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Matricúlate de inmediato en este Master IA del Conocimiento, especialízate y consigue una titulación expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
12 meses
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
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Personalizado

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Alumnos

Plan de estudios de Master IA del conocimiento

MASTER IA DEL CONOCIMIENTO. No pierdas la oportunidad de cultivarte y obtener una titulación que potencie tu trayectoria laboral. Distingue tu perfil con una formación sólida y persigue tus metas profesionales, todo de manera flexible y cómoda a través de nuestro enfoque de e-learning. Todo esto y mucho más con Euroinnova y su modalidad online.

Resumen salidas profesionales
de Master IA del conocimiento
Hoy en día, es clave administrar con éxito y profesionalidad la dirección y planificación estratégica de las TIC en cualquier institución. Gracias a este Master en Inteligencia artifical e Ingeniería del Conocimiento serás capaz de gestionar toda la información que ofrece el Big Data y aplicar diferentes tecnologías y herramientas de business inteliigence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial. Además, mediante diferentes técnicas de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning estarás preparado para abordar los principales retos de futuro. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.
Objetivos
de Master IA del conocimiento
- Ser capaz de llevar a cabo una gestión del conocimiento y la información profesional y de calidad. - Utilizar herramientas Big Data y Business Intelligence profesionales. - Analizar fuentes de información mediante técnicas de Data Science y programación estadística con Python y R. - Gestionar las principales tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning. - Poder procesar el lenguaje natural y crear chatbots con inteligencia artificial. - Aplicar las principales técnicas de ciberseguridad en cualquier proceso empresarial.
Salidas profesionales
de Master IA del conocimiento
Saber gestionar la información empresarial es clave para una correcta gestión del conocimiento. Mediante la realización de este Master en Inteligencia artificial e Ingeniería del Conocimiento optarás a puestos tan demandados hoy día como Consultor de Business Intelligence, Experto en soluciones Big Data, Responsable de ciberseguridad empresarial o IA Engineer.
Para qué te prepara
el Master IA del conocimiento
Gracias a este Master en Inteligencia artifical e Ingeniería del Conocimiento serás capaz de gestionar toda la información que ofrece el Big Data y aplicar diferentes tecnologías y herramientas de business inteliigence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial. Además, mediante diferentes técnicas de inteligencia artificial, machine learning y Deep learning estarás preparado para abordar los principales retos de futuro.
A quién va dirigido
el Master IA del conocimiento
El Master en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento está pensado para profesionales que trabajen con datos empresariales ya que podrás utilizar las principales tecnologías actuales y de esa forma realizar una gestión del conocimiento más actualizada y avanzada. También está pensado para estudiantes que quieran especializarse en la ciencia de datos.
Metodología
de Master IA del conocimiento
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master IA del conocimiento

