnologías disruptivas capaces de transformar los modelos de negocio y las operaciones de cualquier organización. 

En un momento actual en el que ambas tecnologías han logrado un grado de madurez suficiente para su aplicación, la solución a los problemas de automatización y descentralización de las empresas pasa necesariamente por comprender las posibilidades de Ethereum y los algoritmos de Machine Learning y redes neuronales.

Con el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos aprenderás los protocolos y arquitecturas de Ethereum que te permitirán desarrollar aplicaciones descentralizadas y Smart Contracts, y en ellos, aplicarás toda la potencia que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrecen.

La tecnología Blockchain y la Inteligencia Artificial lideran todos los rankings cuando nos referimos a tecnologías disruptivas capaces de transformar los modelos de negocio y las operaciones de cualquier organización. 

En un momento actual en el que ambas tecnologías han logrado un grado de madurez suficiente para su aplicación, la solución a los problemas de automatización y descentralización de las empresas pasa necesariamente por comprender las posibilidades de Ethereum, los algoritmos de Machine Learning y redes neuronales.

Conceptos como descentralización, Smart Contracts, Machine Learning o Hyperledger son la base de este Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos que busca formar profesionales con la capacidad de crear nuevos entornos basados en las tecnologías de vanguardia

 

 

¿A quién va dirigido?

El Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro del Blockchain y del Machine Learning.
  • Profesionales vinculados fuertemente con la tecnología que tengan por objetivo la especialización en Ethereum y algoritmos de aprendizaje automático.
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la tecnología descentralizada para su desarrollo profesional, así como en la redes neuronales.
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Estos son los trabajos a los que podrás acceder con este Máster

Estas son las profesiones que podrás desempeñar después de estudiar el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos:

  • Smart Contract Developer
  • Lead Architect
  • Senior Blockchain Developer
  • Experto/Consultor/Programador Ethereum
  • Ethereum Developer
  • Machine Learning Engineer
  • Consultor(a) en IA/Machine Learning
  • Analista y Arquitecto(a) en ML

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Competencias del Máster en Data Engineering y Blockchain

Al finalizar el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos serás perfectamente capaz de:

  • Conocer en detalle la tecnología Blockchain de Ethereum y su aplicación a entornos empresariales y de negocio.
  • Desarrollar arquitecturas y sistemas para la minería de activos digitales.
  • Programar Smart Contracts en Ethereum a través de Solidity y distintas configuraciones de ambientes de desarrollo.
  • Conocer en detalle las aplicaciones descentralizadas como Wallets.
  • Desarrollar redes privadas para entornos permisionados con la tecnología de Hyperledger, y aplicaciones de uso a través de DApps.
  • Elaborar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones
  • Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial
  • Conocer los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
  • Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales

Plan de estudios

La estructura y materias del Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos está estructurado en 17 módulos

  • 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: Elaboración de un informe legal y fiscal sobre cryptos
  • 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: Investigación detallada de un caso de estudio de NLP
  • Masterclass: KNIME
    Franco Ubber Scapin | Data Scientist en Naranja
  • Serie Masterclass: Herramientas IA Generativa y NoCode para desarrollar producto digital
    Ubaldo Hervás | Head of CRO & Experimentation
  • Taller de Python
    Layla Scheli | Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
  • Workshop: Recomendaciones para aumentar tu empleabilidad como especialista técnico
    Zaira Adame | 
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Director

Zaira Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Claustro del Máster en Data Engineering y Blockchain

Estos son los profesores del Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos

FAQs del Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos

En IEBS contamos con diferentes programas relacionados con Blockchain. Escoge el que más se ajuste a tus necesidades y fórmate en uno de los sectores más demandados: 

Modelo de aprendizaje innovador

Aplicamos el Agile Learning con sprints semanales donde el alumno tiene unos objetivos y metas que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.

  • Aprendizaje práctico por proyectos
  • Trabajo en equipo
  • Discusiones y debates
  • Seguimiento de mentores
  • Materiales de apoyo
  • Clases en directo y grabadas

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Resumen del Máster en Data Engineering y Blockchain

Duración, becas, financiación y precios del Máster en Data Engineering y Blockchain

  • Próxima convocatoria

    Mayo

  • Duración

    750 horas en 10 meses

  • Créditos

    60 ECTs

  • Precio

    U$S 6.700

  • Financiación

    En cuotas mensuales sin intereses

  • Becas disponibles

    Hasta el 40%, infórmate y calcúlalo online