Formación y certificaciones
Grado en Ingeniería de Organización Industrial
Competencias especificas:
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Demostrar los conocimientos adquiridos en matemáticas, física y química, en las distintas tecnologías industriales, tecnologías de la información y tecnologías de la comunicación necesarias para la comprensión de la ingeniería de organización industrial.
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Aplicar los elementos básicos de la legislación, regulación y normalización en su ámbito profesional.
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Diseñar sistemas y procesos para solucionar unas determinadas necesidades, teniendo en cuenta condicionantes de tipo económico, ambiental, social, legal, ético, de prevención y de sostenibilidad.
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Utilizar los métodos, las técnicas y las herramientas de la ingeniería, especialmente la integración de los sistemas de la información, con la tecnología para operar y controlar sistemas complejos.
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Gestionar proyectos industriales incluyendo su planificación, dirección, ejecución y evaluación; gestionar los sistemas de producción, los procesos y los dispositivos con finalidades prácticas, económicas y financieras.
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Organizar empresas industriales y de servicio en cualquiera de sus áreas funcionales con una fuerte orientación emprendedora y de innovación.
PFG: Aplicación de la tecnología Blockchain a la trazabilidad de las vacunas COVID.
Técnico superior en Administración y Finanzas
Impartiéndose materias como gestión del aprovisionamiento, contabilidad y fiscalidad, gestión financiera, recursos humanos, auditoría, gestión comercial, formación y orientación laboral, administración pública, productos y servicios financieros y de seguros.
Competencias generales adquiridas:
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Proponer líneas de actuación encaminadas a mejorar la eficiencia de los procesos administrativos en los que interviene.
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Detectar necesidades administrativas o de gestión de la empresa de diversos tipos, a partir del análisis de la información disponible y del entorno.
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Atender a los clientes/usuarios en el ámbito administrativo y comercial asegurando los niveles de calidad establecidos y ajustándose a criterios éticos y de imagen de la empresa/institución.
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Adaptarse a las nuevas situaciones laborales, manteniendo actualizados los conocimientos científicos, técnicos y tecnológicos relativos a su entorno profesional, utilizando las tecnologías de la información y la comunicación.
Proyecto final: auditoría a un concesionario Volkswagen.
Técnico superior en Gestión Comercial y Marketing
Impartiéndose materias tales como logística comercial, inglés, gestión de la compraventa, formación y orientación laboral, política de marketing, investigación comercial, marketing en el punto de venta.
Competencias adquiridas:
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Obtener y procesar la información necesaria para la definición de estrategias y actuaciones comerciales.
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Preparar la información e instrumentos necesarios para la investigación de mercados.
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Colaborar en el análisis y obtención de conclusiones a partir de la investigación de mercados.
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Gestionar y coordinar las operaciones del almacén.
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Colaborar en la elaboración del plan de aprovisionamiento, su seguimiento y control.
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Gestionar la actividad económico-financiera del transporte por carretera.
Prácticas en empresa: Joyería Vera.
CURSO PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES
Competencias adquiridas:
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Conocer las normas de seguridad y los principales riesgos asociados al trabajo en oficinas.
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Familiarizarse con las medidas preventivas de carácter general en oficinas.
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Conocer los distintos elementos del puesto de trabajo que cuenta con una pantalla de visualización de datos (PVD) con el fin de poder prevenir adecuadamente situaciones de riesgo.
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Identificar los principales factores de riesgo que pueden provocar alteraciones musculoesqueléticas.
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Realizar ejercicios de higiene postural y recomendaciones para llevar una vida laboral saludable.
MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
Contenidos:
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1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
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1.1. Introducción al Python
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1.2. Librería de Python para Machine Learning.
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1.3 Machine Learning. Introducción.
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2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
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2.1. Definición y aplicaciones.
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2.2 Medidas de rendimiento.
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2.3 Modelos lineales
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2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
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2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
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3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
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3.1. Definición y aplicaciones.
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3.2 Medidas de rendimiento.
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3.3 Clustering. Tipos
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3.4 Biclustering
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3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
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3.6 Análisis de la cesta
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Aplica la IA en tu día a día
UNIDAD DIDÁCTICA
Unidad 1. Presentación.
Unidad 2. La llegada de la Inteligencia artificial.
Unidad 3. La magia de la inteligencia artificial.
Unidad 4. La IA y tú: cómo construir una relación exitosa.
Unidad 5. El desafío legal de la inteligencia artificial.
Unidad 6. La IA un progreso imparable.
Unidad 7. Resumen.