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  1. Contextualización
  2. Capital intelectual
  3. Barreras a la gestión del conocimiento
  4. Transferencia de conocimiento
  5. Innovación en la organización
  1. Gestión eficiente del conocimiento
  2. Etapas en la clasificación del conocimiento
  3. Big Data
  4. Business Intelligence
  1. Contextualización
  2. Sujetos de la propiedad intelectual
  3. Derechos sobre la propiedad intelectual
  4. Medios de protección de la propiedad intelectual
  1. Nociones generales de la propiedad industrial
  2. Titularidad y autoría de las innovaciones
  3. Tipos de protección según su naturaleza
  4. Fundamentos jurídicos de la propiedad industrial
  1. Necesidad de protección del conocimiento en el seno de la empresa
  2. Ideas protegibles
  3. El deber de secreto de los empleados
  4. El deber de secreto con terceros en el ámbito de la empresa
  5. Cloud computing: base de datos sensibles
  6. Protección de datos en la empresa
  1. Contextualización
  2. Tipología de modelos
  3. Principales modelos de gestión del conocimiento
  1. ¿Qué hace falta para poder aplicar la gestión del conocimiento?
  2. Pasos a seguir para una adecuada implementación
  1. Sistemas de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI)
  2. Seguridad aplicada a las TI y a la documentación
  3. Planificación y gestión de la Recuperación de Desastres
  1. Contextualización
  2. Herramientas de búsqueda y clasificación de información
  3. Aplicación del Business Intelligence
  4. Herramientas para transformación de información en conocimiento
  5. Herramientas de simulación
  1. Contextualización
  2. Evolución teórica de las TICs
  3. Evolución técnica
  1. Contextualización
  2. Fases del proceso de un CRM
  3. Beneficios y ventajas
  4. Implementación
  5. ¿Está preparada tu empresa?
  6. Errores más frecuentes
  7. CRM para solucionar problemas de la empresa
  1. ¿Por qué es importante?
  2. Consejos para realizar escucha activa
  3. Ventajas de la escucha activa
  4. Herramientas de monitorización
  1. Acceso al conocimiento organizacional
  2. Intranet y portal de conocimiento corporativo
  3. Directorio de expertos y páginas amarillas
  4. Repositorios digitales
  5. Wiki
  6. Mapas de conocimiento
  1. Conceptualización de la transferencia tecnológica
  2. Mecanismo de transferencia tecnológica
  3. PARTICULARIDADES DE LA LICENCIA
  4. Especificaciones del contrato Know-How
  5. Nuevas tendencias en transferencia tecnológica: Spin-Off y Joint Ventures
  6. Ejemplos reales de transferencia tecnológica
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a Pentaho
  2. Soluciones que ofrece Pentaho
  3. MongoDB & Pentaho
  4. Hadoop & Pentaho
  5. Weka & Pentaho
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

Titulación de Master IA del conocimiento

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.” Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Euroinnova.

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25%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master IA del conocimiento

Información complementaria

Master IA del Conocimiento

¿Estás interesado en trabajar con datos empresariales utilizando las principales tecnologías? ¿Quieres aprender a aplicar diferentes tecnologías y herramientas de Business Intelligence y Data Science para la gestión del conocimiento empresarial? ¿No tienes disponibilidad para desplazarte de casa y necesitas realizar tu formación profesional de manera online? Entonces este Master Inteligencia Artificial del Conocimiento, impartido por Euroinnova International Online Education, está diseñado especialmente para ti. 

MASTER IA DEL CONOCIMIENTO

¡Es el momento de ampliar tus habilidades laborales para poder aumentar tus competencias profesionales y Euroinnova International Online Education te ofrece muchas ventajas y facilidades para conseguirlo!

Especialízate en la herramienta CRM con Euroinnova

Si decides matricularte en esta formación vas a poder ver en su temario la herramienta CRM como tecnología para la gestión del conocimiento. El Customer Relationship Management (CRM) podemos definirlo como una estrategia de gestión de la empresa y también como un conjunto de herramientas y técnicas que son utilizadas para poder optimizar la interacción y la relación con clientes. Asimismo, este sistema brinda a las empresas la posibilidad de registrar y almacenar información de sus clientes, así como poder supervisar todas las interacciones y transacciones que se llevan a cabo con ellos, y sobre todo poder analizar estas enormes cifras de información con el fin de incrementar la satisfacción de los clientes y que la rentabilidad de la organización aumente.

Para poder implementar un CRM se debe realizar un análisis de la situación de la que se parte, para analizar la visión y meta y los objetivos que se quieren alcanzar. Una vez realizado este análisis, se realiza uno de los puntos más importantes de este proceso, que es donde se elabora la estrategia. Para ello se deciden las necesidades que queremos que cubra el sistema, para así fijar el rumbo y los objetivos que se pretenden conseguir. Una vez fijadas las necesidades, se establecen los parámetros que indican las necesidades que hay que cubrir. Antes de lanzar el sistema, se deben realizar pruebas piloto para detectar los fallos que puedan provocar problemas en el futuro en nuestro sistema. Una vez que tengamos el sistema con un correcto funcionamiento, se pondrá en marcha. 

