Artificial Intelligence Business Analyst Program. Presencial / Streaming

Descargar programa

Presentación del curso

La implantación de sistemas basados en Inteligencia Artificial está produciendo cambios más que significativos en la eficiencia de las compañías. Los sistemas de Inteligencia Artificial que toman decisiones basadas en datos de forma automática se han convertido ya en una tecnología estratégica que ofrece significativas ventajas competitivas. El Machine Learning, la rama de la Inteligencia Artificial que está revolucionando las empresas y los mercados, sirvió para que empresas como Google o Amazon se convirtieran en las compañías con mayor capitalización bursátil del mundo. Desde hace unos años, esta tecnología está disponible para las compañías de cualquier sector y tamaño.

Con el programa A.I. Business Analyst, que Escuela FEF ofrece en colaboración con IDIASEF, el alumno adquirirá los conocimientos necesarios para darle a su empresa un enfoque basado en datos con ayuda de las últimas herramientas de Inteligencia Artificial disponibles en el mercado. Dada la transversalidad de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, el programa está pensado para que el alumno conozca la tecnología mediante sus aplicaciones en sectores como el financiero, el asegurador, el turístico, el horeca o el consumo minorista.

Asimismo, el alumno adquirirá los conocimientos necesarios para el desarrollo estratégico de la Inteligencia Artificial en la empresa.

Objetivos

Este programa, eminentemente práctico, le permitirá:

  • Tener una visión global de “qué es” y “qué no es” la Inteligencia Artificial.
  • Conocer las diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
  • Saber el estado de madurez de la tecnología y conocer qué tipo de aplicaciones de negocio son viables actualmente.
  • Tener capacidad crítica sobre la tecnología y una perspectiva a corto y medio plazo de las posibilidades tecnológicas reales.
  • Aprender a desarrollar un proyecto de Inteligencia Artificial.
  • Practicar y crear modelos de Inteligencia Artificial, sin necesidad de programar, con casos de uso en diferentes sectores.
  • Entender cómo se conecta la tecnología con el negocio.
  • Conocer los aspectos éticos relacionados con la Inteligencia Artificial.

A quién va dirigido

El programa está dirigido a profesionales del área de finanzas y aseguradoras y, dada la transversalidad de la Inteligencia Artificial, al sector turístico, venta minorista, sector jurídico y, en general, cualquier profesional que quiera hacer un análisis de negocio basado en Inteligencia Artificial.

Tutores del programa

D. Carlos Jaureguizar Francés

Presidente IDIASEF.

Dña. Sandra Nieto

Miembro de la junta de IDIASEF

D. Andrés González

Independent Machine Learning Practitioner and Consultant.

D. Juan Ignacio Arcos

Asesor Estratégico y Desarrollo de Negocio (BigML Inc.).

D. Rafael Guzmán

Responsable de Analítica de Datos (Airbus)

Dña. Itziar Leguinazabal

Directora de Transformación IA (Google)

D. Álvaro Sánchez

Data Scientist. Director Master Data Science (UE)

Metodología y Temario

El programa tiene una duración de 36 horas de clase, distribuidas en 9 semanas. Las clases se impartirán a través de la plataforma formativa de Escuela FEF los lunes y los viernes, de 18:00 a 20:00 horas.

Se estima unas 50 horas adicionales de trabajo personal y autoestudio.

Este curso está validado por el IEAF con 30 horas de formación continua a efectos de Mifid II.

El curso se ofrece íntegramente a través de la plataforma de Escuela FEF, donde los alumnos encontrarán la documentación, los ejercicios, el foro de discusión, lecturas, material audiovisual, etc. y el acceso a las clases en directo (que se quedarán grabadas también en la plataforma una vez finalice la sesión).

Los alumnos tienen acceso a la plataforma y a todos sus contenidos hasta la fecha de examen de certificación que se fije más próxima a finalización del curso.

Cada semana del curso consta de 5 días de trabajo, dividida en 3 partes:

  • Día 1: clase online en la que se hace una introducción a la materia que se va a trabajar durante la semana. Se analizan los aspectos prácticos, teóricos y se plantean las lecturas y los ejercicios a realizar durante el resto de la semana.
  • Días 2, 3 y 4: realización de los ejercicios por parte del alumnado siguiendo las indicaciones del profesor. La comunicación entre el alumnado y el profesor, y entre los alumnos, se hace a través de la plataforma.
  • Día 5: clase online para resolver dudas de los ejercicios, avanzar materia y cerrar la semana de trabajo.

 

  • Qué es la Inteligencia Artificial.
  • Qué “no es” la Inteligencia Artificial.
  • Ámbitos de aplicación.
  • Por qué se habla tanto ahora de Inteligencia Artificial.
  • Fases de un proyecto de Inteligencia Artificial.
  • Qué es el Machine Learning.
  • La importancia de la exploración de datos.
  • Qué es una ETL.
  • Qué es la visualización de datos.
  • Principales herramientas de exploración y visualización de datos.
  • Power BI. Gráficas y dashboards.
  • Ejercicios prácticos.
  • Qué es Machine Learning
  • Cómo funciona.
  • Casos de uso.
  • Algoritmos más frecuentes: árbol de decisión, bosque de árboles, regresión logística, regresión lineal, redes neuronales profundas.
  • Ejercicios prácticos.
  • En qué se diferencia del Machine Learning supervisado.
  • Cómo funciona.
  • Casos de uso.
  • Algoritmos más frecuentes: segmentación, modelado de temas en textos, descubrimiento de asociaciones, detección de anomalías.
  • Ejercicios prácticos.
  • Planteamiento del caso de negocio.
  • Recogida de datos.
  • Limpieza de datos.
  • Transformación de datos.
  • Ingeniería de atributos.
  • Entrenamiento de modelos.
  • Evaluación de la calidad.
  • Puesta en producción.
  • Aspectos a tener en cuenta para el negocio.
  • Cómo calcular el coste de un proyecto.
  • Cálculo del ROI de un proyecto de Inteligencia Artificial.
  • Qué necesita un proyecto para tener éxito.
  • Cómo orientar un proyecto para alcanzar el máximo rendimiento.
  • Tendencias y casos de uso en modelos conversacionales. Estado del arte.
  • Ecosistema de asistentes virtuales.
  • Estrategias de diseño y experiencia de un modelo conversacional.
  • Soluciones y componentes de los modelos conversacionales.
  • Ejercicio práctico.
  • Definición de la Visión Artificial.
  • Aplicaciones de la Visión Artificial.
  • Clasificación de imágenes.
  • Detección de objetos en imágenes.
  • Ejercicios prácticos.
  • Impacto y riesgos de la IA.
  • ¿Qué es la Ética?
  • Sesgos.
  • Equidad.
  • Interpretabilidad.
  • Privacidad.
  • Seguridad.
  • Normativa existente.
  • Principios que rigen la ética en la IA.
  • Ejemplos.

Certificación

La certificación Certified Artificial Intelligence Business Analyst  la otorga conjuntamente el Instituto Español de Analistas Financieros (IEAF) y el Instituto para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial en el Sector Financiero (IDIASEF).

Es requisito obligatorio haber realizado un programa de formación acreditado siendo el curso ofertado por EscuelaFEF e IDIASEF, en España, el único acreditado por el momento.

Aquellos alumnos que asistan al 70% de las clases recibirán un Diploma de Aprovechamiento del curso, necesario para poder presentarse a los exámenes de certificación.

Para consultar las fechas y formalizar la inscripción a los exámenes haz clic en el siguiente enlace.

FAQs

Es obligatorio haber completado el curso formativo para poder presentarse al examen de certificación europeo

Sí. En este caso el alumno recibirá un Diploma de la Escuela FEF acreditativo de haber realizado la formación.

 

Sí. El Instituto Español de Analistas Financieros (IEAF) ha validado este curso con un total de treinta (30) horas de formación continua a los alumnos que completen el programa.

Esta modalidad permite total flexibilidad al alumno para visualizar las clases. El candidato podrá asistir al aula o vía streaming desde nuestra plataforma, donde también puede interactuar en directo con el tutor y compañeros. Además, las clases quedan grabadas para su posterior reproducción en el momento que el alumno desee.