¿Qué ventajas proporciona un sistema de CRM? ¡Descúbrelo con este Master Inteligencia Artificial del Conocimiento!

Para muchas personas, los sistemas de CRM son un gasto innecesario de dinero o los consideran una tarea muy complicada, pero estos sistemas proporcionan grandes beneficios para las empresas que los utilicen correctamente.

  • Incrementa la productividad: un sistema CRM, gracias a su análisis profundo de datos, consigue mejorar los procesos de diferentes áreas y así mejorar la productividad de estas.
  • Aumenta el Engagement: Gracias a estos sistemas, es posible crear relaciones de calidad y duraderas con los clientes, debido a que gracias a la gran cantidad de datos e información se pueden cubrir sus necesidades de manera más específica. Por ello podemos decir que el CRM sirve para segmentar nuestro mercado en sectores más específicos.
  • Mejorar las ventas: Gracias a las relaciones que se forman con los clientes comentadas anteriormente, se acortan los ciclos de ventas y se aumentan las ganancias.
  • Gestión de datos: en la actualidad las grandes bases de datos son poder y son de gran importancia, es por ello que el CRM nos permite acceder a esta información y poder tener acceso a ella en remoto desde cualquier dispositivo que dispongamos.
  • Mejora la eficiencia: Gracias a todo lo nombrado anteriormente, llegamos a la conclusión de que el CRM nos permite optimizar los procesos y reducir los costes de los mismos.
  • Mayor control: Debido al análisis de datos realizado se puede tener un mayor control del estado de los pedidos, del presupuesto, del stock o de los tiempos de servicio.

La importancia de estudiar sobre Big Data 

La tecnología Big Data ha supuesto un gran cambio para las empresas, gracias a contar con volúmenes tan grandes de información se pueden llegar a conclusiones mucho más efectivas y precisas, logrando de esta manera mejorar el funcionamiento de la organización y tomar las decisiones más adecuadas. Recoger grandes cantidades de datos nos permite identificar tendencias y hacer que la empresa actúe frente a ellas de forma innovadora y rápida, algo que el mercado recompensará. 

El análisis de Big Data permite a las empresas dar un uso a todos los datos con los que cuenta, identificando tanto riesgos como oportunidades, son muchos los negocios que han dado un salto enorme en su rendimiento y crecimiento gracias a contar con profesionales especializados en la Inteligencia Artifical del Conocimiento y la gestión de los datos, si quieres ser uno de ellos no dudes en matricularte en nuestra oferta formativa del Master IA del Conocimiento Online

MASTER ONLINE INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEL CONOCIMIENTO

Si quieres seguir leyendo sobre esta temática no dudes en visitar nuestro blog especializado en /blog/en-que-consiste-la-inteligencia-artificial.

¿Por qué estudiar el Master Inteligencia Artificial del Conocimiento Online?

No importa cuáles sean tus ocupaciones y tareas diarias, ya que gracias a Euroinnova International Online Education podrás ampliar tu formación profesional de la manera más cómoda posible gracias a su metodología Online.

Nuestra metodología se basa en el estudio a distancia, seas, de donde seas y desde donde quieras. Accediendo a nuestra plataforma obtendrás todos los recursos necesarios, como ejercicios, para completar y mejorar tu formación. Además, contarás con un tutor personalizado, el cual resolverá todas tus cuestiones, dudas y sugerencias en un plazo de 24 a 48 horas, lo que hará que no pierdas tiempo de estudio.

Tras finalizar la formación del Master IA del Conocimiento vas a recibir una titulación expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM), que te permitirá respaldar tus conocimientos en este sector profesional.

Son varias las formaciones relacionadas con esta materia que puedes encontrar en Euroinnova, algunas de las más interesantes son las siguientes:

Pide información cuanto antes y no dudes en matricularte.

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